[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.

[es] Este trabajo ha sido desarrollado junto con el grupo de investigación BIOCOM-SC (Biología Computacional y Sistemas Complejos) de la UPC. La gripe es una enfermedad respiratoria infecciosa causada por los virus de la influenza, que se propaga estacionalmente, principalmente durante los meses de otoño e invierno en Europa. El objetivo principal de este estudio es entender los patrones de transmisibilidad de la gripe en diferentes países a lo largo de los años. Además, se analiza el comportamiento irregular observado en algunos países durante la fase de disminución del número de infectados por gripe. La epidemiología matemática utiliza modelos matemáticos y computacionales que son una poderosa herramienta para entender y predecir los comportamientos de las enfermedades. En este proyecto, hemos optimizado y adaptado un modelo compartimental de tipo SEIR (Susceptibles, Expuestos, Infectados, Recuperados) para alcanzar nuestros objetivos. Los modelos epidemiológicos optimizados con los parámetros de transmisibilidad comunes para cada país se han ajustado correctamente a los datos observados. Estos modelos han sido capaces de reproducir fielmente la dinámica de transmisión de la gripe durante la fase de crecimiento, demostrando que los patrones de transmisión pueden ser consistentes dentro de un mismo país a lo largo de varias temporadas. Posteriormente, el modelo se ha modificado para representar de manera más precisa la fase de descenso de la gripe mediante la introducción de la "inyección de susceptibles". Este enfoque consiste en incorporar nuevos individuos susceptibles de infectarse durante esta fase, lo que permite capturar mejor las dinámicas observadas en varias temporadas donde se han producido repuntes o irregularidades en la disminución de los casos. Este enfoque empírico ha dado muy buenos resultados en todas las temporadas ajustadas. El uso del Algoritmo Genético de MATLAB para ajustar los parámetros de esta inyección de susceptibles ha resultado ser mucho más eficaz que las herramientas de optimización de tipo local, como fminsearch o fmincon, ya que es capaz de encontrar el mínimo global de la función optimizada con mucha más facilidad y de manera más automática. Se han valorado los modelos en su totalidad, incluyendo las fases de crecimiento y descenso, con resultados satisfactorios y una precisión del 95%, lo que indica una alta fiabilidad en representar la transmisión de la gripe. Como tarea futura, se incluirán más países y se ajustarán los modelos con parámetros de transmisibilidad comunes, así como una explicación más mecanicista basada en el enfoque empírico de las inyecciones de susceptibles.