Matemáticos gallegos sostienen que el número de infectados es mayor que el registrado por el Gobierno
La inteligencia artificial está revolucionando la toma de decisiones en muchos sectores, y la gestión de pandemias no es una excepción. En esta línea, un grupo de investigadores gallegos publicó en la revista científica Computer Methods and Programs in Biomedicine un trabajo en el que emplean las matemáticas y el cálculo computacional, que además reivindican como herramientas indispensables para valorar si las medidas epidemiológicas establecidas durante una crisis sanitaria como la actual fueron efectivas o no, optimizando así la toma de decisiones. Además, a partir del modelo matemático desarrollado durante su investigación, sostienen que el número de infectados por covid durante la pandemia es, al menos, el triple de la cifra oficial, y ubican el pico máximo en la primera ola, entre el 16 y el 23 de marzo de 2020.
Este estudio es obra de un equipo multidisciplinar de matemáticos y expertos en computación gallegos. Lo conforman Marcos Matabuena y Víctor Leborán (ambos pertenecientes al Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes, CiTIUS); Pablo Rodríguez, que ejerce su labor de investigación desde la Universidad de Heidelberg, y Carlos García, de la Swiss Federal Institute of Technology de Zürich. Este último incide en que modelos estadísticos como el elaborado en este estudio “serven para reconstruir a dinámica real de infeccións e valorar as políticas de restricións, como fixeron en Italia, China e outros moitos países, e así coñecer a súa utilidade real”.
“Con los recursos de los que disponen las autoridades sanitarias, la capacidad de detección de casos activos es limitada”, añade Matabuena. Los investigadores matizan que, en una pandemia, “a capacidade de planificación previa é o máis importante. Cando xa estamos en alto risco, controlar a situación é moi difícil sen aplicar medidas de confinamento estrito”. Además, remarcan la importancia de tener en cuenta el grado de dispersión del territorio, “porque non é o mesmo Ourense que unha cidade das dimensións de Madrid”.
RETO INFORMÁTICO
Los creadores del estudio valoran que, si bien las autoridades sanitarias variaron sus métodos de conteo a lo largo de la pandemia, corrigiendo ciertos sesgos, por ejemplo al tener en cuenta que el número de fallecidos siempre será superior a los que se registran con PCR positiva, aún queda mucho por avanzar en esta materia. “A introdución da estatística espacial suporá unha gran mellora, pero os seus requisitos computacionais son elevadísimos, polo que será un gran reto a nivel informático”, añade García.
Los investigadores reconocen que “modelizar una epidemia es muy complejo, con datos que no podemos controlar y registros imprecisos que dependen de la cantidad de test que se hagan y de la forma de seleccionar a los pacientes. Es como predecir el tiempo: estamos ante un sistema dinámico cuyo comportamiento solo podemos predecir (o intentarlo) a pocos días vista… De hecho, no puedes dar un único valor como estimación. Como en cualquier problema real, la incertidumbre obliga a cuantificar el error de estimación”.
El uso de modelos matemáticos, añade Matabuena, “es crucial para poder aplicar confinamientos locales, a un barrio, por ejemplo, y no hacerlo de forma abrupta, con las consecuencias económicas que traería consigo”. Todo en la línea de las experiencias de países como Corea del Sur, con sistemas de toma de decisión más avanzados. “Tienen hasta la probabilidad individual estimada de que cada persona de la población contenga el virus. No estamos en el siglo XVI para seguir empleando estrategias clásicas. El futuro de la gestión de pandemias depende del uso de tecnologías inteligentes que exploten la monitorización de pacientes a través de dispositivos moviles u otros biosensores”, concluye Matabuena.
