Matemático en la primera línea de la respuesta al coronavirus en Colorado

Un cartel anuncia el cierre de una heladería en Denver en el punto álgido de la pandemia de coronavirus en abril. Crédito: Andrew Sorensen/CU Boulder

A principios de 2020, David Bortz, como la mayoría de los habitantes de Colorado, no sabía qué era un coronavirus. Durante los últimos meses, el seguimiento de este virus es prácticamente su trabajo a tiempo completo.

Bortz, profesor asociado en el Departamento de Matemáticas Aplicadas de CU Boulder, es un biólogo matemático un hombre de números que usa ecuaciones complejas o modelos matemáticos para abordar algunas de las preguntas más difíciles de las ciencias de la vida.

Hoy, es miembro del equipo de modelos de COVID-19 de Colorado.

Piense en él como el equipo de ensueño epidemiológico del estado. Está compuesto por investigadores de todo Colorado que se han reunido para tratar de adelantarse a la pandemia. Incluyen científicos de CU Denver, CU School of Medicine, Colorado School of Public Health y Colorado State University.

«La comunidad científica en Colorado, y en todo el mundo, ha redirigido una enorme cantidad de recursos para abordar este crisis», dijo Bortz.

El equipo de modelado ha estado trabajando muchas horas para brindar a los funcionarios de salud pública en Colorado orientación oportuna sobre cómo varias medidas podrían retrasar o acelerar la propagación del virus. El grupo utiliza modelos matemáticos y estadísticos para responder preguntas como: ¿la flexibilización de las restricciones de distanciamiento social hoy en día pondría una nueva presión sobre las unidades de cuidados intensivos de los hospitales en todo el estado en unas pocas semanas?

Bortz dijo que el equipo de modelos ahora está enfrentando un nuevo desafío: estudiar cómo el estado podría continuar reabriendo negocios y cuáles podrían ser las ramificaciones.

Bortz habló con CU Boulder Today sobre lo que es convertirse repentinamente en un matemático en el centro de atención pública y por qué los modelos epidemiológicos son herramientas importantes de salud pública a pesar de algunas incertidumbres.

La gente parece estar prestando más atención a los modelos que nunca. ¿Cómo es eso para alguien en su campo?

Es emocionante formar parte de un equipo de investigación en el que el modelado y el análisis matemático tienen un papel tan central tanto en la formulación de políticas como en el discurso público. Al mismo tiempo, sin embargo, obviamente hay mucha presión para asegurarnos de que lo hagamos bien. Lo que significa que el equipo ha estado trabajando sin parar durante los últimos meses.

Ahora se está enfocando en algo llamado modelo SEIR. ¿Cómo funciona?

Los modelos SEIR pertenecen a un marco de epidemiología matemática que divide una población en personas susceptibles (S) a una enfermedad, expuestas (E), infecciosas (I) y recuperadas (R) . El modelo matemático puede ayudar a responder preguntas como: ¿Qué tan rápido se expone un individuo que es susceptible? ¿Qué tan rápido se recupera en promedio una persona infectada? Y así sucesivamente.

¿Cómo se asegura de que este tipo de herramientas sean confiables para informar las decisiones de salud pública?

Como los investigadores han estudiado este tipo de ecuaciones durante aproximadamente 100 años, tenemos una muy buena comprensión de las matemáticas básicas, así como de cómo la incertidumbre se propaga desde el recuento de casos hasta la incertidumbre en las necesidades de ventiladores. Es similar a lo que pensamos sobre el pronóstico de huracanes.

En cualquier predicción meteorológica, habrá incertidumbre de las mediciones meteorológicas, así como diferentes predicciones de los diferentes modelos computacionales que se utilizan. El resultado general de esta variación es que los meteorólogos proporcionan un cono de incertidumbre que les permite predecir que, por ejemplo, un huracán tocará tierra en algún lugar entre el norte de Florida y Carolina del Sur.

Entonces, es posible que no sepamos exactamente qué tan fuertes serán los vientos, pero ¿sabemos lo suficiente como para decir que es hora de evacuar?

Exactamente. En el caso de COVID-19, si hubiéramos dejado que el virus siguiera sin control, es posible que no conozcamos perfectamente la tasa de mortalidad, pero un resultado probable habría sido que la enfermedad hubiera sido fatal para el 1% o más de la población de EE. UU. Al proyectarnos más hacia el futuro, también sabemos que si publicamos por completo las recomendaciones de distanciamiento social demasiado pronto, habrá un segundo pico notable en la epidemia.

¿En qué tipo de preguntas se están enfocando usted y sus colegas? ahora?

¿Cómo se abren los restaurantes? ¿Qué restricciones se necesitan para abrir bares? ¿Y para qué fecha y cómo influyen esas elecciones en la economía? ¿Le pide a la gente que use máscaras cuando caminan o andan en bicicleta o simplemente cuando están en la calle y van a la tienda de comestibles? Ese es el tipo de preguntas que necesitan respuestas basadas en evidencia debido al impacto real y generalizado que estas opciones tienen en la salud pública y la economía.

Realmente parece que estamos en el momento de una película. cuando el equipo se une para revertir el desastre.

Es una lección de humildad y me siento honrado de ser parte de este equipo de investigadores de clase mundial que brinda orientación al epidemiólogo estatal y al gobernador. Sin embargo, los verdaderos superhéroes son las personas que están en la primera línea de la pandemia. Puedo hacer predicciones sobre la reducción necesaria en la tasa de infección, pero son las acciones de los profesionales médicos, los trabajadores esenciales y todos los que siguen las recomendaciones de salud pública las que realmente logran revertir este desastre.

Explore más

Las matemáticas detrás del modelo COVID-19 Proporcionado por la Universidad de Colorado en Boulder Cita: Matemático en la primera línea de la respuesta al coronavirus de Colorado (2020, 15 de junio) recuperado 31 Agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-06-mathematician-front-lines-colorado-coronavirus.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.