Inferencia Estadística de modelo epidemiolóogico de movilidad urbana

Ponente(s): Lilia Leticia Ramírez Ramírez, Albert O. Akuno,José Montoya Laos, Jesus F. Espinoza Fierro, Tan Bui-Thanh, Chahak Mehta

Aunque investigaciones en el campo de modelos epidemiológicos han demostrado que la conectividad humana y el comportamiento de movilidad juegan un papel crucial en la propagación de enfermedades infecciosas, la mayoría de los estudios que incluyen la movilidad poblacional, tienden a centrarse en las propiedades teóricas y las simulaciones numéricas de dichos modelos. Por lo tanto, existe relativamente poca literatura enfocada en el ajuste numérico, la inferencia y la cuantificación de la incertidumbre en modelos epidémicos con movilidad poblacional. En este trabajo, proponemos un modelo multi-parche que considera los efectos de la movilidad urbana en la evolución de la dinámica de la enfermedad. También proponemos un método de estimación de los parámetros de la movilidad, estados iniciales y parámetros del agente infeccioso, considerando dos etapas. La primera estima los tiempos de ocupación en zonas urbanas, utilizando datos geoespaciales obtenidos de los reportes del GPS de los teléfonos móviles de los habitantes. La segunda incorpora la movilidad obtenida para proceder a la estimación de condiciones iniciales y parámetros del agente infeccioso, utilizando datos de brote epidemiológico (COVID-19).