Modelar la propagación de infecciones en redes es un campo de investigación bien estudiado e importante. La mayoría de los modelos de infección y difusión requieren un valor real o probabilidad en los bordes de la red como entrada, pero esto rara vez está disponible en aplicaciones de la vida real. El Modelo de Infección Inversa Generalizado (GIIM) ha sido utilizado previamente en aplicaciones del mundo real para resolver este problema. Sin embargo, estas aplicaciones estaban limitadas a los detalles de los estudios de casos correspondientes, y las propiedades teóricas, así como la aplicabilidad más amplia del modelo, aún están por investigarse. Aquí, mostramos que el modelo general funciona con los modelos de infección más ampliamente utilizados y es capaz de manejar un número arbitrario de observaciones sobre dichos procesos. Evaluamos la precisión y velocidad del GIIM en una amplia variedad de escenarios realistas de infección.