Covid-19: un modelo matemático anticipa las necesidades sanitarias a futuro

El coronavirus Covid-19 ha puesto a los sistemas sanitarios en la lona, utilizando un símil pugilístico. Una de las herramientas con la que se están armando los países ante una posible segunda ola de contagios en otoño son los modelos de predicción matemática. 

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Juan Luis Fernández-Martínez, catedrático de Mátemática Aplicada en la Universidad de Oviedo, se hace eco en una publicación de la Fundación de Estudios de Economía Aplicada (Fedea) de un modelo matemático que resultaría de gran utilidad al Ministerio de Sanidad, pues no solo predice los rebrotes que habrá en los próximos meses, sino que permite calcular las necesidades sanitarias a satisfacer en base a la evolución del Covid-19. 

El modelo puede aplicarse a regiones concretas, por ejemplo, las comunidades autónomas, y calcular cuántos enfermos ingresados en UCI habrá, el número de pacientes críticos, o el número total de ingresos, algo que permitirá a los gobiernos estar preparados antes de que la tragedia llegue. 

Metodología 

El sistema se desarrolla a través de una combinación de varios modelos. Uno de ellos es el modelo de Verhults (1804-1849), un modelo poblacional de crecimiento limitado, donde se supone que el crecimiento de una población está limitado por el tamaño y la fertilidad de la población y la cantidad de recursos disponibles.

Este modelo, corregido tal como explica el autor, se combina con otro de predicciones temporales a corto plazo, dersarrollado tras el análisis de las series de contagios. 

Otra de las variables incluidas tiene que ver con las predicciones meteorológicas. Como afirma Fernández-Martínez, "las variables meteorológicas son importantes en la propagación de la Covid-19. En general una mayor insolación, temperatura y humedad disminuyen las posibilidades de infección".