¿Queremos y vamos a estar preparados para el futuro próximo?

¿Queremos y vamos a estar preparados para el futuro próximo?

Me llamo Roberto Mínguez Solana, soy Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos e hice mi Doctorado en Matemática Aplicada

Llevo los últimos 20 años de mi vida haciendo modelos numéricos para reproducir procesos físicos y tratar de lidiar con su incertidumbre. He sido Profesor Contratado Doctor impartiendo clases a nivel de grado y postgrado de: 

  • Métodos numéricos
  • Estadística
  • Optimización
  • Programación
  • Entre otras 

He pasado con éxito, prácticamente, todas las acreditaciones del profesorado universitario. Hice mi estancia postdoctoral en la Universidad de Cornell (EEUU) al amparo del programa MECD-FulBright. Estoy acreditado para poder acceder al cuerpo de profesores titulares, e incluso tengo la exención para poder solicitar la acreditación de catedrático sin ser titular. Fui beneficiario del programa Ramón y Cajal y tengo la Acreditación I3 que avala mi carrera investigadora. Pese a todos estos logros, y haber tenido múltiples ocasiones de conseguir mi plaza de funcionario, no lo hice por mi vocación de llevar todo ese conocimiento a la mejora de sectores como el industrial y empresarial, y en eso estaba cuando estalló la pandemia del COVID-19. 

Junto con otros dos socios, estrechamente vinculados con la investigación y la industria, estábamos tratando de montar una empresa especialmente dedicada a la creación de motores de cálculo para complementar todas las herramientas que se están creando en torno a la Industria 4.0, aprovechando toda la información que se recopila para tratar de optimizar recursos y procesos. 

Obviamente, no somos ajenos a las consecuencias producidas por el COVID 19 y la gestión que se ha hecho en nuestro país. Gran parte de los proyectos en los que estábamos involucrados han quedado suspendidos temporalmente. Y,  por ese motivo, estamos dedicando parte de nuestro tiempo a desarrollar un modelo para tratar de seguir y anticiparnos a las cifras de fallecidos diarios, e incluso hacer estimaciones del orden de magnitud de personas que se han contagiado. 

Inicialmente empezamos con España. Luego, extendimos su aplicación a las Comunidades Autónomas, continuamos con los países del mundo y finalmente a los estados de Estados Unidos. Todos los días procesamos datos de 275 ubicaciones diferentes, y la principal dificultad que hemos tenido es el adaptarnos a los cambios de criterio de los datos, e incluso a crear nuestros propios datos empleando distintas fuentes y tratando de aplicar el sentido común. 

La ventaja de estos modelos es que, pese a las dificultades, es posible extraer información muy relevante, que nos gustaría compartir con todo el mundo. Además, nos gustaría saber si nuestros gobernantes se han planteado la siguiente pregunta: 

¿Queremos prepararnos para el futuro? ¿Vamos a hacerlo? 

Antes de dar nuestra opinión sobre la respuesta que nos gustaría recibir por parte del gobierno, queremos compartir algunas de las cosas que hemos aprendido del procesado de toda esta información:

  • El periodo de tiempo que transcurre desde que se instauran medidas de confinamiento hasta que se llega a la recesión prácticamente total de fallecidos está entre los 2 y 3 meses. La dinámica temporal de evolución del virus y su afección a la población es bastante constante. La principal diferencia se observa en la cantidad de fallecidos que depende, principalmente, del número de personas contagiadas en el momento de instaurar las medidas de confinamiento.  
  • Con estadísticas de tasas de fallecimientos por rangos de edad y el porcentaje de población de cada ubicación, podemos tener un orden de magnitud de personas contagiadas. Esa información la combinamos con el conocimiento adquirido durante estos meses de que el tiempo aproximado desde que una persona se contagia hasta que fallece es aproximadamente de entre 20 y 25 días. Así, por ejemplo, para España tenemos gráficos como los siguientes:
    • Este primer gráfico muestra los fallecidos diarios por COVID-19 oficiales (triángulos negros), los círculos magenta son los datos corregidos por nosotros con la información del sistema MOMO, mientras que los triángulos azules son un promedio a tres días. La línea roja es la evolución media estimada. Como puede verse, los datos oficiales minoran el pico, pero no alteran su posición en el tiempo ni la secuencia temporal de evolución. El receso de la curva está entre el 15 de mayo y el 15 de junio (2-3 meses después de imponer el confinamiento).

