Actualmente la pandemia avanza de manera desigual en diferentes partes del mundo.

Algunos países hacen frente a los primeros rebrotes, mientras otras aún trabajan en doblegar la curva. Una parte importante del debate científico se centra en la posibilidad de predecir, a través de modelos matemáticos, las diferentes evoluciones con dos finalidades básicas: el primer objetivo es enfocar la planificación estratégica y la gestión de los recursos sanitarios y sociosanitarios necesarios para dar respuesta a cada situación concreta; y, en segundo plano, poder evaluar la efectividad y corregir las diferentes medidas colectivas de prevención, distanciamiento, aislamiento social con la voluntad de poder recuperar cuanto antes las economías, ya muy afectadas, por las repercusiones directas e indirectas que ha ocasionado el COVID-19.

Las matemáticas en el día a día de la pandemia

Las matemáticas se han reflejado casi a diario en muchos aspectos desde que surgió el nuevo virus. Su evolución se expresa con gráficos, líneas y fórmulas que intentan descifrar las incertidumbres de cara al futuro.

En el siguiente vídeo, Fernando Simón (director desde 2012 del Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias y portavoz del Ministerio de Sanidad de España durante la pandemia de enfermedad por coronavirus en España), nos ilustra sobre algunos de estos conceptos.

A simple vista, estas representaciones pueden parecer simples números, pero si las observamos en profundidad, gran parte de estudios y predicciones van respaldadas por un análisis extenso de datos, que se ven potenciados por un proceso que se apoya en nuevas tecnologías (Big data, Inteligencia artificial, computación cuántica) y que no son muy diferentes en su configuración a los modelos meteorológicos en uso.

Diferentes iniciativas ayudan a entender el presente y el futuro de la covid-19. Ahora se puede disponer de información casi inmediata sobre la evolución y construir con los datos informes que permitan analizar el momento actual (donde han demostrado ser muy útiles).

¿Se pueden comparar los datos entre países?

Otro de los problemas es que existen proyecciones que se han basado en comparaciones entre países, ya que se han realizado muchas predicciones que han demostrado ser erróneas.

Por lo tanto la polémica se expande cuando hablamos de otros modelos matemáticos que afirman poder predecir la evolución de la pandemia y los riesgos que se derivan en diferentes ámbitos geográficos.

¿Son útiles estos modelos?

Siempre se han intentado usar modelos matemáticos dinámicos en Salud Pública, pero todo parece indicar que no existen modelos predictivos diagnóstico o pronósticos de covid-19 de calidad suficiente para ser usados en la práctica

Hoy por hoy, desconocemos muchos aspectos epidemiológicos que resultan básicos para evaluar y construir estas herramientas predictivas. Las incógnitas sobre la historia natural de la enfermedad y el caos en el proceso de los datos dificultan la elaboración.

Pero, lo que es cierto es que cada vez existen más iniciativas y proyectos científicos que buscan coordinarse para compartir datos y generar respuestas eficaces frente a la crisis y se comienza a generar literatura científica, como esta revisión sistemática crochane sobre modelos predictivos e ingresos en UCI por coronavirus.

Como ejemplo citamos la ‘Acción matemática contra el coronavirus’ del Comité Español de Matemáticas, que aboga por la creación de un modelo predictivo colaborativo en el que científicos, profesionales y analistas matemáticos puedan aportar su granito de arena.

También resulta interesante covid19es.org, una iniciativa que ofrece un simulador online basado en el modelo SEIR, que si bien, no pretende proporcionar una herramienta exacta para calcular previsión de infectados, hospitalizados o fallecidos, busca permitir simular los efectos en la propagación y la expansión de la infección ante diferentes parámetros de contexto o ambientales.