Modelo de simulación del COVID-19 basado en agentes. Aplicación al caso argentino

Resumen

El modelo presentado es una simulación de múltiples agentes que visualiza la dinámica emergente de la interacción e influencia de un subconjunto de factores biológicos y sociales en el desarrollo de la pandemia COVID-19. El modelo se implementa en NetLogo (lenguaje de programación y entorno de simulación adaptado para simular fenómenos en donde intervienen múltiples agentes interactuando). El objetivo es simular mediante un enfoque didáctico, diferentes escenarios hipotéticos ajustando parámetros demográficos, médicos, sociales e institucionales asociados a la evolución y dispersión del virus. Se analizaron cuatro escenarios de evolución del COVID19 en Argentina, con diferentes niveles de restricción en la movilidad de la población. Expresados en cantidad de días con cuarentena parcial, fueron: E1 90 días, E2 0 días, E3 63 días y E4 48 días, durante una simulación de 90 días corridos. El modelo permitió operacionalizar la manera en que distintas variables interactúan entre sí. Esto posibilita simular en un contexto multidimensional el efecto no lineal de variables explicativas sobre la evolución del COVID-19. El aislamiento social es, en todos los casos, la medida que más incide en el comportamiento de la difusión del virus, por lo tanto, la que más ayuda a la prevención y la ralentización del contagio.