Inferir la Topología de Redes Epidémicas a Partir de Datos de Vigilancia

La transmisión de enfermedades infecciosas puede verse afectada por muchos o incluso factores ocultos, lo que dificulta predecir con precisión cuándo y dónde pueden surgir brotes. Un enfoque en este momento es desarrollar e implementar sistemas de vigilancia en un esfuerzo por detectar brotes lo antes posible. Esto permite a los responsables de políticas modificar e implementar estrategias para el control de la transmisión. Los datos de vigilancia acumulados, que incluyen información temporal, espacial, clínica y demográfica, pueden proporcionar información valiosa con la que inferir las redes epidémicas subyacentes. Dichas redes pueden ser bastante informativas y perspicaces, ya que caracterizan cómo se transmiten las enfermedades infecciosas de un lugar a otro. El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo computacional que permita realizar inferencias sobre la topología de la red epidémica en poblaciones heterogéneas. Aplicamos nuestro modelo a los datos de vigilancia de la pandemia de H1N1 de 2009 en Hong Kong. La red epidémica inferida muestra un efecto significativo en la propagación de enfermedades infecciosas.