«Las matemáticas no dicen por qué en Gipuzkoa hay tantos contagios»

Se trata en cierto modo de una carrera. Los matemáticos utilizan los datos a su alcance para tomar la delantera al virus, de forma que los gobiernos sepan a qué se van a enfrentar en los próximos días. Es también una especie de viaje en el tiempo. Su trabajo consiste en predecir el futuro.

Es lo que hacen los miembros del Centro Vasco de Matemática Aplicada (BCAM) que forman parte de un grupo centrado en el Covid-19 y que cuentan con una amplia experiencia en el modelado de enfermedades infecciosas como el dengue, el ébola o la gripe. Junto con la Universidad del País Vasco e Ikerbasque, colaboran con el departamento vasco de Salud y Osakidetza en la modelización de la dinámica de la enfermedad del Covid. Las predicciones que realizan proporcionan a las administraciones información para la toma de decisiones, así como apoyo al día a día de los hospitales en la gestión de la crisis sanitaria.

«Existen diferentes formas de modelar una misma realidad desde un punto de vista matemático», explica José Antonio Lozano, director científico del BCAM. Dicho así, suena un poco raro, a arcilla quizás, o a científico transmutado en alfarero que le da forma al mundo con un pedazo de barro entre las manos. Pero lo que hacen es otra cosa. «Realizamos estimaciones de nuevos ingresos hospitalarios o en la UCI y del número de fallecidos.También planteamos escenarios de vacunación e intentamos hacer estimaciones según las medidas que se adoptan, es decir, cómo puede influir cada medida en los contagios, por ejemplo».

Lo que hacen es construir modelos de una realidad más que probable. «Algunos de ellos se basan en cómo evolucionan las pandemias. Estos modelos, que te van a dar una idea general de lo que va a ocurrir, están basados principalmente en ecuaciones diferenciales y en añadir un poco de aleatoriedad», dice Lozano. No es el camino que siguen en el BCAM, donde trabajan más a corto plazo. «El modelo micro no va tanto a las tendencias como a hacer una predicción precisa. Se emplean modelos matemáticos, estadísticos y algoritmos de inteligencia artificial. Lo que se hace es analizar los últimos datos que hay e intentar proyectar el futuro a la vista de lo que está ocurriendo en el último mes o semanas».

Basándose en los datos diarios, el centro elabora informes con las predicciones, a siete días, de casos positivos e ingresos hospitalarios tanto para el conjunto del País Vasco como para sus principales OSIs. No se proporciona información como, por ejemplo, el número exacto de personas que entrarán en el hospital el martes que viene, algo que «es imposible». «Lo que sí hacemos es predecir el número medio de ingresos para los próximos días, lo que le da a Osakidetza una idea de por dónde pueden ir las cosas para estar preparados».

¿Qué va a ocurrir la próxima semana? Lozano se niega a a revelarlo. «Es información confidencial», responde. Lo que sí dice es que las predicciones que se han hecho en el pasado «han sido buenas», aunque con algunos matices. «Son buenas cuando se mantiene una tendencia ascendente o descendente, pero los modelos que hacen predicciones a corto plazo no son capaces de ver bien cuándo se va a producir un cambio de ciclo».

Los modelos matemáticos muestran que las medidas restrictivas «han tenido una repercusión clara» a la hora de contener la pandemia, aunque aquí también hay algo que matizar. «Lo que no está tan claro es si todas las medidas fueron eficaces para reducir los contagios. Por decir un caso, parece ser que el cierre de industrias durante el confinamiento no hubiese sido necesario, aunque los resultados no son exactos y hay que ser muy cautos a la hora de interpretarlos», afirma Lozano.

Los cálculos matemáticos hacen predicciones pero no han sido capaces de despejar muchas dudas. «Lo que hay son muchísimas incertidumbres. Por ejemplo, por qué tenemos en Gipuzkoa tantos contagios. En la tercera ola estábamos muy abajo y ahora de repente ha subido mucho la incidencia. ¿Ha cambiado algo de la tercera a la cuarta? No lo sabemos y los modelos no lo dicen. Hay aspectos que tienen que ver con nuestros comportamientos como personas y como sociedad que los modelos no detectan».

«Ves el comportamiento del virus y hay cosas que no somos capaces de explicar», reconoce José Antonio Lozano. La experiencia en el modelado de enfermedades infecciosas no siempre resulta de ayuda para entender al Covid-19. «La gente que trabaja en modelos epidemiológicos ha tenido que ajustar mucho los que tenía para otras epidemias y es algo que les ha costado. Además, se ha producido a nivel mundial, no es una pandemia localizada, como el ébola en Sierra Leona».

Como todos los investigadores, los matemáticos se han adentrado en un mundo nuevo en el que «a nivel científico aún no hay evidencia de muchas cosas». «Es una pandemia muy distinta a otras. Modelar el ébola en África es diferente porque el contexto es otro, las medidas son muy diferentes y el virus es distinto. A diferencia del Covid, el ébola acaba muy rápido con las personas y con él mismo, porque la forma que tienen los virus de mantenerse vivos es no acabar con el huésped».

En paralelo, los investigadores del BCAM trabajan en el análisis de los datos del escenario actual para planificar y gestionar adecuadamente los recursos de forma que se minimice el impacto de la pandemia sobre el tejido productivo de Euskadi y se puedan tomar medidas para reactivar la economía.