ABSTRACT
La COVID-19 es una enfermedad causada por el virus SARS-COV2, la cual ha provocado la muerte de miles de personas en todo el mundo. La alta transmisibilidad es uno de los factores que dificulta considerablemente su contención. El análisis de las cadenas de contagio podría ofrecer elementos de interés, tanto para los estudios virológicos como epidemiológicos. Por otra parte, las ontologías se han convertido en una tecnología ampliamente aceptada para la representación del conocimiento y su correspondiente análisis. En ese sentido, el objetivo de este trabajo fue presentar un modelo ontológico para la representación y el análisis de las cadenas de contagio por COVID-19. La ontología fue desarrollada con el lenguaje OWL (Web Ontology Language), el cual es un lenguaje formal basado en lógicas descriptivas. Por lo tanto, esta propuesta podría ayudar a inferir conocimiento sobre las cadenas de contagios y así contribuir a la lucha que lleva a efecto la comunidad científica contra la COVID-19. La adopción de esta propuesta contribuirá a agilizar el análisis de las cadenas de contagio, así como a profundizar en la búsqueda de rasgos que pudieran pasar inadvertidos utilizando otros enfoques(AU)
COVID-19 is a disease caused by the SARS-CoV-2 virus which has killed thousands of people worldwide. Its high transmissibility is a factor that considerably hinders its containment. The analysis of contagion chains could provide elements of interest for both virological and epidemiological studies. On the other hand, ontologies have become a widely accepted technology for knowledge representation and its corresponding analysis. The purpose of the study was to present an ontological model for the representation and analysis of COVID-19 contagion chains. The model was developed in OWL (Web Ontology Language), a formal language based on descriptive logics. The proposal could therefore be useful to infer knowledge about contagion chains, thus contributing to the struggle of the scientific community against COVID-19. Adoption of this proposal will help speed up the analysis of contagion chains, as well as gain insight into the search for features which could go unnoticed if other approaches are used(AU)