El estudio desarrolla alternativas del modelo estocástico de mortalidad clásico de Lee-Carter en la evaluación de la incertidumbre de las proyecciones de tasas de mortalidad. Utilizamos el modelo de Lee-Carter expresado como un modelo de espacio de estado gaussiano lineal o un modelo de espacio de estado con cambio de régimen markoviano para derivar estimaciones coherentes de parámetros e introducir la flexibilidad adicional necesaria para capturar el cambio en la tendencia y la volatilidad no gaussiana de las mejoras en la mortalidad. Para el ajuste del modelo, utilizamos un muestreador de Gibbs bayesiano. Ilustramos la aplicación de los modelos al derivar los intervalos de confianza de las proyecciones de mortalidad utilizando datos de Lituania y Suecia. Los resultados muestran que el modelo de espacio de estado con cambio de régimen markoviano captura adecuadamente el efecto de la pandemia, presente en los datos suecos. Sin embargo, es menos adecuado para modelar fluctuaciones menos bruscas pero más prolongadas de las tendencias de mortalidad en Lituania.