Roberto Ben 

PENSAR EL CORONAVIRUS EN NÚMEROS 

El docente investigador del Instituto de Desarrollo Humano de la Universidad Nacional de General Sarmiento explica cómo las estadísticas y los cálculos exponenciales sirven para planificar políticas públicas en medio de la pandemia.

A partir de las matemáticas se pueden explicar una gran cantidad de fenómenos que afectan a la sociedad, aun cuando no seamos plenamente conscientes de ello. La pandemia del coronavirus no es una excepción. A partir de las estadísticas y cálculos exponenciales es posible proyectar, dentro de un margen de error, como será la evolución de los contagios en una población determinada, información totalmente útil para la planificación de políticas públicas.

Para acercarnos al mundo de los números y los gráficos, el docente investigador del Instituto de Desarrollo Humano de la Universidad Nacional General Sarmiento (UNGS) Roberto Ben explica cómo se realizan las proyecciones con las que trabajan las autoridades involucradas, no sin antes aclarar: “Todo lo que diga no es más que una opinión personal desde mis conocimientos de matemática. Las únicas conclusiones y recomendaciones que tenemos que considerar válidas son las que hoy da el Gobierno, que son quedarse en casa y cuidarse respetando las medidas de higiene”.

-¿Qué tipo de estudios matemáticos se utilizan para estudiar el fenómeno del coronavirus en Argentina?

- Uno de los modelos más utilizado para estudiar la evolución de los infectados en una ciudad determinada es el SIR. Es una sigla: la “S” es de susceptibles; la “I”, de infectados y la “R”, de recuperados. En el caso del coronavirus, hay mejoras de este modelo que consideran más variables y le asignan parámetros dependiendo de las características de cada ciudad. Existe una “E” que es para expuestos, porque hay mucha gente infectada, pero que es asintomática. Hay otros estudios que consideran únicamente a los testados. También hay un modelo presentado por un equipo de investigadores chilenos hace muy poco que contempla muchas variables: dentro de los infectados consideran a los hospitalizados y a los hospitalizados en situación crítica. También consideran las muertes. Este modelo lo plantean estimando parámetros específicos para la ciudad de Santiago de Chile.

- ¿Cómo funciona el modelo SIR para analizar la evolución de los casos infectados?

- En el modelo más básico hay que considerar que en el punto de inicio, la cantidad de recuperados y de muertos es 0. Lo que hay inicialmente es una cantidad de infectados y también una cantidad de susceptibles, que es prácticamente toda la población. A medida que aumentan los infectados, los susceptibles disminuyen. Por eso es que los infectados a largo plazo tienden a reducirse: si uno mira la curva del total de infectados, empieza con un crecimiento exponencial y luego comienza a amesetarse. El tema es determinar hasta cuándo se da este crecimiento exponencial. Todavía no sabemos cómo va a desencadenarse todo, y eso es uno de los mayores problemas de este virus porque no se sabe cuál es su techo.

- ¿Por qué es tan importante determinar el pico de infectados?

- La cuestión es dilatar durante la mayor cantidad de tiempo el total de infectados y que la curva de casos nuevos no tenga un momento en el que sea muy angosta con un pico muy alto, porque eso querría decir que habría un periodo de tiempo en el que habría muchísima población infectada, y eso no lo podría soportar ningún sistema sanitario.

- ¿Cómo afectó en los estudios realizados hasta el momento la implementación de la cuarentena en el país?

- Hay un grupo de trabajo que investiga la relación conjunta entre estos dos procesos: por un lado, cómo evoluciona la infección del virus, y por el otro, el confinamiento. No sé si ya han alcanzado algún resultado. Por el momento en Argentina se viene viendo un crecimiento exponencial que al principio fue importante, cuando comenzó la pandemia acá no había cese de clases ni cuarentena, compartíamos mates y nos dábamos besos. Pero unos diez días después de decretado el aislamiento total se empieza a percibir que la tasa de crecimiento se reduce mucho.

- ¿Para qué le sirve al Gobierno saber que la tasa de crecimiento de contagios se redujo?

- Estos modelos pueden ayudar a proyectar cuáles serán las cantidades de infectados a futuro. Esas predicciones, en general, vienen dadas por ecuaciones diferenciales que producen determinados resultados que son estimaciones, no es que vayan a ocurrir exactamente. Lo importante es avizorar qué posibles escenarios pueden darse, cuál sería el peor y cuál el mejor. A partir de eso, planificar.

- ¿Qué tan confiables son las proyecciones que estos modelos hacen?

- Se pueden hacer estudios estadísticos. Estas estimaciones tienen un grado de confiabilidad en base a márgenes de error o intervalos de confianza. No podemos determinar exactamente qué es lo que va a ocurrir. Pero estadísticamente, uno puede saber de manera aproximada cuál va a ser el margen de error de estas predicciones. 

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