Un simulador apunta que España podría tener más de 3 millones de contagiados y contempla dos escenarios de retorno

  • También advierte que levantar las medidas de restricción cuando termine la cuarentena reproduciría la pandemia.
  • El  simulador a gran escala permite estudiar la propagación del virus y analizar la curva para predecir su evolución.
  • El investigador David Expósito cuenta a 20minutos el funcionamiento y los beneficios de este simulador.
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Varias personas protegidas con mascarillas durante el primer día laborable de la segunda semana desde que se decretó el estado de alarma en el país a consecuencia del coronavirus, en Barcelona/Catalunya (España) a 23 de marzo de 2020.
Varias personas protegidas con mascarillas durante el primer día laborable de la segunda semana desde que se decretó el estado de alarma, en Barcelona.
David Zorrakino - Europa Press

El número de casos de coronavirus en España puede ser mayor que el registrado por Sanidad, según un simulador informático que apunta que podrían haber más de tres millones de personas infectadas y que, de no continuar con las medidas de distanciamiento social cuando termine la cuarentena, "la epidemia podría volver a reproducirse" hasta los 14 millones.

Un equipo de investigadores españoles ha diseñado un simulador a gran escala que permite estudiar la propagación del virus y analizar la curva para poder predecir su evolución, en función de las medidas de contención tomadas por los países europeos. 

Los primeros datos obtenidos por el simulador, denominado 'Epigraph', apuntan que "el número posible de casos puede ser mayor que los detectados a nivel nacional" y señalan que España tendría ya más de tres millones de personas infectadas con coronavirus, incluyendo los casos asintomáticos, según comunican en el informe. 

El trabajo -realizado por científicos y tecnólogos de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), el Centro Nacional de Epidemiología (CNE) y el Consorcio Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), junto al Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS)-, recrea las características sociales de diversos grupos de población y las relaciona con las políticas de distanciamiento social, el transporte y los factores climáticos y meteorológicos de cada región. 

"El simulador fue inicialmente diseñado para la gripe, pero en estas últimas semanas lo hemos adaptado al COVID-19 dado que tienen un mecanismo de propagación similar", cuenta a 20minutos David Expósito, investigador del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M),

"La medida más eficaz es la del aislamiento social"

Mediante datos extraídos de redes sociales y cifras demográficas, han podido generar una red con las características de cada individuo (estudiante, trabajador, anciano y ama de casa) y así poder sacar conclusiones sobre la propagación del virus, analizando las medidas de restricción -cierre de escuelas, limitaciones de transporte, teletrabajo, distanciamiento social- impuestas desde que se iniciara la crisis.

"La más eficaz es sin duda la que estamos viviendo en estos momentos, el aislamiento social, -explica el profesor- el problema es que si son muy restrictivas se daña la economía; y si no lo son, se puede originar una segunda curva de contagios con muchos infectados". Según afirma, en estos momentos están evaluando distintos escenarios de políticas de contención más relajadas "que permitan la incorporación al trabajo de una forma selectiva y paulatina".

En España, la simulación realizada desde el 17 de marzo muestra una gran diferencia entre los casos reportados y el mayor número de casos, sintomáticos y asintomáticos, detectados por el simulador informático, que ha reunido datos de los 20 millones de habitantes de las 62 ciudades más pobladas del país. 

Levantar las medidas de restricción reproducirían el virus

Asimismo, han logrado simular la evolución del virus y plantear los dos posibles escenarios que se pueden dar en España cuando termine el confinamiento.

Según los gráficos, si se produce una reincorporación laboral sin complementarse con medidas de distanciamiento social y protección personal, hay muchas probabilidades de que la epidemia vuelva a reproducirse, con un número de casos de entre 2 y 14 millones, en función de la política de contención aplicada.

Gráficos que muestran la posible propagación del virus en el caso de que se tomen restricciones cuando termine la cuarentena (arriba) o no se siga con las medidas de restricción, que reproducirían el virus (abajo).
Gráficos que muestran la evolución del coronavirus en dos escenarios: si se toman restricciones cuando termine la cuarentena (arriba), o  si no se sigue con las medidas de prevención, lo que reproduciría el virus (abajo).
EpiGraph

Los investigadores aseguran que "actualmente estamos refinando el modelo para considerar más factores y extender la simulación a Europa", recopilando los datos de las 195 millones de personas que viven en las 612 ciudades más grandes del continente. El simulador precisa de una gran cantidad de datos que, aunque ya los tienen, "necesitaríamos unas diez veces más recursos de cómputo, lo que tenemos pensado iniciar en los próximos días", cuenta Expósito. 

Los datos: una herramienta efectiva frente a la propagación

Por otro lado, 'Epigraph' también permite analizar el efecto del clima en la propagación del COVID-19, como por ejemplo el ascenso de temperaturas con la llegada de la primavera. Además, también están evaluando el posible efecto que la creación de una vacuna puede tener en la difusión de la pandemia.  

"La llegada del otoño e invierno facilitaría de nuevo la propagación del virus"

"En nuestro grupo hemos un estudio del impacto de las condiciones climáticas en la propagación de la gripe. Más concretamente, el efecto del calentamiento global sobre esta propagación", explica el investigador, asegurando que la propagación de la gripe se propaga peor si la temperatura o la humedad aumenta, "por lo que es de esperar que su propagación se ralentice conforme nos adentramos en la primavera. Sin embargo, con la llegada del otoño e invierno se facilitaría de nuevo la propagación del virus. Este aspecto es el que queremos estudiar".

El simulador también permite tener en cuenta la vacunación de ciertos colectivos así como la inmunidad de grupo. "El problema es que hoy en día no está claro qué porcentaje de los que han superado la enfermedad se puede infectar de nuevo", cuenta el profesor, añadiendo que "el virus puede mutar, lo que limtaría la eficacia de la vacuna". Ahora, trabajan en el estudio de los diversos factores que pueden influir en su eficacia para poder dar indicios de "qué políticas de vacunación deberían aplicarse para conseguir frenar la expansión del virus".

"Puede ayudar a la toma de decisiones"

Con este simulador, los investigadores estudian la eficacia de las políticas de contención en diferentes países, con el objetivo de poder recomendar medidas que permitan reducir el número de infecciones a corto plazo y así poder reducir la propagación del virus.

"Creemos que nuestro simulador puede ayudar a la toma de decisiones de múltiples maneras", asegura Expósito, contando que, con el simulador se puede analizar la propagación de la pandemia, así como los nuevos brotes que puedan surgir, para tenerlo en cuenta a la hora de aplicar políticas de restricción. 

Por otro lado, "permitiría evaluar el impacto de las condiciones climáticas (tanto de verano como de invierno) en la propagación de la epidemia" y ayudar a evaluar la eficiencia de las distintas medidas de distanciamiento social sobre las siguientes fases de contagios. 

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