Predicción temprana de la COVID-19 en Cuba con el modelo SEIR

Introduccion. El uso de modelos predictivos de la evolucion local de la pandemia es de gran ayuda para la toma de decisiones por parte de las autoridades y la evaluacion del impacto. Objetivo. El objetivo de este trabajo es elaborar un modelo fenomenologico deterministico que permita hacer predicciones aproximadas a largo plazo de la evolucion que tendra la pandemia de la COVID-19 en Cuba, con vistas ofrecer informacion clave a los decisores para una mejor organizacion de las acciones de contencion. Metodos. En el trabajo se hace uso de la modelacion matematica, la simulacion y la optimizacion computacional para implementar el uso de un modelo de compartimientos tipo SEIR, con 7 parametros cineticos. Estos parametros fueron identificados con los datos observados de la pandemia y un procedimiento robusto de ajuste no lineal de modelos complejos. Resultados. Las predicciones de 1 ano indican un escenario favorable en el pais si todo se mantiene como hasta ahora. La interpretacion de los parametros cineticos identificados revela importante informacion sobre las caracteristicas del virus y del hospedero en las condiciones de nuestra nacion.