Las medidas de aislamiento social puestas en práctica por el gobierno federal en todo el país desde el pasado 23 de marzo, no sólo están dando resultado, sino que han permitido obtener datos valiosos para estimar, con un modelo de ecuaciones diferenciales y una técnica de modelaje denominado estadística bayesiana, cómo puede irse desarollando la epidemia en México, así como determinar qué municipios se encuentran en una fase cero o uno de la emergencia, y cuáles están prácticamente entrando a la fase tres, destacó Elena Álvarez-Buylla, directora general del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnologia (Conacyt).

Agregó que el organismo, que elaboró el mapa de la expansión del Covid-19 municipio por municipio con los datos epidemiológicos recabados en todo el país, no está improvisando una respuesta ante la emergencia.

“Ya veníamos trabajando –dijo– con diversos centros públicos de investigación que dependen del Conacyt, y con universidades públicas, proyectos estratégicos, de salud, ciencia de datos y virología, lo que nos ha permitido colaborar estrechamente tanto con la Secretaría de Salud como con el Consejo de Salubridad General, al cual nos sumamos desde enero pasado.”

Álvarez-Buylla destacó que en un contexto de emergencia sanitaria la verdad es un imperativo ético, pero también científico y técnico, por lo que un equipo de matemáticos, ingenieros en computación, epidemiólogos, virólogos, geógrafos, biomédicos y científicos de datos hicieron posible la creación de una “herramienta científica robusta que puede ayudar a la toma de decisiones de política pública con una sólida base científica y con acciones que han sido validadas, a través del análisis de una enorme cantidad de datos que nos permiten hacer diversas proyecciones.

Nos planteamos el reto de desarrollar modelos de ecuaciones diferenciales que nos permitieran ir calibrando parámetros como la velocidad con que una persona se infecta y transmite la enfermedad a otra; esto se resume en la famosa R0, que implica, por unidad de tiempo, a cuántas personas un caso positivo puede contagiar.

También se consideró qué porcentaje de los que tienen capacidad de contagiar son asintomáticos, lo que ha ido cambiando conforme se tienen más datos; así como el de quienes se infectan y tienen una enfermedad leve que puede transcurrir sin ningún problema, incluso, sin tener que entrar al hospital, pero también la incidencia de los que tienen que ir, y de estas personas, quiénes se agravan y, desgraciadamente, fallecen.

“Se introducen estos parámetros y con datos de lo que ocurre en México –dada la evolución temporal más reciente de la epidemia con respecto a otros países–, nos permite hacer las inferencias basadas en los datos reales y aplicar un modelo dinámico para hacer proyecciones, con ciertos grados de incertidumbre.”

Obtuvimos un modelo de estimación de parámetros, con base en los datos de la estadística bayesiana, y están funcionando, lo quen nos permite calibrar el modelo y validarlo. Esto nos permite tener proyecciones de las curvas de expansión de la enfermedad y determinar qué habría ocurrido si no se hubiera hecho nada, y qué impacto han tenido las medidas que oportunamente se han puesto en marcha”.

Subrayó que enfrentamos un virus malo que tiene una enorme capacidad de afectar a las personas más frágiles, ya sea por edad o condición de salud, lo que nos obliga a la solidaridad social y a protegernos a nosotros mismos, pero también a los otros.