Coronavirus: cómo predecir la propagación de futuras pandemias usando modelos y simulación.

Source(s): Medium

By Gabriel A. Wainer

Las pandemias no son nuevas en la historia de la humanidad. Existen registros históricos acerca de los efectos de las pandemias que datan del año 3000 AC. Entre 1348 y 1350, la Peste Negra mató aproximadamente un cuarto de la población de Europa. Un siglo más tarde, diversas enfermedades mataron un gran porcentaje de los Indígenas de América.

La pandemia de gripe Española de 1918 causó aproximadamente 50 millones de muertos en todo el mundo. Desde entonces hemos sufrido brotes de sarampión, coqueluche, ébola, SARS, gripe aviar, entre otras.

Aunque observar fenómenos naturales y experimentos sociales nos permite aprender sobre las epidemias del pasado y sus patrones de dispersión, precisamos nuevo conocimiento para prevenir crisis futuras. Para predecir eficientemente la difusión de enfermedades precisamos contar con nuevas herramientas y metodologías que permitan modelizar diversos factores, incluyendo los factores climáticos, el comportamiento humano y diversos aspectos sociales.

Si contáramos con predicciones precisas acerca de los comportamientos sociales que afectan una enfermedad, los gobiernos dispondrían de mejores herramientas para desarrollar planes para responder a las pandemias. En la actualidad, varios investigadores en todo el mundo se dedican a definir nuevos modelos de predicción y a ejecutar simulaciones para estudiar cómo manejar la pandemia de COVID-19. Nuestro grupo trabaja en nuevos métodos de simulación con aplicación a diversos problemas, incluyendo la difusión de enfermedades contagiosas. También estudia procesos de difusión basados en interacción social tales como los que se pueden ver durante procesos epidémicos.

Nuevos brotes virales

Estamos inmersos en una pandemia causada por un nuevo coronavirus llamado SARS-CoV-2. El estado actual de la pandemia nos muestra que no estamos preparados para lidiar con la tasa de contagio y la severidad de este virus.

La obtención de datos precisos es crucial para tomar decisiones adecuadas, pero hemos visto que la demora en la toma de decisiones por falta de datos ha causado efectos difíciles de recuperar. Nuevas investigaciones muestran que estos brotes seguirán ocurriendo, con este u otros virus. Entonces… qué podemos hacer para estar mejor preparados para el próximo brote (¿que parecería ser inevitable?).

Simulando casos futuros

Las metodologías de Modelado y Simulación pueden utilizarse para planificar planes de respuesta futuros. Un modelo es una representación del mundo real usando un conjunto de ecuaciones matemáticas. Una simulación por computadora trata de reproducir numerosas instancias de un mismo modelo utilizando parámetros variados, tratando de reproducir múltiples casos para un cierto período. El uso de modelos y simulación, en conjunto con datos obtenidos de casos previos de epidemias y enfermedades contagiosas puede proveer mecanismos efectivos de predicción.

¿Pero cómo funciona una simulación? Podemos ver un buen ejemplo en esta versión adaptada de un artículo popular del Washington Postdonde se muestran los efectos del distanciamiento social y las cuarentenas en el caso de dispersión de COVID-19. Este modelo, aunque simple e incompleto, sirve para comprender cómo el virus se dispersa, y podemos ver y experimentar las consecuencias de diversas políticas básicas de aislamiento. Pero los modelos reales son mucho más complejos.

Hay una gran variedad de metodologías de modelado y simulación. Los métodos formales que utilizan teorías matemáticas permiten obtener predicciones de mayor calidad y de manera más eficiente.

Los epidemiólogos, en colaboración con otros expertos, definen los modelos de estudio, y en conjunto con especialistas en modelos y simulación definen aplicaciones en computadora que permiten comprobar diversas hipótesis. Estos modelos deben ser simples de entender y modificar. Los expertos del área precisan poder cambiar los modelos con facilidad para poder incluir factores que pueden cambiar la evolución de un brote (por ejemplo, cuando hay nueva información acerca de la influencia del medio ambiente sobre el virus y su expansión).

A su vez las simulaciones deben ejecutar rápida y eficientemente para poder obtener un gran número de resultados que sean significativos para la toma de decisiones, y tomar medidas adecuadas de prevención.

