Científicos rusos del Centro de Lógistica Inteligente de la Universidad de San Petersburgo han desarrollado el nuevo modelo CBRR (Razonamiento de Tasas Basado en Casos), para predecir la dinámica de las epidemias. Con este método, publicado en Mathematics, trabajan ahora en pronósticos para la propagación de Covid-19 en Rusia. Las predicciones se basan en datos sobre la dinámica de la epidemia en países donde la enfermedad se registró anteriormente.
Estos científicos comenzaron a desarrollar sus primeros pronósticos en los pasados meses de abril y mayo, cuando todos los modelos disponibles para pronosticar matemáticamente la dinámica de las epidemias no funcionaron para Covid-19.
En esos meses aún no había estadísticas sobre la dinámica del nuevo coronavirus, pero estaban disponibles para agentes patógenos ya conocidos. Reconocen que la clase de modelos que había en ese momento no era aplicable para pronosticar la dinámica de la epidemia.
El profesor Victor Zakharov, director del Centro de Logística Inteligente. en la Universidad de San Petersburgo, y jefe del Departamento de Modelado Matemático de Sistemas Energéticos en la Universidad de San Petersburgo, hace hincapié en que era necesario desarrollar un nuevo enfoque y un nuevo modelo CBRR.
Su característica es que, para predecir la evolución de la epidemia en Rusia, utilizan datos sobre la dinámica de la propagación del SARS-CoV-2, que causa Covid-19, en países donde la pandemia comenzó antes.
Tras establecer el nuevo modelo para Rusia en su conjunto, los científicos comenzaron a actualizar sus pronósticos para San Petersburgo y Moscú semanalmente (están disponibles en la web del Centro de Logística Inteligente en la Universidad de San Petersburgo).
Rusia puede alcanzar el punto máximo de infectados el 21 de diciembre
Según las últimas previsiones, en Rusia el aumento diario de nuevos casos de Covid-19 durante las últimas dos semanas oscila entre 24.000 y 27.000.
El 3 de diciembre pasado, por primera vez, esta cifra superó los 28.000. Si este nivel de crecimiento continúa durante 7 a 10 días, Rusia aplanará la curva del número de casos nuevos.
Si más tarde empieza a disminuir, los científicos creen que Rusia puede alcanzar su punto máximo del 21 al 22 de diciembre de 2020 en el número de casos activos; es decir, de acuerdo con el número de personas enfermas en un día en particular. En estos días, el número de personas infectadas en el país en su conjunto podría oscilar entre 514.000 y 517.000.
El nuevo modelo CBRR se basa en un enfoque iterativo: los datos en los que se basan las predicciones se actualizan en tiempo real durante un período de 2 a 3 semanas. Así, el curso real de la epidemia en el último período analizado permite calcular con mayor precisión la previsión de su dinámica en un futuro próximo.
“’El pronóstico para Rusia y Estados Unidos en la primavera pasada se construyó entre dos y tres semanas. En las previsiones para San Petersburgo y Moscú, nos basamos en los datos de los días anteriores e hicimos las predicciones utilizando el mismo modelo, pero ajustado para estos datos”, según Victor Zakharov.
Procedimiento iterativo en dinámica de epidemias
El modelo CBRR incluye un procedimiento iterativo para la selección heurística de longitudes de intervalo, un conjunto de valores de crecimiento porcentual y otros parámetros de relieve, entre ellos, picos en términos del aumento de nuevos casos y posibles períodos de altura máxima, así como picos sobre el número de casos activos.
Un componente significativo del procedimiento iterativo es la formación de la cadena de países con propagación epidémica ESC (Epidemic Spreading Chain), que incluye varios países clasificados en el momento en que alcanzan los mismos niveles de los parámetros seleccionados.
El país para el que se construye el pronóstico se llama Country Follower. Al resto de países “nos referimos como Country Predecessors”, añade Zakharov.
El profesor Zakharov destaca que, para la correcta sintonización del modelo, es necesario que los países de la ESC utilicen medidas relativamente idénticas contra la propagación de la epidemia: cuarentena, autoaislamiento y distanciamiento social, entre otras.
En su opinión, la epidemia en la Federación de Rusia, el país seguidor, se caracteriza por una fecha posterior cuando se alcanzaron las mismas tasas de crecimiento porcentual en comparación con otros países.
“Basándonos en este hecho, al modelar y predecir la dinámica de la epidemia en Rusia, incluimos a Italia, España, Gran Bretaña y Francia como países predecesores en la cadena ESC. La trayectoria de evolución generada secuencialmente de los datos estadísticos sobre la epidemia, por ejemplo, el número total de personas infectadas, se compara con los datos estadísticos reales”, matiza Victor Zakharov.
