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Un grupo de ingeniería para combatir el virus

¿Cuándo podrá terminar el confinamiento? ¿En qué momento se doblegará la curva de contagios? ¿Cómo se comportará la pandemia de la COVID-19 en los próximos días en Madrid? Un modelo matemático que recrea escenarios del avance que puede tener la enfermedad en la Comunidad ha intentado ayudar a dar respuesta a esas preguntas basándose en los datos de su impacto en la región. Con él se busca “reducir la incertidumbre en la toma de decisiones” de los políticos, según un documento de la dirección general de sanidad pública. También “anticipar tendencias” con estimaciones de contagios diarios, acumulados o muertos. Y, sobre todo, ayudar a gestionar los recursos sanitarios para evitar el desbordamiento de los hospitales madrileños. Contra el virus invisible, la ciencia. “Trabajamos casi a destajo”, resume Fernando Morilla, Catedrático en el área de Ingeniería de Sistemas y Automática de la UNED, e investigador responsable de un equipo de seis personas.

Los ordenadores del grupo de Modelos Dinámicos en Salud Pública, adscrito al Instituto Mixto de Investigación Escuela Nacional de Sanidad (IMIENS) Instituto de Salud Carlos III/UNED, y con integrantes vinculados a la Autónoma, se encendieron a finales de enero. El coronavirus no había golpeado aún a Madrid. Quedaba casi un mes para el primer contagio. Los hospitales no estaban desbordados. Y las muertes se producían en otros países. El espejismo, sin embargo, no confundió a los integrantes del grupo, que aglutina a especialistas en Epidemiología, Ingeniería de Sistemas, Informática y Biología. Empezaron un seguimiento de la evolución de la epidemia en otros países; en febrero se fajaron para intentar convencer a las autoridades españoles de que lo que ocurría en Wuhan era “algo serio”; y en marzo firmaron una consultoría de seis meses con la Dirección General de Salud Pública de la Comunidad para hacer un seguimiento, basado en datos, de la epidemia de Covid-19.

“Somos un grupo pequeño y modesto, pero que aglutina disciplinas muy adecuadas para afrontar las tareas que requieren un seguimiento de este tipo”, explica Morilla. “Nuestras jornadas están totalmente trastocadas, como la de muchos, pero no mucho más que las del personal sanitario y de servicios”, reconoce. “Trabajamos casi a destajo, ahora ya desde nuestras casas, aportando todo lo que podemos para apoyar la toma de decisiones”, prosigue. “Pero lo hacemos con humildad y sin pretender que “la parte científica” sea la solución de este problema. Somos una ayuda, pero nada más, y en ese afán de ayudar hasta nos podemos equivocar”.

Todo gira alrededor de Las Curvas. Así, con mayúsculas. Los investigadores empezaron a auscultar el futuro de ese reflejo gráfico de la evolución de la enfermedad basándose en tres escenarios posibles: que un infectado tuviera contacto con 25 personas en un día, con 15 o con 10. Para ello, adaptaron a la COVID-19 el modelo dinámico que habían publicado en 2015 para otro coronavirus, el SARS (el equipo no ha hecho un modelo concreto para Madrid)

“Empleamos un modelo dinámico basado en la historia natural de la enfermedad sobre el que hemos incorporado las medidas de confinamiento y sobre el que iremos incorporando el resto de medidas”, explica Morilla, que trabaja junto a los investigadores Enrique Álvarez (doctor en Ciencias e Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas) y Juan de Mata Donado (Doctor en Medicina y Cirugía y Máster en Salud Pública), además de con tres alumnos: Javier Del Águila (residente de Medicina Preventiva y Salud Pública) Jon Bilbatua (estudiante del Máster Universitario en Epidemiología de la UAM) y Nelida Runhan (doctora en Medicina). “A pesar del esfuerzo de muchos investigadores, aún no hay total certeza sobre los parámetros característicos de Covid-19”, abunda el investigador, que asegura que también ha estado en contacto con Fernando Simón, director desde 2012 del Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias del Ministerio de Sanidad. “Pero el seguimiento de datos nos permite ir ajustando los parámetros del modelo a la situación cambiante y poder estimar nuevos escenarios. Nuestros escenarios siempre consideran una ventana temporal de 90 días, referidos al 20 de febrero como día de inicio de notificaciones de Covid-19 en toda España”.

Cuanto más lejanas en el tiempo, menos exactas son las predicciones, porque desconocen las decisiones políticas que cambiarán las posibilidades de expansión de la enfermedad. Así, el trabajo de los investigadores depende del modelo, de la calidad de los datos que reciben sobre contagiados, hospitalizados o fallecidos, y de que las autoridades les anticipen las decisiones que tomarán sobre el confinamiento o los tests. El objetivo es común: saber cómo se comporta la enfermedad para cortarle el paso lo más rápido posible.

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