El segundo gráfico muestra los mismos datos, pero acumulados. La estimación de fallecidos esperada es de 30876, pudiendo llegar hasta los 40000. Adicionalmente, en líneas grises se muestran los contagiados estimados para distintos tiempos medios de fallecimientos. Así, por ejemplo, atendiendo a la evolución de fallecidos y a esas tasas de mortalidad por rangos de edad, el día polémico del 8 de marzo, podría haber entre 100000 y 600000 personas contagiadas. ¿Cuánta gente se pudo contagiar ese día? Aquí es precisamente donde radica la diferencia en términos de fallecidos totales que se van a alcanzar en cada país, porque si atendemos a la misma gráfica para nuestro vecino Portugal podemos observar que en ningún momento exceden de 100000 positivos estimados y su número de fallecidos totales estará por debajo de los 1900.

Otra conclusión importante si nos comparamos con otros países, como el Reino Unido, que inicialmente se mostró reacio a imponer medidas y que incluso después ha impuesto medidas mucho menos restrictivas, permitiendo paseos con las personas con las que se convive y la práctica de deporte, es que van a tener un resultado similar en términos de fallecidos. Lo cual parece indicar que, con sentido común por parte de la ciudadanía, y si la gente tiene precauciones y buenos hábitos higiénicos, se podrían relajar las medidas de confinamiento sin alterar la curva de receso. La salud es lo primero pero la situación económica del país nos puede llevar a una situación aún más extrema.

También hacemos gráficos de clasificación de comunidades en términos de fallecidos estimados al final de esta primera oleada de contagios. La comunidad más afectada es Castilla-La Mancha, sin embargo, no se puede utilizar esta información para juzgar y hacer ranking de gobiernos con mejor gestión por comunidades porque la cifra de fallecidos responde en gran medida a los contagiados que había en cada región cuando se impuso el confinamiento. Únicamente habría dos comunidades que se podrían destacar, Murcia, que se adelantó al confinamiento impuesto a nivel nacional, y Galicia, que es la única que ha logrado alcanzar con los positivos confirmados las bandas de confianza de posibles contagiados estimadas en función de los fallecidos. Parece ser la única comunidad haciendo tests a su población.

Si analizamos el ranking a nivel mundial, atendiendo también a la cifra de fallecidos esperados para cuando pase esta primera oleada de contagios y fallecimientos, podemos observar que estamos los cuartos. Pero, si obviamos los países pequeños, de tamaño similar a algunas de nuestras comunidades autónomas, estamos los segundos por detrás de Bélgica. En este caso estamos haciendo la prognosis con los datos sin corregir para el caso de España, porque tenemos sospechas de que otros países, como por ejemplo Italia, tienen también problemas con el recuento de fallecidos.

Ahora me gustaría retomar la cuestión planteada anteriormente:

¿Queremos, de verdad, prepararnos para el futuro? ¿lo vamos a hacer? 

Lamentablemente, no estoy seguro de nuestro gobierno se haya planteado aún esta pregunta. Y nos gustaría hacer una reflexión a modo de conclusión de por qué es importante hacerse esta pregunta y qué medios baratos y sencillos se pueden empezar a emplear en esta preparación.  Es muy probable que se puedan producir en el futuro nuevos rebrotes, e incluso que haya que imponer nuevas medidas de confinamiento

Las administraciones deberían tomar consciencia de que con lo que hemos aprendido en estos meses, y si se hace un esfuerzo en mejorar la recopilación de datos e información, es posible crear modelos de alerta temprana para poder detectar en función de la evolución de fallecidos cuando habría que imponer medidas adicionales de confinamiento para que no colapsen de nuevo hospitales, y no se disparen los fallecidos. En este país tenemos gente preparada en las administraciones públicas y en el sector privado para hacerlo y lo único que hay que hacer es pedírselo, y lo más importante, al menos, proporcionar buena información y datos rigurosos y de calidad para que gente como nosotros, o toda la gente que está tratando de ayudar lo puedan hacer. 

Aunque no se lo crean hay gente en este país que está dispuesta a hacerlo gratis para poder salir de esta situación lo antes posible y poder dedicarnos a lo que realmente nos gusta y nos da de comer.

Nota: Hemos colaborado en la acción matemática frente al coronavirus impulsada por el Comité Español de Matemáticas (http://matematicas.uclm.es/cemat/covid19/). Toda la información se puede consultar en la web https://www.escission.com/ donde incluimos videos de explicación de las correcciones y cómo se interpretan las figuras y gráficos.

Fuentes: 

https://covid19.isciii.es/

https://momo.isciii.es/public/momo/dashboard/momo_dashboard.html#datos

https://www.worldometers.info/coronavirus/coronavirus-age-sex-demographics/

https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide

https://covidtracking.com/data

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