Así funciona el modelo matemático para hacer las proyecciones de COVID-19
El Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE) y la Universidad de Stanford desarrollaron un modelo matemático para tomar mejores decisiones Redacción Un equipo de trabajo del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE) de la sede Región Centro, liderado por el investigador Fernando Alarid-Escudero, en colaboración con un equipo de trabajo de la Universidad de Stanford al mando del profesor, … Leer más
El Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE) y la Universidad de Stanford desarrollaron un modelo matemático para tomar mejores decisiones
Redacción
Un equipo de trabajo del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE) de la sede Región Centro, liderado por el investigador Fernando Alarid-Escudero, en colaboración con un equipo de trabajo de la Universidad de Stanford al mando del profesor, Jeremy Goldhaber-Fiebert, desarrollaron un modelo matemático de proyecciones sobre los efectos de las distintas prácticas de mitigación sobre la COVID-19, que permitirá a los líderes del sector salud tomar mejores decisiones: SC-COSMO (Stanford-CIDE Coronavirus Simulation Model).
“Es un modelo matemático compartimental; es decir, es un modelo epidemiológico matemático de cómo evoluciona la enfermedad.
También es (un modelo) mecanístico, pues se modelan los mecanismos en los cuales los individuos interactúan entre sí”, explicó el doctor Fernando Alarid-Escudero.
SC-COSMO incorpora demografía realista y considera a los individuos susceptibles, a los expuestos, los infectados y los recuperados.
Y los analiza conforme a los patrones de contacto para la transmisión.
A partir de este análisis, se puede calcular la evolución de cómo las personas se van convirtiendo en infectados y desarrollarán la enfermedad.
Señaló que la importancia del modelo radica en que se pueden proyectar los efectos de las diferentes prácticas de mitigación.
Con ello se podrá saber qué pasaría con la pandemia en el mediano y largo plazo, y tomar medidas en la administración de recursos del sector salud.
Sinergias académicas ante la pandemia
A finales de febrero, los doctores Fernando Alarid Escudero y Jeremy Goldhaber-Fiebert, de forma independiente, comenzaron a revisar los datos que se tenían sobre la enfermedad, analizarlos, implementar técnicas y metodologías desarrolladas por separado previamente y se comenzó a desarrollar el modelo.
A mediados de marzo se habló formalmente de la colaboración de los dos académicos en el proyecto.
Construyeron un modelo matemático realista, que simula la pandemia de COVID-19 en diferentes países y contextos.
El proyecto ha sido adaptado a México, Estados Unidos, Brasil y se está adaptando a India.
Está basado en información demográfica y geográfica de las diferentes poblaciones.
SC-COSMO está diseñado para ser un sistema dinámico, donde constantemente se adquiera nueva información de la pandemia y de las decisiones que se están tomando.
De esta manera se favorecerá a construir escenarios realistas y las proyecciones generarán datos útiles para la realización de políticas públicas.
Casos confirmados contra casos sospechosos
En la construcción del modelo SC-COSMO se evaluó un componente importante: los casos no confirmados, mismo que permitiría hacer las proyecciones con mayor certeza de la pandemia.
En los diferentes territorios se deberá trabajar en la Tasa Diagnóstico de Casos (TDC); es decir, por cada individuo que se diagnostica con COVID-19, cuántos más ya existen en la población que tienen la infección, pero no han sido confirmados.
Al respecto Alarid-Escudero comentó “esto es un punto clave que determina la evolución de la epidemia en cuanto a las proyecciones”.
En caso de existir, SC-COSMO utiliza la TDC que los gobiernos proporcionan para hacer proyecciones de hospitalizaciones, casos confirmados y dar escenarios a los tomadores de decisiones.
Por lo tanto, cuando no se tiene información sobre la TDC, se generarán proyecciones asumiendo distintos escenarios plausibles.
“Pensemos en el peor de los escenarios. Los hospitales se van a saturar en un mes, entonces se tiene un mes para planear y organizar desde ahora los recursos e incluso expandir la capacidad hospitalaria”, por ello la importancia de un modelo como éste, comentó Alarid-Escudero.
Otros factores importantes a considerar son el tiempo que un individuo permanece infeccioso y la sintomatología.
Además, es indispensable saber exactamente cuándo inició la enfermedad y no solo cuándo se observa, pues el desfasamiento debe tomarse en cuenta.
Las ciencias de la decisión, pieza fundamental en SC-Cosmo
Una de las herramientas fundamentales para la construcción del modelo matemático SC-COSMO fueron las Ciencias de la Decisión.
Tienen su origen en el área de políticas públicas de la salud y se pueden aplicar a distintos contextos.
Es una ciencia interdisciplinaria que contempla a las matemáticas aplicadas, la estadística, la bioestadística, la epidemiología y la ingeniería.
Todas esas disciplinas las conjunta en temas de optimización, la economía y las ciencias del comportamiento.
En México, actualmente no se cuenta con un programa de Ciencias de la Decisión.
Alarid-Escudero es docente de la Maestría en Métodos para Análisis de Políticas Públicas (Metpol) y de la Licenciatura en Políticas Públicas (LPP) del CIDE.
Él busca integrar algunas materias a los programas académicos para insertar líneas de investigación relacionadas e ir generando interés en el área.
SC-COSMO es parte de otros proyectos preliminares de Centros Públicos de investigación Conacyt para trabajar en conjunto con el Gobierno Federal.
Se está haciendo un ejercicio comparativo de los diferentes modelos que otras instituciones han desarrollado.
En el proyecto SC-COSMO participan varios miembros de la comunidad CIDE.
Es así que el equipo que lidera el doctor Fernando Alarid-Escudero está conformado por:
- Doctora Yadira Peralta
- Doctora Andrea Luviano
- Maestra Marcela Pomar
- Alumna de la LPP Regina Medina
- Licenciado y estudiante de la Metpol Hirvin Díaz
MT
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