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Cristián Villa
El académico del Departamento de Ciencias Básicas, Dr. Patricio Cumsille Atala, investigador asociado del Centro de Biotecnología y Bioingeniería de la Universidad de Chile, presentó la ponencia denominada “Pronóstico de la propagación de COVID-19 en Chile utilizando un modelo SIR generalizado con retrasos de tiempo constantes”. La conferencia fue dictada en el marco de la difusión de la formulación del proyecto del Centro Epidemiológico de Ñuble (Centro EpiÑuble), y fue organizada por la Universidad del Bío-Bío en conjunto con la Universidad Adventista de Chile y la Universidad de Cundinamarca, Colombia.
La conferencia del Dr. Patricio Cumsille Atala tuvo dos objetivos principales. Primero, dar a conocer cómo los modelos predictivos permiten extraer información relevante que sirva de insumo para la toma de decisiones en el área de la salud. En este contexto, el segundo objetivo fue hacer difusión del proyecto que está siendo trabajado por un equipo de académicos de tres facultades de la UBB (Ciencias de la Salud y de los Alimentos, Ciencias y Ciencias Empresariales), cuya finalidad es la creación del Centro Epidemiológico de Ñuble (Centro EpiÑuble).
El Centro estará integrado por investigadores y profesionales de diversas áreas estratégicas incluyendo salud en el ciclo vital, funcionamiento del sistema de salud, y modelación y ciencia de datos aplicada a la salud. El Dr. Cumsille señaló que la última es un área transversal, y por tanto fundamental, del quehacer del Centro EpiÑuble con la cual se pretende avanzar en la toma de decisiones basada en evidencia científica en temas de salud en Ñuble.
El Dr. Cumsille explicó que la modelación matemática juega un papel crucial en la cuantificación de indicadores que describen diversos aspectos del COVID-19. Entre los resultados destacados de su investigación, el Dr. Cumsille comentó que se logró “una metodología clara, eficiente y reproducible para la optimización de parámetros para calibrar datos reales, así como el diseño de un modelo con capacidad predictiva. Dicho modelo reproduce la tendencia general de los casos infectados reportados por el Ministerio de Salud. Además, provee estimaciones de los casos reales, los cuales son mayores a los reportados (los últimos corresponden a una fracción de los primeros). El modelo permite también pronosticar cualitativamente diferentes escenarios de propagación y la tasa de letalidad por infección de COVID-19. Su implementación se ilustra mediante el uso de datos de tres regiones representativas de Chile -Antofagasta, Metropolitana y Ñuble-”, reseñó.
El modelo que diseñó el Dr. Cumsille corresponde a una generalización del modelo SIR (Susceptibles, Infectados y Retirados), el cual fue propuesto y utilizado para la descripción matemática de epidemias tales como la peste que asoló Bombay, India o de sarampión en Bristol, Reino Unido, a inicios del siglo XX. Este modelo se basa en ecuaciones diferenciales que describen la dinámica de los contagios en una población cerrada. “En este caso propongo un modelo que puede generar una dinámica compleja que, a diferencia del modelo SIR clásico, puede simular más de un máximo local, permitiendo explicar eventuales rebrotes de COVID-19”, describió.
Para las calibraciones y predicciones del modelo, se consideraron diferentes escenarios que abarcan, al menos, tres fases de propagación de la pandemia (etapa temprana, media y desaceleración). La investigación provee los siguientes pronósticos para las regiones consideradas. Para la Región de Ñuble, el modelo predice que la tasa de transmisión del COVID-19, entre el 2 y el 22 de septiembre, se redujo en un 25% con respecto a la que había antes del 2 de septiembre, debido al periodo de cuarentena entre esta fecha y el 3 de octubre. De mantenerse las condiciones de distanciamiento social, uso de mascarilla, lavado de manos, y de autocuidado en general, el modelo predice que es poco probable un rebrote en esta región. Por el contrario, para las regiones de Antofagasta y Metropolitana, el modelo predice un probable rebrote hacia el primer y segundo tercio del verano, respectivamente, siempre que las mencionadas condiciones se mantengan.
Finalmente, a partir del estudio, el Dr. Cumsille identificó dos líneas de investigación a abordar en el futuro. “Debemos aplicar nuestro modelo y metodología a otras regiones del país y por comunas, porque cada comuna vive una realidad particular. También es necesario calibrar el modelo con los fallecidos para estimar cuantitativamente la tasa de letalidad de la infección. Para ello, es deseable incluir estructuras de edad y su dinámica de interacciones”, manifestó.
El trabajo desarrollado por el académico está bajo revisión por pares, y se espera que sea bien acogido por la comunidad especializada y sea de mucha utilidad para la comunidad en general.
