Por medio de complejos modelos matemáticos, especialistas en estadística, inteligencia artificial y ciencias computacionales de diversos centros públicos de investigación lograron diseñar modelos de predicción muy eficientes a corto plazo para conocer el desarrollo de la epidemia, pero también la Tasa Efectiva de Reproducción (Rt) del virus, que permite identificar cuántas personas se pueden contagiar por cada caso positivo.

Durante el seminario virtual Modelaje Matemático y Predicción Dinámica de Covid-19, convocado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), Graciela González Farías, investigadora del Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat), explicó el modelo Gompertz, uno de los que se han aplicado hasta la fecha, el cual, dijo, es muy eficiente en predecir a corto plazo (cinco a siete días), pero es muy vulnerable para decirnos la duración y los periodos de alto impacto, que dependen de la cantidad de información que tenemos y del tiempo transcurrido de la epidemia, peor aún si se presentan nuevos brotes.

Estos modelos, enfatizó la especialista, no tienen esas capacidades para estabilizar las predicciones que se manifiestan en esas situaciones. Nos dan una idea, sí, pero lo tenemos que tomar como eso, como idea, por lo que ya estamos trabajando en modelos alternativos para mezcla de Gompertz, a fin de reajustar esas predicciones de manera más interesante.

Destacó la importancia de tener bases de datos actualizados en los sistemas de salud del país. La relevancia de un modelo depende en gran parte de la calidad de la información de la cual se alimenta, y en nuestro caso sólo contamos con un subconjunto de datos.

Al respecto, Elena Álvarez-Buylla, directora general del Conacyt, destacó la importancia de que el gobierno federal mantenga una base de datos abierta, que se actualiza diariamente, y que ha permitido a la comunidad científica elaborar complejos modelos matemáticos de predicción para variables prioritarias de la epidemia que permitan la toma de decisiones, pero también generar conocimiento de frontera con un compromiso social.

En cuanto a la estimación de la Rt, indicó que Leticia Ramírez, investigadora del Cimat, generó una calculadora epidemiológica que permite tomar en cuenta diferentes variables, como la movilidad de la población, a través de la tasa decontagio, las comorbilidades y las tasas de decesos por grupos de edad, las cifras de hospitalización y los periodos de transición de la enfermedad, tanto de internados como ambulatorios.

La investigadora agregó que la Rt no sólo depende del incremento de la movilidad de la población en espacios públicos, también de la cantidad de personas susceptibles presentes, si se considera que existe una posible inmunidad de quienes ya han enfrentado este mal.