Modelos y epidemias

En una reciente publicación de Margaretta Colangelo se pone de manifiesto 20 trabajos diferentes en los cuales se muestra cómo están siendo utilizadas las técnicas de inteligencia artificial para combatir esta epidemia. Por ejemplo, investigadores chinos consiguieron diagnosticar la neumonía originada por el coronavirus con un 96% de exactitud a partir de escáneres pulmonares con una economía del 65% de tiempo en el diagnóstico. Tecnólogos de Alibaba también han desarrollado un algoritmo similar basado en redes neuronales convolucionales que realiza el diagnóstico en 20 segundos. Un equipo de de científicos australianos han predicho el número de infecciones y de decesos originados por el virus con un 96 y un 99% de exactitud. Para ello utilizaron los datos de la Universidad Johns Hopkins, que sigue la evolución de la enfermedad en tiempo real a nivel mundial. Este modelo se utiliza para predicciones a corto plazo y su exactitud se puede mantener si se actualizan las estadísticas sobre las que se basa. Este algoritmo trata las estadísticas del coronavirus como si fuese una acción de bolsa, es decir, una serie temporal. Su implementación es muy sencilla, y sirve a los prescriptores para la planificación de futuras medidas.

Un modelo matemático sencillo que se utiliza para entender como se propagan las epidemias es el modelo dinámico denominado SIR de ecuaciones diferenciales, que describen como varían la población susceptible a ser infectada, el número de individuos infectados y el número de individuos que se recuperan. La suma de los tres términos es la población total susceptible de ser afectada. Un modelo quizás todavía más sencillo es el modelo de Vershulst, que da lugar a la famosa curva logística. Según este modelo simplificado, la velocidad de la infección es proporcional al número de infectados y no infectados en cada momento. Para que se hagan una idea, supongamos que la población susceptible de ser infectada es de 1.000 personas, y originalmente hay 100 individuos afectados. Dependiendo de la constante de la epidemia que mide la virulencia del mecanismo infeccioso, la velocidad será proporcional a 100x900, es decir, a 90.000.

Si la constante fuese de 1/1.000, significaría que en cada unidad de tiempo en la que se mide la estadística (por ejemplo días) se infectarían 90 nuevos individuos. Es importante a partir de un seguimiento diario del número de infectados poder determinar la población inicial, la constante de virulencia del virus e incluso el número de personas que podrían ser infectadas, dado que se desconoce y varía con el tiempo.

¿Por qué las medidas de contención son tan importantes? Lo van a entender rápido y de manera muy sencilla. En este tipo de epidemias la velocidad de infección crecería hasta que el número de infectados alcanzase la mitad de la población a infectar y luego decrecería. En nuestro ejemplo sería de 500. Si ganamos tiempo y contenemos la epidemia, será cada vez mayor el número de inmunizados contra el virus, con lo cual la población que se puede infectar disminuirá, la velocidad también y se acortará el tiempo en que ésta desaparecerá. Además los modelos matemáticos indican que el declive de la epidemia se debe al decrecimiento de nuevos infectados más que a una falta absoluta de individuos a infectar. Por eso debemos seguir las consignas de salud pública en cuanto a las medidas de contención. No podemos tomarnos este problema a la torera, ni colapsar los centros de salud poniendo en jaque al sistema nacional de salud. Covid-19 produce síntomas que son similares a la gripe, con lo cual es difícil distinguirlos. La mayor diferencia es el periodo de incubación, que ronda los 14 días, en lugar de 4-5 días. Se sabe además que la población de riesgo viene marcada por tres factores: edad, sepsis y enfermedad crónica. Son las tres subpoblaciones que tienen que ser protegidas del contagio. El resto tenemos que estar atentos e intentar no ser vectores de propagación en caso de duda por una eventual infección. Lavarse las manos a menudo y estar en casa en la cama tomando un "fervidillo" (la receta de la abuela), es quizás la mejor solución en caso de contagio leve. Este modelo exige corresponsabilidad por parte de los individuos, las administraciones y las empresas. ¡No queda otra!

Finalmente quisiera terminar diciendo que diferentes empresas e institutos de investigación están trabajando en el diseño de pequeñas moléculas que se unan al 3C-Proteasa e inhiban su función. Ésta es una familia de enzimas que se encuentran en el corona viy que está siendo estudiada como vía terapéutica. Las nuevas moléculas han sido generadas mediante redes GAN de inteligencia artificial, que son capaces de crear rostros de personas que no existen. En este caso se trata de moléculas. Estos métodos han sido efectivos en el caso del SARS, que es un tipo de Coronavirus. También se han lanzado concursos internacionales para el reposicionamiento de antivirales que puedan curar esta enfermedad, lo que pone de manifiesto, la importancia de las técnicas de inteligencia artificial, análisis de datos y de reposicionamiento de fármacos. Finalmente, el poder detectar posibles individuos afectados utilizando datos biométricos, aunque actualmente parezca un sueño, estoy seguro de que será posible en breve y ayudará a arrinconar a este virus que trae en jaque a la comunidad internacional, generando pánico en los sistemas financieros e impactando de manera notable la economía mundial. Podemos sin duda confiar en la gran tecnología que atesora el gigante oriental. Las soluciones siempre tienen que ser buscadas en la ciencia y en una asunción de responsabilidades por parte de los prescriptores políticos: medidas valientes. Un país grande es el que trata de maravilla a sus ciudadanos y mima a sus científicos. ¡Para eso estamos, cuando se nos llama! Éste es además un ejemplo de colaboración plurinacional que debería ser implantado en otros ámbitos.

*Catedrático de Matemáticas