La matemática que hay detrás del coronavirus

Los modelos matemáticos y computacionales responden con eficacia a las incógnitas más complicadas de desvelar en una situación sanitaria como la que vivimos debido al coronavirus.

Los modelos SIR (Susceptible-Infectado-Recuperado,por sus siglas en inglés) han demostrado una gran utilidad a la hora de estudiar y combatir otras epidemias como el dengue, el ébola o el zika.

Gracias a un modelo de estas características, Juan José Nieto, catedrático de Análisis Matemático y director del Instituto de Matemáticas de la Universidad de Santiago de Compostela, y su equipo pudieron predecir, tras conocerse el primer caso positivo por coronavirus en Galicia el 4 de marzo, que el pico de la epidemia se produciría en la primera semana de abril.

Pero no pasa lo mismo cuando se trata de hacer predicciones del comportamiento del coronavirus a largo plazo.

Aún quedan muchas incógnitas por desvelar, como su manera de contagio, su componente genética o las reinfecciones en recuperados.

La incertidumbre con respecto a los nuevos virus y bacterias no es algo nuevo, ha pasado en distintos momentos de la historia con casi todas las epidemias.

Aprender del pasado y mirar al futuro también es esencia en la evolución de los algoritmos y los modelos matemáticos. Los investigadores analizan las redes sociales como contexto para obtener predicciones certeras. Es el caso de un grupo internacional de la Universidad de Harvard que ha creado un algoritmo capaz de predecir los brotes de coronavirus hasta 14 días antes de que sucedan.

Fuente:

https://www.larazon.es/salud/20200911/ozbkp6xflzbjbfiluamj7st6fu.html

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