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Al comienzo de la pandemia había grandes expectativas en las previsiones matemáticas sobre su evolución, pero la escasa calidad de los datos, la incertidumbre y el uso de modelos epidemiológicos simplistas han hecho que los resultados decepcionen. Varios expertos nos dan pistas sobre posibles mejoras.
En estos días de confinamiento, la ventana de internet se abre más que nunca para aprender y dejarse sorprender por la ciencia. Aquí van algunas propuestas para zambullirse en el mundo de los números.
Esta semana ha comenzado la encuesta de seroprevalencia entre la población española para conocer, mediante pruebas rápidas, qué porcentaje ha desarrollado anticuerpos frente al coronavirus. Los modelos matemáticos confirman que estos estudios aleatorios reflejan mucho mejor la situación real de la pandemia respecto a los que priorizan solo a personas con síntomas, por lo que ayudarán en la toma de decisiones.
Un grupo de investigadores españoles ha puesto en marcha la Acción Matemática contra el Coronavirus para ayudar a predecir el número de personas que se contagiarán, hospitalizarán, saldrán adelante o fallecerán por COVID-19. La incertidumbre sobre el número actual de infectados es el principal escollo, según explica uno de los participantes en este proyecto colaborativo.
El Gobierno pide predicciones sólidas que le ayuden a decidir cuánto prolongar el estado de alerta. Los investigadores deben primero conseguir los muchos datos que necesitan y que están dispersos por comunidades autónomas e instituciones. Después tendrán que armonizar los resultados de numerosos modelos distintos. Todo en apenas una semana.
Un equipo de matemáticos de las universidades Autónoma de Barcelona, Politécnica de Cataluña y Humboldt de Berlín ha desarrollado un modelo para calcular el número real de nuevos casos diarios de personas infectadas por COVID-19 en las distintas comunidades autónomas. Obtener este dato directamente de la población de momento es imposible, ya que muchas personas infectadas con el coronavirus presentan síntomas leves o son asintomáticas.
Investigadores de las universidades de Zaragoza y Carlos III de Madrid han analizado la efectividad de las estrategias de distanciamiento social ante una pandemia como la de COVID-19. Los resultados muestran que un confinamiento total no resuelve el problema si no se toman medidas como la realización de pruebas de diagnóstico a gran escala, el aislamiento de personas con síntomas y el rastreo inteligente de sus contactos.
La guerra contra el COVID-19 se lucha en muchos frentes. Entre las armas que aportan las matemáticas destacan tres: el modelo SIR, que realiza predicciones como el previsible pico de contagios en España a principios de abril; el teorema de Bayes, que ayuda a actualizar la probabilidad de que se extienda COVID-19 con nuevos datos; y la teoría de juegos, que nos habla de sacrificar el beneficio individual por el bien común para vencer a este enemigo invisible.
Partiendo de un número bajo de infectados con el nuevo coronavirus, en poco tiempo puede haber una gran cantidad de personas contagiadas que no pueda asimilar el sistema sanitario. Así lo reflejan las curvas matemáticas de crecimiento exponencial, una realidad que va aceptando la población y que ha obligado al Gobierno de España a adoptar medidas extraordinarias para contener la pandemia.
En la carrera a contrarreloj para contener la propagación del coronavirus, investigadores de la Universidad Rovira i Virgili y la Universidad de Zaragoza han desarrollado un modelo matemático que predice el riesgo de nuevos contagios en los municipios españoles. El mapa con los datos actualizados se puede consultar en una página web.
