[ca] Aquest treball ha estat desenvolupat juntament amb el grup de recerca BIOCOM-SC (Biologia Computacional i Sistemes Complexos) de la UPC. La grip és una malaltia respiratòria infecciosa causada pels virus de la influença, que es propaga estacionalment, principalment durant els mesos de tardor i hivern a Europa. L'objectiu principal d'aquest estudi és entendre els patrons de transmissivitat de la grip en diferents països al llarg dels anys. A més, s'analitza el comportament irregular observat en alguns països durant la fase de disminució del nombre d'infectats per grip. L'epidemiologia matemàtica utilitza els models matemàtics i computacionals els quals son un potent instrument per entendre i predir els comportaments de les malalties. En aquest projecte hem optimitzat i adaptat un model compartimental de tipus SEIR (Susceptibles, Exposats, Infectats, Recuperats) per assolir els nostres objectius. Els models epidemiològics optimitzats amb els paràmetres de transmissivitat comuns per a cada país s'han ajustat de manera correcta a les dades observades. Aquests models han estat capaços de reproduir fidelment la dinàmica de transmissió de la grip durant la fase de creixement, demostrant que els patrons de transmissió poden ser consistents dins d'un mateix país al llarg de diverses temporades. Posteriorment, el model s'ha modificat per representar de manera més precisa la fase de descens de la grip mitjançant la introducció de la "injecció de susceptibles". Aquest enfocament consisteix a incorporar nous individus susceptibles d'infectar-se durant aquesta fase, cosa que permet capturar millor les dinàmiques observades en diverses temporades, on s'han produït repunts o irregularitats en la disminució dels casos. Aquesta aproximació empírica ha donat molt bons resultats en totes les temporades ajustades. L'ús de l'Algoritme Genètic de MATLAB per ajustar els paràmetres d'aquesta injecció de susceptibles ha resultat molt més eficaç que els les eines d'optimització de tipus local com ara fminsearch o fmincon ja que és capaç de trobar el mínim global de la funció optimitzada amb molta més facilitat i de manera més automàtica. S'han valorat els models en la seva totalitat, incloent les fases de creixement i descens, amb resultats satisfactoris i una precisió del 95%, indicant una alta fiabilitat en representar la transmissió de la grip. Com a tasca futura, s'inclouran més països i s'ajustaran els models amb paràmetres de transmissivitat comuns, així com una explicació més mecanicista basada en l'enfocament empíric de les injeccions de susceptibles.

[en] This work has been developed in collaboration with the BIOCOM-SC (Computational Biology and Complex Systems) research group at UPC. The flu is an infectious respiratory disease caused by influenza viruses, spreading seasonally mainly during the autumn and winter months in Europe. The primary objective of this study is to understand flu transmission patterns in different countries over the years. Additionally, it analyzes irregular behavior observed in some countries during the declining phase of flu cases. Mathematical epidemiology uses mathematical and computational models, which are powerful tools for understanding and predicting disease behavior. In this project, a compartmental SEIR (Susceptible, Exposed, Infectious, Recovered) model was optimized and adapted to achieve the project's goals. Epidemiological models optimized with common transmissibility parameters for each country have been properly adjusted to the observed data. These models have accurately reproduced flu transmission dynamics during the growth phase, demonstrating that transmission patterns can be consistent within a country over several seasons. The model was later modified to more accurately represent the flu's declining phase by introducing the "injection of susceptibles." This approach incorporates new individuals susceptible to infection during this phase, better capturing the observed dynamics in various seasons with peaks or irregularities in case reduction. This empirical approach yielded excellent results across all adjusted seasons. The use of MATLAB's Genetic Algorithm to adjust the parameters of this injection of susceptibles proved much more effective than local optimization tools such as fminsearch or fmincon, as it can find the global minimum of the optimized function more easily and automatically. The models have been evaluated in their entirety, including both the growth and decline phases, with satisfactory results and 95% accuracy, indicating high reliability in representing flu transmission. As a future task, more countries will be included, and the models will be adjusted with common transmissibility parameters, along with a more mechanistic explanation based on the empirical approach of susceptible injections.