Juan José Nieto. Foto: RAGC.
Juan José Nieto. Foto: RAGC.

Juan José Nieto: “Saber máis da Covid-19 axudará a mellorar os modelos matemáticos”

Un dos autores das predicións de evolución de epidemia en Galicia expuxo no seminario organizado pola RAGC os indicadores máis relevantes a ter en conta

Anticipar, na medida do posible, a tendencia futura da epidemia a través de modelos matemáticos é unha das principais arelas para prepararse mellor ante futuras ondadas da Covid-19. Neste sentido, un dos exemplos foi o desenvolvido por un equipo no que tomou parte Juan José Nieto Roig, catedrático de Análise Matemática da Universidade de Santiago de Compostela, e que acertou coa previsión de que o pico de contaxios se produciría en Galicia a comezos de abril. Nieto expuxo o seu traballo no encontro virtual organizado este martes pola Real Academia Galega de Ciencias.

Con todo, a pesar do acerto destas predicións, Nieto advertiu na necesidade de mellorar a calidade da información para facer estimacións máis precisas. “Só me atrevo a asegurar que non sabemos o que vai suceder, porque segue habendo moitos interrogantes. Temos que incorporar ao modelo os cambios das condicións nas que se desenvolve a infección, o período no que unha persoa ten capacidade de contaxiar a outra, entre outros factores; saber máis da Covid-19 axudará a mellorar estes modelos e, polo tanto, todo o que vaiamos aprendendo será moi bo”.

“Só me atrevo a asegurar que non sabemos o que vai suceder”, apunta Nieto

Vantaxes

“A predición a través de criterios matemáticos e computacionais é unha das grandes vantaxes para afrontar a epidemia do coronavirus que temos nestes días”, salientou Nieto. “Para isto, a recollida de datos é un labor esencial”. Como exemplo dalgúns dos indicadores que sería conveniente utilizar para afinar os modelos, expuxo a inmunidade. “Sabemos, por exemplo, que ante o sarampelo a inmunidade queda, pero na gripe non, e por iso hai que vacinarse cada ano. No caso do coronavirus, sabemos aínda moi pouco, polo que cando coñezamos máis detalles, poderemos facer mellores predicións”.

Tamén mencionou neste punto os períodos de incubación, a proporción de persoas sen síntomas (algo que se podería mellorar cos estudos masivos), as cifras de persoas hospitalizadas e mesmo as variables ambientais, que xa tiveron en conta algúns estudos preliminares ao respecto, para mellorar este traballo desde as matemáticas.

Nieto Roig lembrou tamén algúns detalles do estudo co precidiron o cumio epidémico en Galicia. Partían do “dato fundamental” de que o período de infección é duns 25 a 35 días, “co que fomos capaces de calcular que o pico chegaría en Galicia durante os primeiros días de abril.

Un modelo predí o pico de contaxios en Galicia a principios de abril

 

DEIXAR UNHA RESPOSTA

Please enter your comment!
POLÍTICA DE COMENTARIOS:

GCiencia non publicará comentarios ofensivos, que non sexan respectuosos ou que conteñan expresións discriminatorias, difamatorias ou contrarias á lexislación vixente.

GCiencia no publicará comentarios ofensivos, que no sean respetuosos o que contentan expresiones discriminatorias, difamatorias o contrarias a la ley existente.

Please enter your name here

Este sitio emprega Akismet para reducir o spam. Aprende como se procesan os datos dos teus comentarios.