Coronavirus: Así se controlan las epidemias con las matemáticas

La lucha contra el coronavirus Covid-19 es un esfuerzo global. En primera línea están los médicos que atienden cada día a los pacientes. Detrás vienen los investigadores que buscan una vacuna y los epidemiólogos que establecen las medidas sanitarias para contener el virus. Existe también un tercer frente. No viste bata blanca pero es fundamental para detener la expansión del virus. Ahí están matemáticos como el equipo que trabaja en el Instituto de Matemáticas Interdisciplinar de la Universidad Complutense de Madrid.

El catedrático Ángel Manuel Ramos del Olmo es el director del equipo del Instituto y del grupo de investigación sobre modelos matemáticos (MOMAT). Su equipo ha realizado un estudio para determinar el alcance y la duración de la epidemia del coronavirus.

Ramos empezó a estudiar las epidemias de peste porcina en la comunidad de Madrid. Una enfermedad que no afecta al ser humano pero que puede tener importantes consecuencias económicas para los agricultores de la región. El sistema se demostró fiable y se decidió probar con el brote de ébola de 2014-16. Según el pronóstico, la epidemia se habría acabado en marzo de 2016. La OMS la declaró extinguida a principios de abril.

¿Cuándo será el pico de la enfermedad?

“Hay mucha gente que tiene que tomar decisiones para hacer frente a una epidemia -explica Ramos-. Saber cuántas camas de hospital se necesitarán, cuantas vacunas producir y cuándo será el pico de la enfermedad puede ayudar en la toma de decisiones”.

Un modelo no es una bola de cristal. Puede proporcionar un resultado aproximado y fiable pero también necesita de datos ciertos. China ha cambiado los criterios con los que se determina si una persona está infectada o no por Covid-19 y obligado a los matemáticos de la complutense a corregir sus previsiones.

A partir del 13 de febrero las autoridades chinas han empezado a computar como casos activos a los pacientes que presenten signos clínicos de la enfermedad sin esperar la confirmación de los tests de laboratorio. De un día para otro la enfermedad ha sumado 14.840 infecciones y 242 fallecimientos. Un incremento del 34% que ha puesto a prueba el modelo elaborado en Madrid.

La fragilidad de los datos

“Lo que hacemos es buscar un rango de estimación, no una cifra exacta”, dice el profesor Benjamin Ivorra frente a las tres pantallas del ordenador de su despacho. Ivorra explica que a finales de enero el MOMAT hizo una primera simulación. Se planteó la hipótesis de un “Paciente X”, el primero en contraer el virus. A esto se añadieron los datos proporcionados por la OMS sobre la tasa de infección, los contagiados que no han desarrollado síntomas, la mortalidad y recuperación.

La fórmula elaborada en Madrid permite calcular la extensión y el final de la epidemia. Según los resultados publicados el 9 de febrero, a partir del 1 de marzo la tasa de contagio habría empezado a decaer coincidiendo con el tope de personas ingresadas. En julio la epidemia habría estado bajo control. China sería el país más afectado tanto por personas afectadas (con un máximo de 80.000 casos) como por fallecimientos (4175). En total, Covid-19 podría infectar entre 60.000 y 70.000 personas en todo el mundo sin llegar a las cinco mil muertes. En España los casos no superarían los 5 sin provocar víctimas.

La OMS ha criticado a China por haber cambiado de forma unilateral los criterios diagnósticos y solo para la provincia de Hubei, epicentro del contagio. En una rueda de prensa en la sede central de la OMS en Ginebra, el jefe de operaciones de emergencia Mike Ryan ha reiterado que no se trata de nuevas infecciones. La falta de un incremento de casos en el resto de China, Hong Kong y Singapur indicaría que no hay “infecciones ocultas”. Un indicio que el ‘iceberg’ de Covid-19 podría no ser tan grande. Aún así, la nueva medición ha obligado a los matemáticos de Madrid a rehacer sus cálculos. Todavía estamos en el rango de lo previsto pero el sistema tendrá que ser recalibrado. Un trabajo que tardará días o semanas.