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Ciencia & Tecnología

Modelo matemático calcularía nuevos contagios de coronavirus

Profesores de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), la Universidad de los Andes y la Universidad Pontificia Bolivariana (UPB) trabajan con investigadores españoles en la adaptación al contexto nacional de un modelo que integra información geográfica, demográfica y de movilidad en el cálculo del riesgo de nuevos casos de contagio, para así actuar de manera oportuna.

Bogotá D. C., 23 de abril de 2020Agencia de Noticias UN-

Este modelo toma en cuenta factores como la movilidad de las personas y la demografía de las ciudades. Fotos: Brandon Pinto / Unimedios.

Los modelos matemáticos pueden ayudar a identificar las zonas de las ciudades con mayor riesgo de contagio.

Estos pronósticos son información importante para tomar decisiones a la hora de flexibilizar o endurecer la cuarentena.

El profesor Gómez-Gardeñes señala que hasta que no haya una vacuna se debe ser conscientes de mantener el distanciamiento social.

Con este modelo también es posible calcular la ocupación de UCI con la aparición de casos críticos.

El profesor Jesús Gómez-Gardeñes lidera –desde hace varios años- el Grupo de Modelización Teórica y Aplicada (GOTHAM Lab) de la Universidad de Zaragoza, el cual trabaja en modelos epidemiológicos y de redes para predecir la propagación de enfermedades infecciosas en colaboración con un equipo, dirigido por el profesor Alex Arenas, de la Universidad Rovira i Virgili.

De esta manera, el trabajo previo realizado con la llegada del COVID-19 a Europa les permitió desarrollar rápidamente un mapa en el que se identificaba en cada municipio el riesgo de contagios comunitarios por el nuevo coronavirus.

La intención era estimar cómo evolucionaría la epidemia en ese país, algo que también han replicado en Portugal y Brasil, y que ahora están desarrollando en Colombia con la ayuda de los profesores Rafael Hurtado, del Departamento de Física de la Facultad de Ciencias, y Juan David García, del Departamento de Imágenes Diagnósticas de la Facultad de Medicina de la UNAL, junto con la profesora Laura Lotero, de la Facultad de Ingeniería Industrial de la UPB y egresada de la U.N., y el profesor Johan Martínez, de Uniandes.

“Estos modelos conjugan la parte epidemiológica, la cual advierte cómo cursa una infección y cómo son los contagios –información particular para el caso del SARS-CoV-2- con características del comportamiento humano como la movilidad, la demografía y los contactos sociales, que en últimas son las que describen los patrones de contagio y cómo se difunden por una ciudad, un país o un continente”.

Así explica el profesor Gómez-Gardeñes, estos modelos epidémicos y sociales, cuyos resultados han generado publicaciones en revistas como Nature o Science.

Con estas dos indicaciones, los investigadores generan un conjunto de ecuaciones que permiten calcular, entre otros indicadores, la probabilidad de encontrar individuos susceptibles, aquellos que no han contraído la enfermedad, pero pueden hacerlo.

Así mismo predecir las personas que están infectadas, pero en fase de incubación y que todavía no son infecciosas o a las asintomáticas o con síntomas leves.

Además se calcula el número de infectados infecciosos y que mostrarían síntomas fácilmente atribuibles a COVID-19; hospitalizados, infectados que han sido detectados y no propagan la enfermedad ya que estarían confinados en el hospital y recuperados, quienes ya no son infecciosos y no pueden contraer el virus de nuevo, ya sea porque se han recuperado y desarrollado inmunidad o porque han fallecido.

Estos cálculos se hacen para cada una de las subpoblaciones o barrios que componen ciudades como Bogotá o Medellín.

Según explica el profesor García, incluir tanto la información demográfica como la de movilidad entrega un mejor poder predictivo que los modelos tradicionales y también permite identificar las zonas en riesgo de que se dan los mayores contagios y los peores efectos sobre la infraestructura hospitalaria.

Junto al profesor Gómez-Gardeñes, los profesionales están adaptando el modelo con los datos epidemiológicos, demográficos y de movilidad de Colombia, los cuales podrían ser obtenidos de fuentes como las encuestas de movilidad de las ciudades.

Sin embargo, se han encontrado con el inconveniente de que la información geográfica de los casos de contagio por coronavirus reportados no se ha compartido abiertamente con el nivel de detalle necesario.

Datos abiertos

Los investigadores reconocen la importancia de realizar un adecuado tratamiento a la información, por ejemplo, el lugar de residencia de las personas infectadas por SARS-CoV-2, debido a que se trata de datos sensibles, pero señalan que son insumos importantes para implementar modelos como en el que ellos trabajan para hacer pronósticos que permitan tomar decisiones de manera informada.

Pese a que hasta el momento cuentan con datos de prueba que les ha permitido avances, hacen un llamado para que tanto ellos como la comunidad científica en general pueda contar con estos datos de manera pública, manteniendo el anonimato de los pacientes, con el fin de conseguir predicciones más específicas.

Aunque el profesor García es claro en señalar que todos los modelos son limitados, pues no alcanzan a incluir todas las variables que llegan a influir en una situación real, los resultados sí son útiles para analizar las posibles tendencias que se puedan presentar y así evitarlas o prepararse mejor en caso de ser negativas.

“Por ejemplo, al conocer cuáles son las zonas densas y las de concentración de contagios y en las que se da un intercambio frecuente entre ambas, se puede decidir si hay que limitar el transporte o el comercio, lo cual proporciona una idea de en dónde intervenir”, explica el docente, quien además advierte que sin los datos base necesarios, las recomendaciones solo son especulaciones.

En España funciona

En el caso de España, estos modelos han funcionado muy bien, pues las proyecciones iniciales han coincidido con la rápida propagación de la enfermedad, especialmente en Madrid, evidenciando el grave error que significó para este país no tomar medidas tempranas. Una vez se adoptaron estrategias de contención, el grupo del profesor Gómez-Gardeñes comenzó a evaluarlas dentro del modelo. E indica que en este momento están funcionando y se ha podido aplicar dicho modelo para asesorar a gobiernos y regiones a la hora de valorar las medidas a adoptar.

De hecho, es así como pudieron pronosticar el riesgo de colapso sanitario a finales de marzo en las UCI, pese a que las restricciones impuestas en una primera fase de confinamiento eran más flexibles, por lo que fue necesario endurecerlas.

Según el profesor Gómez-Gardeñes hasta el momento las medidas han servido para aliviar la carga sanitaria y ganar tiempo y medios necesarios para afrontar el delicado proceso de desconfinamiento y desescalada en los que también estamos aplicando el modelo para evaluar las posibles estrategias.

(Por: fin/ALP/MLA/MG
)
N.° 359

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