Según los modelos, habría mucha más gente infectada de coronavirus de lo que se piensa

Según los modelos, habría mucha más gente infectada de coronavirus de lo que se piensa

Si queremos enfrentar un problema, lo primero que necesitamos es conocer la dimensión del problema. Si queremos enfrentarnos con éxito a la crisis del coronavirus, necesitamos saber cuántas personas han sido infectadas. Y eso es lo que hace un artículo reciente, ofrecer un modelo matemático que pone cifras a la cantidad de personas infectadas con el virus.

Y la imagen que da es muy distinta de lo que se pensaba. Los autores hablan de 75,800 infectados por coronavirus sólo en Wuhan a fecha de 25 de enero. Una cifra muy, muy alejada de los 20,000 casos totales que se manejan.

Hay tres cosas que pueden llamar la atención. ¿Por qué las cifras no cuadran? ¿De qué nos sirve conocer estos datos? ¿Y no se queda la información un poco antigua, con casi dos semanas?

La última es la más fácil de explicar. Con el tema del coronavirus, la comunidad científica nos está malacostumbrando. Están trabajando a un ritmo y con una calidad enorme, a costa de muchísimos esfuerzos. Que hayan sido capaces de sacar un modelo predictivo epidemiológico en menos de un mes – no olvidemos que los primeros casos confirmados del nuevo coronavirus son del 31 de diciembre – es un logro enorme.

No, los datos no están ni mucho menos obsoletos; son tan recientes que impresionan.

Vale, una vez dicho esto, vamos con el por qué no cuadran las cifras. Los investigadores, en su artículo, ya explican que la robustez de su modelo puede ser escasa debido a que los datos pueden ser incompletos. Que parece una manera de poner excusas, pero no lo es.

Lo que están diciendo es que hay incertidumbre. Que si todas las personas que sospechan que pueden tener coronavirus fuesen corriendo a hacerse pruebas, éstas fuesen inmediatas y completamente fiables, y se tuviese un registro preciso de qué ha hecho cada persona y con quién ha interactuado y dónde en toda China, el modelo sería mejor. Pero claro, la realidad no es así. Faltan datos, porque no se pueden tener todos.

Esto no hace ni que el modelo sea peor, ni hace pensar en ninguna conspiración para ocultar la realidad. Simplemente, en cualquier epidemia y más si se trata de un virus nuevo, no todo se puede saber.

En cuanto a para qué sirve saber esto, a estas alturas… Sirve para poder preparar estrategias más cercanas a la realidad para poner freno a la expansión de la enfermedad. Entender la dimensión real del problema, tener herramientas que permitan predecir patrones en la expansión de la enfermedad, si se pueden dar epidemias locales en otras zonas de China, cómo de amenazados están los lugares de comunicación con estos lugares… Todo esto permite diseñar políticas públicas para tratar la epidemia.

Por ejemplo, ayuda a calcular cuántos recursos médicos y dónde deberían situarse, cuántos reactivos para diagnosticar la enfermedad se necesitan y en qué lugar lo hacen más, preparar camas de hospital y stock de medicamentos y un largo etcétera. Pero lo más importante, ayuda a hacerse una idea de cuánta gente preparada hace falta, cuántos recursos humanos hay que destinar, a ponerle freno al brote.

Es posible que el modelo falle. Ningún modelo predictivo es perfecto, y este parte ya con algunos problemas. Pero es impresionante tenerlo a mano, y poder usarlo aunque sea para hacernos una idea.

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