Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control

Se denominan enfermedades infecciosas aquellas enfermedades de fácil y rápida transmisión, provocadas por agentes patógenos (bacterias, virus, hongos o parásitos). Estas enfermedades representan constantemente una amenaza para la vida y la salud humana. Algunas de ellas pueden incluso ser letales. P...

Full description

Autores:
Burgos Quintero, Andrés Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53910
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/53910
Palabra clave:
Epidemiología
Procesos de Markov
Matemáticas
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Description
Summary:Se denominan enfermedades infecciosas aquellas enfermedades de fácil y rápida transmisión, provocadas por agentes patógenos (bacterias, virus, hongos o parásitos). Estas enfermedades representan constantemente una amenaza para la vida y la salud humana. Algunas de ellas pueden incluso ser letales. Por esta razón, la epidemiología juega un papel importante al momento de estudiar dichas enfermedades y desarrollar métodos para prevenirlas, erradicarlas o controlarlas. El aporte de las matemáticas a esta rama de la salud pública es muy relevante. A lo largo de este documento se introducen y exponen algunas herramientas matemáticas que han trascendido dentro de la epidemiología junto con algunos ejemplos y simulaciones. Entre estas se encuentran: Modelo SIR junto con su planteamiento, análisis y variantes; cálculo del Número Reproductivo Básico junto con la demostración del algoritmo y modelos que incorporan movilidad utilizando el concepto de Metapoblación. Por último, se aplica la teoría de optimización dinámica en procesos de Markov en el contexto de una enfermedad infecciosa con medidas o parámetros de control.