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Juan J. Nieto: "Es casi imposible predecir la segunda ola de COVID-19"

Juan J. Nieto, matemático | EFE

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Juan J. Nieto, matemático: es casi imposible predecir la segunda ola de COVID

Juan J. Nieto: "Es casi imposible predecir la segunda ola de COVID-19"

El catedrático de Análisis Matemático ha diseñado un modelo para predecir el comportamiento del SARS-CoV-2 con el que puede hacer estimaciones a corto plazo

redaccion@atlanticohoy.com
| Santa Cruz de Tenerife | 2020-07-28 05:00:00

Los datos que reflejan la situación actual del coronavirus en España no son muy halagüeños; sin embargo, el matemático Juan José Nieto Roig ve "casi imposible" hacer en estos momentos una predicción sobre la nueva ola de la COVID-19 debido a varios factores "inciertos", relata a Efe.

El flujo de visitantes extranjeros y el papel de los asintomáticos son algunos de los elementos a los que se refiere este catedrático de Análisis Matemático de la Universidad de Santiago de Compostela (USC), que ha diseñado un modelo matemático para predecir el comportamiento del SARS-CoV-2.



¿La nueva ola a nivel nacional puede llegar antes de lo previsto?
Es casi imposible hacer en estos momentos una predicción sobre la nueva ola de la COVID-19 debido a los distintos factores inciertos, aunque se pueden hacer estimaciones a corto plazo viendo las gráficas. A más largo plazo sucede un poco como con las predicciones meteorológicas. Seguramente la lección aprendida es que hay que estar atentos a la evolución y actuar rápidamente. Una vez que se pasa cierto umbral de contagios, la situación pasa de epidemia a pandemia. Este umbral se puede predecir, pero está condicionado a las medidas que se vayan tomando.

¿Cómo pueden afectar los brotes activos en España a la evolución de la transmisión?
Pues de manera muy significativa, aunque ahora ya estamos todos muy concienciados de las medidas que hay que tomar para aislar los focos. Es evidente que cuantos más brotes existan, más difícil será de controlar ya que se necesitan más medios humanos y materiales. Es importante seguir las recomendaciones -de las autoridades- porque si continúa habiendo muchísimos brotes llegará un momento en el que pasaremos de estar en un estado de epidemia a un estado de pandemia.

¿Conocer el origen del virus es relevante a la hora de formular modelos matemáticos?
Toda información acerca del virus, como puede ser el origen o cómo se propaga, es relevante. Hay todavía muchos aspectos desconocidos que ayudarán a los médicos, epidemiólogos y científicos a descubrir nuevos aspectos para protegernos. Pero esto no es nuevo. Cuando a principios de los años 80 estaba en la Universidad de California, en Berkeley, empezaba el VIH y llevó muchos años saber cómo actuaba y se transmitía. Piense que la OMS acaba de reconocer que la COVID-19 puede transmitirse por el aire. Precisamente, a veces, el estudio de un modelo matemático permite inferir alguna faceta que no se percibe a simple vista y que puede ser útil. Ronald Ross (médico y Premio Nobel de Fisiología o Medicina en 1902) dedujo, usando un modelo matemático de ecuaciones diferenciales, que la malaria se transmitía a través de la picadura de un mosquito infectado.


"La COVID-19 nos ha desbordado a todos, pero ahora sabemos la manera de protegernos igual que tenemos vacunas u otras formas de luchar contra enfermedades que antes eran mortales. Seguro que la aparición de un nuevo virus, escenario ya contemplado hace años por la OMS y denotado por virus X, tendrá nuevas e imprevisibles formas de atacarnos"


¿Pueden los algoritmos prever una pandemia a nivel mundial?
No hace falta usar ningún algoritmo para darse cuenta de la dimensión de esta pandemia y que está afectando a todo el mundo. Se necesitaría mucha más información a fin de implementar un algoritmo apropiado. 

 ¿A qué otras cosas relacionadas con el coronavirus pueden contribuir los algoritmos o las matemáticas?
A hacer algunas previsiones a corto plazo que en los momentos álgidos de la epidemia fueron muy útiles, como el número de personas que necesitan ser ingresadas en un hospital o en una UCI. También a cuestiones de logística y optimización de recursos.

¿Estaremos más preparados como sociedad para prever virus futuros?
Rotundamente no. La COVID-19 nos ha desbordado a todos, pero ahora sabemos la manera de protegernos igual que tenemos vacunas u otras formas de luchar contra enfermedades que antes eran mortales. Seguro que la aparición de un nuevo virus, escenario ya contemplado hace años por la OMS y denotado por virus X, tendrá nuevas e imprevisibles formas de atacarnos.


"Seguramente la lección aprendida es que hay que estar atentos a la evolución y actuar rápidamente. Una vez que se pasa cierto umbral de contagios, la situación pasa de epidemia a pandemia"


¿Existe un reconocimiento más generalizado sobre la importancia de la ciencia, y las matemáticas en particular, para ayudar a salvar vidas tras la aparición de la COVID-19?
Quizás toda la sociedad era ya consciente de la importancia de muchos colectivos profesionales que se han revelado cruciales en esta pandemia. Es cierto que se ha visto de manera clara la importancia de la ciencia para luchar contra el virus. Además hemos sido bombardeados con innumerables datos, gráficas, incrementos de infectados, tasas, velocidades de propagación, el número reproductivo básico y otros muchos conceptos importantes para comprender la evolución de la epidemia.

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