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Los modelos matemáticos son herramientas que pueden servir para diseñar políticas públicas y tomar decisiones que a veces son difíciles
Desde la época de la peste bubónica hasta el coronavirus, los patógenos se mueven con las personas en las rutas de transporte, ya sean aéreas, terrestres o marítimas. Ante este panorama, los modelos matemáticos nos pueden explicar cómo se dispersa el coronavirus, así lo dijo Jorge Velasco Hernández, del Instituto de Matemáticas, Unidad Juriquilla de la UNAM.
El transporte aéreo es una invención de la humanidad relativamente moderna y tiene la cualidad de que es sumamente rápido. Un avión con 300 pasajeros recorre en tres horas y media cuatro mil kilómetros y dependiendo del tamaño de las ciudades que conecta y el volumen de la población puede ser muy significativo para el contagio.
En México la mayor parte de la población se mueve en transporte terrestre a través de los camiones. Aunque las distancias son cortas el recorrido dura varias horas y viajan una gran cantidad de personas en un espacio cerrado, condiciones que brindan al patógeno la oportunidad de transmitirse y moverse a otras localidades.
En un ambiente normal de la calle o en el trabajo, el coronavirus tiene un número reproductivo de 2.5, eso significa que por cada infectado se contagiarán aproximadamente entre dos y tres personas.
“Si a un individuo con estos síntomas lo encerramos en un camión con otras 50 personas y que carece de un sistema de ventilación y circulación de aire eficaz, el número de infectados será arriba de dos, puede ser tres, cuatro o hasta cinco, dependiendo de las condiciones del transporte (ventilación, aire y cercanía con el infectado)”.
Recordemos que una epidemia depende de varios factores, dos de los más importantes son el número reproductivo y la densidad de la población.
Mientras más grande sea una ciudad más sujetos hay propensos a contagiarse. Se puede plantear este tipo de simulaciones matemáticas para determinar el efecto que un caso infeccioso que arribe a una ciudad puede tener en función de su número de habitantes.
“Evidentemente cuando estamos en un espacio cerrado y hay muchas personas adentro, la capacidad infecciosa de una sola persona se puede incrementar, simple y sencillamente porque existen muchos contactos arriba de lo normal”.
Lo mismo que pasa en el transporte público sucede en los eventos masivos, la aglomeración de las personas incrementa la probabilidad de transmisión.
Superdispersores
“Hay individuos que poseen una infecciosidad elevada pero que no tienen síntomas, y por consiguiente, pueden infectar a un número muy inusual de personas, por arriba del promedio”. En el caso del coronavirus se ha sabido de casos donde una sola persona contagia de 10 hasta 20 personas.
Un superdispersor puede infectar a un número muy elevado de personas en eventos masivos, donde hay mucha gente encerrada. Afortunadamente estos casos son muy raros, pero el problema es urgente y es difícil identificarlos.
Existen personas que son superdispersores por naturaleza, pero también se pueden generar superdispersores si se toma una persona enferma y se encierra en un camión durante siete horas con 50 personas o en un avión durante 11 horas de México a Venecia con otras 250. “Las probabilidades que alguien se enferme dependerán de la cercanía de la persona y los patrones de circulación del aire, de la limpieza de las superficies, etc.”.
Los modelos matemáticos ayudan a entender cuál es el papel que pueden jugar los superdispersores en la dinámica de una enfermedad. No obstante, los parámetros utilizados en estos modelos son inferidos y siempre existirá incertidumbre.
Por tanto, los números con los que trabajan son solamente promedios. “Existe una dispersión alrededor de estos números, una cierta incertidumbre de la que hay que estar conciente”, indicó el matemático de la UNAM.
Modelos matemáticos
“Los modelos matemáticos son herramientas que pueden servir para diseñar políticas públicas y tomar decisiones que a veces son difíciles. Su uso para predicción es todavía bajo, desafortunadamente la enfermedad que tenemos encima es nueva y no la conocemos mucho, no tenemos suficentes datos en las escalas de tiempo y espacio necesarias. Por ello, la predicción todavía está lejos en este caso”.
Medidas como el distanciamiento social y no salir de casa se han estudiado a través de los modelos matemáticos y se sabe que son eficaces.
Finalmente, el investigador universitario recomendó que en estos días la gente viaje lo mejor posible, y si van a salir que sea lo estrictamente necesario. Es importantísimo quedarse en casa, concluyó.
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