Un modelo de simulación acerca del COVID-19 en Chile
A partir de esta página, se dan a conocer un modelo de simulación del COVID-19 sobre 180 días a partir del 13 de marzo de 2020 que busca desarrollar una representación simplificada pero apropriada del probable desarrollo de los casos de infección, y también los resultados de variados experimentos de simulación con un simulador on-line que opera con este modelo.
Una serie de videos en youTube introducen al modelo y el uso del simulador:
 | Bienvenida: Introducción general al propósito del modelo y del simulador. |
 | Cada día un record: Este video muestra que la forma de presentarnos información sobre COVID-19 en Chile no ayuda a ver cómo la información de “hoy” es la continuación de un proceso que ha empezado antes y – esto es lo que nos debe importar – continuará hacia … bueno, ¿hacia qué exactamente? |
 | Modelando COVID-19: Este video introduce brevemente las epidemias “SEIR” (Susceptibe – Expuesto – Infectado – Recuperado) con unas particularidades del COVID-19, y posteriormente recorre las partes principales del modelo de simulción sobre 180 días de COVID-19 en Chile a partir del 13 de marzo de 2020. |
 | Visita guiada al simulador: Este video recorre las diferentes pantallas del simulador y muestra el uso de los controles para realizar experimentos de simulación con diversos cambios en ciertos valores de parámetros |
 | Una primera simulación: En base de la simulación con los valores por defecto de los parametros, se presentan respuestas a las preguntas de ¿cuándo será el peor momento? y ¿qué tan grave será? Luego se ve cómo y por qué valores más bajos para los contactos sociales tienen undoble efecto: el “peak” se alcanza más tarde y con valores menos elevados de “casos conocidos” y “víctimas”. |
 | Simulación 2: la “segunda ola”. Este video es sobre qué pasa cuando las medidas de reducción de los contactos se levantan después del “peak” de las infecciones. Muestra el impacto de la tasa de contactos en el “umbral de inmunidad de grupo” y cómo éste influye en cuántas personas tendrán síntomes graves y cuántas víctimas habrá. También hay un “post” que discute el mismo tema. |
 | Simulación 3: el desconfinamiento cauteloso reduce el problema de la “segunda ola”. Este video retoma el problema de la “segunda ola” (el tema de ayer) y explora cómo un “desconfinamiento” en pequeños pasos y con tiempos de observación puede evitar una segunda ola muy alta, combinando así dos metas: (1) reducir el número de víctimas y (2) mantener las medidas de reducción de contactos por el menor tiempo posible. Lea también el post sobre este tema. |
 | Simulación 4: más olas. En este video, presento las conductas de las variables de estado de la población (susceptibles, contagiando, contagiosos, recuperados como inmune o muerto) en el escenario base y con distinctas fuerzas de distanciamiento para ver cómo la fuerza del distanciamiento afecta a las proporciones entre la primera ola y la segunda ola cuando se decide levantar las medidas restrictivas. |
El modelo y el simulador están disponibles en : https://exchange.iseesystems.com/public/martin-schaffernicht/coronavirus-en-chile.
Breve resumen de lo que el modelo permite ver
Asumiendo que al alcanzar 70% de inmunizados, la epidemia se detiene, y con una tasa de contactos efectivos que replica los datos reales entre 13 y 28 de marzo, se observa que en el segundo més después de iniciar la simulación (segunda mitad de abril), la mayor parte de la población susceptible de contagiarse, pasará por el periodo de incubación y luego tendrá síntomas o no, terminando inmunizados.
El modelo distingue entre sanos, incubando, sin síntomas, con síntomas leves, hospitalizados, inmunes y víctimas (cuidado con la escala vertical de cada gráfico):
Entre estos estados, hay un flujo diario de personas:
Martin F.G. Schaffernicht 