ABSTRACT
El presente trabajo plantea un modelo matemático capaz de reproducir la dinámica de transmisión del nuevo coronavirus (Covid-19) en grupos humanos a partir de un sistema de ecuaciones diferenciales. Para ello se dividió a la población en tres clases diferentes dependiendo de los estadios de la enfermedad: aquellos que son susceptibles de contraer el virus, los infectados y los recuperados. Los parámetros fueron determinados por mínimos cuadrados a partir de los registros diarios del Covid-19 realizados por la Universidad Johns Hopkins, y se validó en cuatro países seleccionados al azar: China, Estados Unidos, Brasil y Venezuela. Simultáneamente, se exploró la calidad de los datos para detectar cualquier manipulación o alteración de las cifras de contagios en estos cuatro países, a partir de dos metodologías computacionales empleadas en análisis forense de información digital. Así, será posible predecir grosso modo el número de contagios en el tiempo: a modo de ejemplo, se estimó que pudieran darse 597 casos de contagios en la República Bolivariana de Venezuela hasta el 22 de junio del presente año en función de la información analizada hasta el 20 de abril, fuertemente inï¬uenciada por los brotes detectados(AU)
The present work proposes a Mathematical model capable of reproducing the transmission dynamics of the new coronavirus (Covid-19) in human groups, from a system of differential equations. The total population was divided into three different types: susceptible, infected, and recovered. Parameters were developed using the least squared method, based on Johns Hopkins' Covid-19 data, and were validated in four countries: China, the United States, Brazil and Venezuela. Simultaneously, the quality of the data was explored to detect any manipulation or alteration of the numbers of infections in these four countries, based on two computational methodologies used in forensic analysis of digital information. Finally, it will be possible to estimate that 597 cases of infection could occur in the Bolivarian Republic of Venezuela, until June 22 of this year, based on the information analyzed up to April 20, heavily influenced by the detected break out(AU)