En busca de la ecuación para frenar el coronavirus

El Comité Español de Matemáticas, cuyo presidente es el catedrático de Estadística de la Uva Alfonso Gordaliza, colabora con el Gobierno para analizar miles de datos y ofrecer una modelización matemática para evaluar el futuro de la pandemia

Ical
10/04/2020
 Actualizado a 10/04/2020
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La lucha contra el Covid-19 se libra en muchos frentes. Obviamente, desde el ámbito sanitario pero también hay profesionales que están dispuestos a aportar su granito de arena para luchar contra el coronavirus que ha trastocado el mundo. Uno de esos colectivos es de los matemáticos que cuentan con sus propias armas, el análisis de una ingente cantidad de datos para elaborar gráficos, cálculos de probabilidades, modelos de predicción, evolución de los hospitalizados e ingresados en las UCIs y picos de contagio. Es lo que se conoce como la capacidad de análisis y modelización matemática para evaluar el futuro de la pandemia y, en la medida de lo posible, contribuir a aumentar la efectividad de las medidas de protección a la población, ganar tiempo para el desarrollo de nuevos fármacos o una nueva vacuna y ayudar a controlar la crisis sanitaria.

El Comité Español de Matemáticas (CEMat), federación adscrita a la Unión Matemática Internacional (IMU) y que aúna a la práctica totalidad de las sociedades matemáticas y estadísticas e institutos del país, ha ofrecido su ayuda a las autoridades políticas y sanitarias en la toma de decisiones en un “momento crítico”. El presidente actual del Cemat es Alfonso Gordaliza el catedrático de Estadística de la Universidad de Valladolid (Uva) y director del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales.

'Acción Matemática contra el Coronavirus' es una iniciativa del CEMat que tiene como objetivo encontrar soluciones ante la crisis sanitaria del coronavirus aportando conclusiones y recomendaciones desde el ámbito de las matemáticas. Su coordinador es también Gordaliza, quien ha puesto al investigador gallego Ricardo Cao al mando del comité científico de expertos en el CEMat para ofrecer al Gobierno de la Nación sus conclusiones.

Esta organización ha solicitado a todos los investigadores envíen sus aportaciones a una dirección de correo electrónico (cemat.covid19@gmail.com) pero antes será necesario que el Ministerio de Sanidad remita al CEMat todos los datos disponibles de afectados (desde el primer paciente en España con coronavirus, que se detectó en un turista alemán el 31 de enero en La Gomera) y fallecidos por el virus y personas curadas. No en vano, cuantos más datos mayor es el análisis y mejores son los modelos y las predicciones de la evolución de la enfermedad.

No se refiere a la información que cada día ofrece el director del Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias del Ministerio de Sanidad, Fernando Simón, para mostrar la curva del contagio sino a los datos “ingentes”.

Gordaliza aseguró a la Agencia Ical que la mayor parte de los datos que posee el Ministerio no interesan a la población pero, en cambio, es clave para los matemáticos a la hora de procesarlos y analizarlos. “No hablamos de resúmenes sino de datos crudos, que antes de recogían en fichas de papel y desde hace años se informatizan”, sentenció.

En ese sentido, citó los microdatos de los cerca de 150.000 casos confirmados como sexo y edad; la localización geográfica de esos positivos; el momento de la detección; los ingresos en planta de hospitalización y UCI, el tratamiento administrado a cada paciente y el tiempo de cura, entre otros,pero también los recursos disponibles y los ficheros Big Data de movilidad. No en vano, precisó que de ahí salen los parámetros de la evolución clínica, que son “muy importantes” a la hora de adoptar decisiones en los hospitales y contar con los recursos necesario para hacer frente al incremento de los enfermos.

Optimizar recursos


El profesor titular de la Uva reconoció que “todo es muy complejo”, por lo que apuntó que nadie piense que los matemáticos tienen la solución definitiva a la crisis sanitaria. En ese sentido, reiteró que su labor busca “ayudar”. En concreto, analizar los datos existentes para realizar una adecuada modelización matemática y el análisis estadístico así como mostrar una optimización de los recursos. Desde maximizar las camas hospitalarias, distribuir los equipo de protección individual (Epis) y mascarrillas hasta el reparto de profesionales, teniendo en cuenta la tasa de contagio, y la posibilidad de movilizar recursos de otra comunidad pasando por recursos básicos como alimentos, si llegara el caso. “Hay que hacerlo de una manera científica, no a ojo. Es necesario solucionar un problema pero no crear otro por una mala planificación”, expuso.

Alfonso Gordaliza reconoció a Ical la dificultad de hacer predicciones en un virus nuevo que se ha caracterizado por una rápida propagación en muy poco tiempo, con las referencias recientes de China e Italia. De ahí, la disparidad de modelos que predicen el pico dentro de tres semanas y otros, en siete. “Por eso hay que discutir de manera organizada, ver en qué hipótesis se basa cada uno, cuáles son más verosímiles y más creíbles y analizar qué parámetros está teniendo en cuenta uno y otro”, manifestó.

Pese esa enorme dificultad, valoró la existencia de matemáticos españoles muy especializados en el análisis de datos, las ecuaciones diferenciales la estadística y la optimización de estrategia,que son materias claves para analizar una pandemia como el Covid-19. Un trabajo que, precisó, podrá ser aprovechado para futuras crisis sanitarias.
El docente de la Universidad de Valladolid apostó por valorizar las matemáticas, ante una crisis de la magnitud del coronavirus, al ser una herramienta “poderosísima” de análisis y modelización de cualquier ámbito. “Todos deben ser conscientes de su potencialidad porque los matemáticos no solos nos dedicamos a lo académico sino que se ha avanzado mucho en la transferencia del conocimiento”, añadió. En concreto, citó la existencia de grupos en la UVa especializados en las dinámicas de población.
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