Las pandemias transmitidas por el aire han causado millones de muertes en todo el mundo, grandes pérdidas económicas y cambios sociológicos catastróficos en la historia humana. Los investigadores han desarrollado múltiples modelos matemáticos y marcos computacionales para investigar y predecir la propagación de pandemias en varios niveles y escalas, como países, ciudades, grandes eventos sociales e incluso edificios. Sin embargo, los intentos de modelar la dinámica de una pandemia transmitida por el aire en la escala más pequeña, una habitación individual, han sido en su mayoría descuidados. A medida que aumenta el tiempo en interiores debido a los procesos de urbanización global, se producen más infecciones en habitaciones compartidas. En este estudio, se propone un modelo epidemiológico espaciotemporal de alta resolución con dinámica del flujo de aire para evaluar la propagación de pandemias transmitidas por el aire. El modelo se implementa, utilizando Python, con datos 3D de alta resolución obtenidos de un dispositivo de detección y alcance de luz (LiDAR) y un modelo computacional basado en el modelo de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) para el flujo de aire y el modelo Susceptible-Expuesto-Infectado (SEI) para la dinámica epidemiológica. La propagación de la pandemia se evalúa en cuatro tipos de habitaciones, mostrando diferencias significativas incluso para una exposición breve. Mostramos que la topología de la habitación y la distribución individual en la habitación definen la capacidad de ventilación del aire para reducir la propagación de la pandemia a lo largo de la zona de infección por respiración.