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Modelos matemáticos ayudan a predecir el comportamiento de la pandemia: Experto

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Colima, México, Comunicado (28/04/2020).- Para Roberto A. Sáenz, especialista en Biología Matemática y profesor investigador de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Colima, el lento avance del contagio por COVID-19 en Colima tiene que ver con medidas de mitigación como el distanciamiento social y cierre de escuelas, principalmente; “si en estos momentos se regresa a la actividad regular, corremos el riesgo de que el brote epidémico explote y veamos un número alto de contagios”, comentó.

Una de sus líneas centrales de investigación es el estudio de problemas biológicos relacionados con enfermedades infecciosas mediante el uso de herramientas matemáticas. Realizó su doctorado en la Universidad de Iowa, Estados Unidos, especializándose en Matemáticas aplicadas y ciencias computacionales.

En entrevista, explicó que a nivel mundial, durante esta pandemia, se han empleado modelos matemáticos para hacer proyecciones e identificar cuáles son los mecanismos de contagio, qué tan rápido se propaga la enfermedad, qué tan relevantes son los casos asintomáticos, posibles medidas de mitigación y otros datos similares.

En Colima, dijo, al inicio de la cuarentena, los estudios realizados por expertos en modelos matemáticos encontraron que por cada contagiado del virus tres personas más, en promedio, podrían resultar infectados de un modo secundario. Él fue uno de los expertos convocados por el Gobierno del Estado, que participaron desde el inicio de la pandemia para analizar modelos epidemiológicos compartimentales que permitieron proyectar cómo estaría impactando el COVID-19 en el estado de Colima.

Sus modelaciones ayudaron a definir, entre otras cosas, la velocidad promedio en que una persona susceptible puede infectarse con este nuevo virus, para tener así un cálculo aproximado de las hospitalizaciones esperadas, el equipamiento que sería necesario tener y el tiempo de transmisión, con el fin de utilizar mejor los recursos.

En este sentido, comentó que los modelos matemáticos son una representación de la realidad, pero no son exactamente la realidad. Sin embargo, continuó, “los modelos son tan buenos como la información que tengamos para hacerlos. Lo ideal es incluir todo lo que se considere relevante, como características demográficas de la región y la relación con otras enfermedades como la obesidad, diabetes, hipertensión, así como características sociales y económicas sobre cómo se comporta la gente”.

El también miembro del Sistema Nacional de Investigadores insistió “en no perder de vista que los modelos matemáticos son representaciones de la realidad, y también llevan incertidumbre, por lo que tienen cierto intervalo de error”, e hizo una comparación con las predicciones del clima: “Son buenas para el mismo día y tal vez para el segundo, pero conforme nos alejamos en el tiempo disminuyen su precisión”.

Sobre dichos modelos, dijo que no son estáticos y cada día mejoran: “Este virus es nuevo, no se tiene mucha información, pero cada día se conoce más sobre la enfermedad”.

Destacó que el trabajo de Reino Unido para enfrentar la pandemia en términos de modelación matemática, pues tienen muchos grupos de investigación haciendo este trabajo; sin embargo, agregó, “muchas de sus recomendaciones no fueron tomadas en cuenta en las decisiones de salud pública”.

Otro caso relevante es Suiza, añadió, también con grupos de trabajo estudiando la epidemia: “Esta nación se inclinó hacia la propuesta de usar tecnología para controlar y detener la epidemia no sólo como medida de mitigación”. Para finalizar, dio a conocer que estudia permanentemente el problema, se actualiza con los datos que salen diario y estudia varios modelos matemáticos que podrían ser útiles en Colima.

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