This article presents a model able to describe and forecast the evolution of Covid-19 at thelocal level. This involves the design, programming and calibration of an epidemiological modelthat, in addition to the four states of a SEIR model, describes the path of severe and criticalpatients, fundamental states in order to plan the health system. Our model embeds localcharacteristics, such as the age composition of the population and the effect of mitigationmeasures on the reproductive factor. Likewise, our model is stochastic due to the incorporationof uncertainty in key variables associated with the virus and of difficult projection for the policymaker. Besides, we show the goodness of fit inside and outside the sample for Tucumán andCiudad de Buenos Aires, Argentina. Finally, we show its application at the local level,forecasting a likely epidemiological scenario, and demands to the health system for Tucumán,Argentina.Este trabajo presenta un modelo capaz de describir y proyectar la evolución del COVID-19 anivel local. Para ello, diseñamos, programamos, y calibramos un modelo epidemiológico “SEIRplus” que además de los cuatro estados principales del modelo SEIR clásico, describe latrayectoria de enfermos severos y críticos, estados esenciales para la planificación del sistemade salud. Además, sumamos particularidades locales, como ser la curva etaria de la poblacióny medidas de mitigación que impacten en el factor reproductivo. Asimismo, nuestro modeloes estocástico debido a la incorporación de incertidumbre en variables claves asociadas alvirus y de difícil proyección para el hacedor de políticas. El modelo muestra un buen ajusteadentro y afuera de la muestra en su aplicación a Ciudad de Buenos Aires y Tucumán,Argentina. Finalmente, mostramos su aplicación para Tucumán, proyectando un escenarioepidemiológico factible, y las demandas del sistema sanitario.