Ideas para entender la expansión del virus...
Las matemáticas se vuelcan en averiguar el curso de la pandemia del covid-19 Los datos basados solo en modelos teóricos suelen ser poco realistas
Ahora más que nunca, las matemáticas se han convertido en una herramienta esencial para entender el mundo. Números, gráficos y cálculos están ayudando a entender el presente y el futuro de la pandemia del covid-19. Por un lado, proporcionando información en tiempo real sobre la evolución de los afectados. Por el otro, con la elaboración de modelos matemáticos que nos permiten predecir el futuro de esta crisis sanitaria. Y es aquí, en el terreno de los pronósticos a corto y largo plazo, donde los números empiezan a tambalear y los expertos luchan para arrojar alguna certeza entre tantas incógnitas.
En circunstancias normales, como con las predicciones sobre el impacto de la gripe estacional, los matemáticos pueden predecir la evolución de una enfermedad a partir de un esquema relativamente sencillo en el que se calcula cuántas personas pueden resultar afectadas (en función, por ejemplo, del número total de pacientes susceptibles). Pero ahora, en el caso del covid-19, este modelo se construye con más dudas que certezas.
«Los modelos matemáticos no son ni varitas mágicas ni bolas de cristal. Necesitamos información epidemiológica correcta para poder arrojar resultados fiables. Ahora mismo es tan importante fijarse en las predicciones matemáticas como en el margen de error en el que se basan. Los escenarios más extremos suelen tener una letra pequeña que es tan o más importante que el titular», explica Clara Prats, del grupo de investigación BIOCOM-SC de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), uno de equipos que actualmente trabaja para estudiar la evolución de la pandemia de coronavirus.
«Los modelos / sobre el covid-19 se enfrentan a dos grandes dificultades: las incógnitas sobre la propia enfermedad y el caos en los datos», recuerda Juan de Mata Donado, un experto en modelos dinámicos en Salud Pública del Departamento de Medicina Preventiva, Salud Pública y Microbiología de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).
Y es que, hoy por hoy, no sabemos con absoluta certeza y exactitud qué tiempo pasa desde que una persona se contagia hasta que empieza a mostrar síntomas. O durante cuánto tiempo una persona afectada puede transmitir el virus. Esto entre otras muchas dudas.
«Las predicciones basadas únicamente en el conocimiento teórico de la enfermedad suelen ser poco realistas, pero sirven para estudiar la influencia de las medidas de control. Otros modelos también trabajan con datos reales sobre la afectación de la epidemia para predecir su comportamiento pasado y futuro», explica Donado.
Y agrega: «Las predicciones de este tipo son más realistas, pero hay que tener muchísimo cuidado al interpretarlas. Se parte de la base de que se han recogido todos los casos de la enfermedad y que todos se han recogido de la misma manera. Pero actualmente sabemos que esto no es cierto. Cuantitativamente únicamente estamos viendo la punta del iceberg», comenta este experto en Salud Pública.
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Las incógnitas sobre la enfermedad y el caos en los datos dificultan la elaboración de pronósticos