20 abr. 2024

Modelos matemáticos, nuevas armas contra la epidemia

Estudio. Siguen las investigaciones sobre el coronavirus.

Estudio. Siguen las investigaciones sobre el coronavirus.

Para predecir la evolución de la epidemia del coronavirus todas las armas son útiles, incluidos los modelos matemáticos y las simulaciones mediante ordenador.

Para construir esos modelos se toman numerosos parámetros relacionados a la vez con el virus (probabilidad de transmisión, probabilidad de muerte o de curación de un individuo infectado) y el comportamiento de las poblaciones, empezando por sus desplazamientos (tráfico aéreo...).

Esos modelos matemáticos dan a las autoridades sanitarias pautas sobre la amplitud de la crisis y sobre las medidas que hay que tomar.

La ministra francesa de Salud, Agnès Buzyn, declaró que está trabajando en “modelos de diferentes escenarios en función (...) de la gravedad, de la contagiosidad” de la epidemia.

INCERTIDUMBRE. ”Pero hay un precio a pagar: Cuanto más se intenta afinar el modelo, más difícil será manipularlo y más incertidumbre puede generar” explica Arnaud Banos, investigador del Centro de Investigaciones científicas francés (CNRS).

Para intentar reflejar lo más adecuadamente posible la situación en tiempo real, los investigadores hacen simulaciones inyectando constantemente nuevos datos a medida que van surgiendo. Gracias a ese tipo de modelo, un equipo británico de la London School of Hygiene & Tropical Medicine estimó la semana última que entre mediados y finales de febrero se llegará al pico de la epidemia de coronavirus en la ciudad china de Wuhan, su epicentro.

“De todas maneras subsisten numerosas incertidumbres sobre el momento exacto en que eso sucederá y sobre el número de casos que representará” advierte uno de los autores, Adam Kucharski.

“Este análisis está firmado por un equipo experimentado, pero como siempre, la falta de datos disponibles corre el riesgo de afectar sus previsiones” comentó por su lado un científico que no participó en esos trabajos, el profesor Rowland Kao de la universidad de Edimburgo. AFP

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