La mayoría de las investigaciones sobre modelos compartimentales de enfermedades infecciosas a menudo consideran la tasa de transmisión como constante, lo cual no es ideal para la vigilancia dinámica de enfermedades infecciosas. Este estudio aprovechó completamente datos epidemiológicos en tiempo real actualizados continuamente y propuso un modelo SEAIUHR que incorpora la infectividad asintomática y sintomática, casos reportados y no reportados, casos de hospitalización y no hospitalización, y la inoculación de vacunas. Este estudio propuso un enfoque novedoso basado en nuestro modelo para calcular la tasa de transmisión variable en el tiempo con una tasa de subregistro, eficiencia de vacunación y relajación del comportamiento de distanciamiento social. El método propuesto fue evaluado con datos epidemiológicos de los Estados Unidos. Los resultados sugieren que utilizar este enfoque para combinar datos epidemiológicos puede proporcionar una comprensión más clara de la regla de propagación de la epidemia, ofreciendo apoyo de datos para investigaciones relacionadas posteriores.