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La pandemia desde las matemáticas de la incertidumbre y la complejidad
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Los números aparecen y crecen ante la pandemia del coronavirus, los datos cambian todos los días pero es un hecho que las audiencias necesitamos una cierta conciencia matemática de este tiempo, de eso nos habla el matemático y escritor guatemalteco Pedro Poitevin.


Ahora que estamos en medio de una pandemia que pudo haber sido contenida y evitada pero no lo fue, el público necesita un cursillo acelerado para comprender la magnitud del problema, la mejor estrategia para resolver la crisis, y la mejor forma de balancear consideraciones económicas con la administración de la salud pública.

El primer concepto relevante es el de crecimiento exponencial. Cuando decimos que una cantidad crece de manera exponencial, lo que queremos decir es que la velocidad a la que crece es directamente proporcional a su valor en cualquier instante dado. Si, por ejemplo, hay veintiún infectados en Guatemala en este momento, y mañana habrá cien, la velocidad a la que se propagará la infección será proporcionalmente superior mañana a su valor hoy. Es justamente por ello que el momento idóneo para contener y vencer a una epidemia es cuando el número de casos es mínimo.

El modelo matemático más sencillo para vencer a una epidemia fuera de control, como lo es ésta, por desgracia, es el de dividir y contener. En una cuarentena bien ejecutada de tres a cuatro semanas, por ejemplo, el número de posibles infecciones se reduce a aquellas que ocurren dentro de la misma vivienda. Si una infección viral dura dos semanas, es altamente probable que en un intervalo razonable de tiempo la vivienda esté libre del virus. Como todas las viviendas están aisladas durante la prolongada cuarentena, el virus no tiene a dónde ir y expira al final de la cuarentena.

Supongamos, por ejemplo, que, al enterarse de la amenaza de pandemia, las autoridades guatemaltecas hubieran cerrado las fronteras antes de que arribase a Guatemala el primer positivo de coronavirus. En ese caso, no habría ningún infectado en Guatemala hoy en día.

Supongamos ahora, por ejemplo, que, al enterarse de que había un caso positivo en Guatemala, las autoridades hubiesen decretado un cierre masivo de actividad en el país. En ese caso, con un poco de suerte y con medidas de salud pública sensatas, hubiese sido posible erradicar el problema en cosa de dos o tres semanas.

Nuestras autoridades, desgraciadamente, no actuaron con la celeridad pertinente, y ahora estamos en una peor situación. Cada día que se pierde intentando equilibrar consideraciones económicas con la amenaza del virus, la infección y, por consiguiente, la magnitud de la crisis, crecen de manera exponencial, lo cual tiene el efecto de magnificar la crisis económica también.

La única solución rigurosa y robusta a un problema de esta magnitud es la adopción de medidas radicales de distanciamiento social, medidas de reducción masiva del transporte, y la implementación de un régimen expansivo de tests de diagnóstico. En el Reino Unido, Dominic Cummings, el asesor principal de Boris Johnson, abogó por una estrategia de acción basada en un modelo matemático, pero las suposiciones del modelo son sumamente debatibles, y cualquier mínimo error en el modelo puede devenir en una catástrofe sensacional.

Todos los modelos matemáticos de fenómenos complejos son falibles. Por ende, un buen modelo matemático para sobrellevar una crisis de esta magnitud tiene que ser sumamente robusto. En particular, cualquier variación razonable de los parámetros no debe afectar de manera extraordinaria el resultado de la estrategia propuesta por el modelo.

En la mente de los oficiales públicos, el gran dilema es qué hacer para proteger a la economía en una situación como ésta. Y hay quienes, en su fervor macroeconómico, suponen que lo correcto es promediar de alguna manera las consideraciones económicas con las consideraciones de salud pública. Sin embargo, dada la naturaleza exponencial del crecimiento de la infección, cualquier equilibrio económicamente plausible es esencialmente indistinguible de la política de implementar las medidas y estrategias propuestas por los científicos del New England Complexity Systems Institute, quienes sonaron la alarma del coronavirus el 25 de enero, cuando el resto del mundo todavía creía que esto podía no pasar a mayor cosa.

Este no es el momento para ser aventurados y creativos sino para atender a las recomendaciones precavidas de quienes han estado en lo correcto de manera sistemática y mucho antes que el resto del mundo.

Escucha la columna en la voz de Pedro Poitevin, aquí:

Pedro Poitevin, Profesor Asociado del Departamento de Matemáticas de Salem State University, Salem, Massachusetts.

[Lee también de Haroldo Sánchez, Retos en el sistema de salud de Guatemala]

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