Un modelo que permite pronosticar la evolución de la epidemia de COVID-19

Desde la Secretaría de Ciencia y Técnica queremos acercarles el proyecto de un grupo de investigadores de la Universidad de Buenos Aires que desarrolló un modelo para analizar la evolución de la pandemia de COVID-19 en la ciudad de Buenos Aires y el AMBA.

El trabajo que fue publicado en junio del 2020 en Frontiers in Public Health (Fronteras en Salud Pública) y dispone ya de 65 mil visualizaciones y 141 citaciones en google.scholar, predijo valores de la tasa de mortalidad que se verifican actualmente al disponer de una gran cantidad de datos.

Los miembros del equipo conformado por Juan E. Santos, José M. Carcione, Gabriela B. Savioli y Patricia M. Gauzellino ya trabajaban en dicha temática en el marco de la Facultad de Ingeniería y decidieron volcar su experiencia al modelado de la pandemia ante la irrupción de la epidemia en nuestro país, contando con la colaboración de los médicos Dres. Alejandro Ravecca (Univ. Nacional Arturo Jauretche) y Alfredo Moras (UBA)

Dos de los autores comenzaron el trabajo de inmediato, en marzo del 2020, simulando la epidemia de la Provincia de Lombardía en Italia, que fue el primer foco grave en el mundo, luego del de Wuhan en China.

Para analizar la evolución de la pandemia utilizaron el modelo SEIR basado en el cálculo fraccional. El mismo juega un rol fundamental en la representación de fenómenos anómalos. Su utilidad se basa en que los sistemas biológicos tienen “memoria”: el estado actual depende del pasado y no solamente de lo que ocurrió en el instante anterior, como es el caso de la difusión en sentido clásico.

En este modelo los individuos se dividen en cuatro clases a saber: susceptibles (S), expuestos (E), infectados (I) y recuperados (R). En epidemiología, el objetivo es calcular el número de personas infectadas, recuperadas y fallecidas sobre la base del número de contactos, la probabilidad de transmisión de la enfermedad, el período de incubación y la tasa de recuperación. El cálculo también proporciona la tasa de mortalidad.

Se calibró el modelo SEIR con el número de víctimas, en contraposición al número de individuos infectados, que es el caso común que conduce a errores en la estimación de los parámetros epidémicos utilizando el número oficial de muertos informado diariamente por el Ministerio de Salud de la Nación. (https://www.argentina.gob.ar/coronavirus/informediario)

El resultado de este trabajo fue una metodología efectiva para obtener las propiedades de la epidemia (períodos de incubación e infección, IFR), predecir la evolución de la epidemia en el área metropolitana de Buenos Aires (AMBA) y analizar la eficacia de las medidas de mitigación. Esta metodología permitió desarrollar el software que ayuda a tomar decisiones adecuadas en tiempo real.

El equipo de investigación considera que, a la luz de los pronósticos del modelo, la diferencia de sólo unos días en la adopción de medidas puede marcar una gran diferencia en la prevención de pandemias, contribuyendo a salvar miles de vidas, como indican los modelos básicos de evolución.