En el caso de epidemias, podemos comenzar con datos históricos de brotes anteriores, modelos existentes, y en cuanto existe nueva información, debemos actualizar los modelos y ejecutar un gran número de simulaciones de manera eficiente.

Predicción de brotes

Nuestro grupo de investigación se dedica a la definición de herramientas y metodologías matemáticas de modelado y simulación, así como de técnicas de visualización y análisis de sistemas sociales complejos. En estos sistemas, el comportamiento genérico del sistema social puede verse como la combinación de las interacciones individuales, y del comportamiento de cada una de las personas. Nuestros métodos proponen nuevos mecanismos para mejorar la calidad de los modelos a la vez que puedan ejecutarse con alta velocidad, separando, a su vez, el comportamiento de los individuos de sus interacciones.

Por ejemplo, se puede estudiar con facilidad el caso de nuevas zonas aisladas en cuarentena, así como la habilidad de una comunidad para combatir la infección, la probabilidad de infección basado en la distancia entre individuos o el uso de mascarillas. Es importante contar con herramientas que permitan modelar el comportamiento temporal de diversos componentes del modelo con precisión (por ejemplo, el efecto del clima, la variación en períodos de incubación o contagio, entre otros).

Mejorando las comunicaciones

Otro aspecto importante para tener en cuenta cuando desarrollamos modelos y simulaciones durante una pandemia es permitir la colaboración de los expertos de manera remota a nivel global. El tener modelos nuevos y los resultados de las últimas simulaciones a mano, trabajando en manera conjunta en todo el mundo permite avanzar en la solución del problema con mayor rapidez, permitiendo compartir recursos y facilitando el trabajo grupal. El disponer de herramientas accesibles de manera remota permite que los investigadores puedan ejecutar simulaciones a distancia. Esto permite utilizar computadoras con alto poder de cómputo de manera remota y visualizar los resultados en dispositivos personales para facilitar el análisis y la experimentación.

Al mezclar servicios de la web con y sistemas de información geográfica, podemos obtener información detallada sobre la dispersión del virus, y compartir el análisis de dicha dispersión con otros grupos. A su vez, poniendo los modelos y las simulaciones en dispositivos en la nube, permite que usuarios de distintos dispositivos (teléfonos celulares, tablets, computadoras personales) tengan acceso a los resultados de las simulaciones para permitir análisis avanzado.

De esta manera, agencias del gobierno y sus expertos pueden estudiar los resultados de las simulaciones sin precisar de aplicaciones complejas; los epidemiólogos pueden utilizar y compartir sus recursos, y los resultados fínales pueden ser analizados por diversos expertos, incluyendo ingenieros de sistemas, científicos y agencias del gobierno tanto para la toma de decisiones como para la mejora de los modelos y sus simulaciones.

Los modelos de simulación pueden proveer información detallada para poder planificar planes de respuesta ante pandemias. Estas predicciones son una herramienta importante en nuestro esfuerzo de control de la pandemia, información al público y reducción del número de víctimas.

Mezclando servicios en la web, y sistemas de información geográfica, podemos obtener información detallada sobre la dispersión del virus, y compartir el análisis de dicha dispersión con otros grupos. A su vez, poniendo los modelos y las simulaciones en dispositivos en la nube, permite que usuarios de distintos dispositivos (teléfonos celulares, tablets, computadoras personales) tengan acceso a los resultados de las simulaciones para permitir análisis avanzado.

De esta manera, agencias del gobierno y sus expertos pueden estudiar los resultados de las simulaciones sin precisar de aplicaciones complejas; los epidemiólogos pueden utilizar y compartir sus recursos, y los resultados finaleas pueden ser analizados por diversos expertos, incluyendo ingenieros de sistemas, científicos y agencias del gobierno tanto para la toma de decisiones como para la mejora de los modelos y sus simulaciones.

Los modelos de simulación pueden proveer información detallada para poder planificar planes de respuesta ante pandemias. Estas predicciones son una herramienta importante en nuestro esfuerzo de control de la pandemia, información al público y reducción del número de víctimas.

Explore further

Share this

Please note: Content is displayed as last posted by a PreventionWeb community member or editor. The views expressed therein are not necessarily those of UNDRR, PreventionWeb, or its sponsors. See our terms of use

Is this page useful?

Yes No Report an issue on this page

Thank you. If you have 2 minutes, we would benefit from additional feedback (link opens in a new window).