Un físico de la UGR desarrolla un modelo que prevé 11.500 muertes en España por la pandemia

Según el ajuste del modelo D a los datos actuales, puntualiza que «ya hemos pasado la primera mitad de la curva y ahora estamos en la segunda mitad. La pandemia estaría controlada dentro de unos 17 días, es decir, a mediados de abril. Entonces las muertes habrán disminuido al mínimo. Habrá muertes puntuales, pero ya no se contarán por cientos». Los ajustes se realizan cada día para estudiar la evolución. La gráfica de la función D tiene forma de meseta: Aumenta al principio exponencialmente, luego se aproxima a una recta en la región central, y finalmente se dobla hasta una recta horizontal en la cima señalando el final de la pandemia. Con los datos actuales de España, a partir del 8 de abril se avistaría la cima, que se alcanzaría a mediados de abril.

Está haciendo un seguimiento en el que la curva no ha hecho más que crecer en el número de fallecimientos por la pandemia del coronavirus. Para las proyecciones este físico utiliza el modelo D (deaths) se basa en el modelo SIR (susceptibles, infectados, recuperados), que es un modelo clásico de transmisión de epidemias utilizado ampliamente. El modelo SIR es uno de los modelos más simples que existen, pero «aún así se basa en unas ecuaciones que no se pueden resolver matemáticamente de forma exacta, sino de forma aproximada usando un ordenador (cálculo numérico)».

Amaro advierte que debe valorarse que es un modelo «muy simple, que no tiene en cuenta explícitamente todos los factores que influyen en la evolución de la pandemia, como otros modelos matemáticos más completos que existen. Sin embargo hemos aplicado el modelo D a los casos de China, donde la pandemia se ha controlado, obteniendo una buena descripción de su evolución. Esto nos dice que el modelo es válido para describir de forma aproximada la pandemia desde su inicio hasta su final».

El modelo D se ha aplicado a los datos de las muertes, ya que el número real de individuos afectados no se conoce (porque no se no le hace la prueba a toda la población). No obstante,  «hemos aplicado el modelo D a los datos oficiales de infectados y hemos comprobado que se reproducen bastante bien, siguiendo las mismas pautas que las muertes, es decir, los infectados alcanzarán la cima final a mediados de abril. El número de casos totales que se esperan será de ciento sesenta mil casos (160.000), el doble que ahora, ya que estamos en la mitad de la curva».

El autor tuvo la idea del modelo D ajustando los datos de muertes durante la cuarentena en España. Primero comprobó que los datos aumentaban exponencialmente y cada día era capaz de predecir las muertes del día siguiente, aunque las muertes reales siempre eran algo inferiores a las previsiones, lo que le indicó que el comportamiento no era  puramente exponencial, sino algo más lento. Entonces se le ocurrió la idea del modelo D y encontró que se podía calcular una fórmula que reproducía bien los datos. Realiza ajustes diarios y publica sus  previsiones en sus redes sociales de instagram, facebook y twitter.

El catedrático de la UGR detalla que las ecuaciones que rigen la dinámica de la epidemia son similares a las que ocurren en las cadenas de desintegración de núcleos radiactivos, por ejemplo. «Mi campo de investigación es la física nuclear teórica y trabajo en el desarrollo de modelos físicos para describir datos de interacciones de sistemas cuánticos, tales como la interacción de neutrinos con núcleos atómicos. Aunque yo no soy epidemiólogo, tengo experiencia en tratamiento y ajuste de datos y por curiosidad científica comencé a analizar los datos de la pandemia para comprobar si el crecimiento era exponencial. Así fue como di con el modelo D».

El modelo también reproduce los datos de muertes de Italia, donde la pandemia sigue una evolución similar a la de España. El modelo D predice que Italia alcanzará la cima en unos 20 días, es decir, a finales de abril. El modelo puede aplicarse a otros países donde la pandemia está comenzando a desarrollarse, pero debe tenerse en cuenta que, para ser fiable, se necesitan suficientes datos, al menos los de los primeros quince días, ya que la evolución inicialmente es prácticamente exponencial y eso impide extraer el valor del parámetro c con la precisión suficiente. A partir de aquí es preciso ajustar los datos diariamente para ir reduciendo su error. Pero el modelo D permite hacer esto fácilmente debido a que es una fórmula matemática sencilla.