A medida que COVID-19 se extiende por todo el mundo, los líderes confían en modelos matemáticos para tomar decisiones económicas y de salud pública.
Un nuevo modelo desarrollado por los
investigadores de Princeton y Carnegie Mellon mejora el seguimiento de las
epidemias al tener en cuenta las mutaciones en las enfermedades. Ahora,
los investigadores están trabajando para aplicar su modelo para permitir a los
líderes evaluar los efectos de las contramedidas a las epidemias antes de
desplegarlos.
"Queremos poder considerar
intervenciones como cuarentenas, aislar personas, etc., y luego ver cómo
afectan la propagación de una epidemia cuando el patógeno está mutando a medida
que se propaga", dijo H. Vincent Poor, uno de los investigadores de este
estudio. y decano interino de ingeniería de Princeton.
Los modelos utilizados actualmente para rastrear epidemias utilizan datos de médicos y trabajadores de la salud para hacer predicciones sobre la progresión de una enfermedad. Poor, el profesor de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Michael Henry Strater, dijo que el modelo más utilizado hoy en día no está diseñado para dar cuenta de los cambios en la enfermedad que se está rastreando. Esta incapacidad para explicar los cambios en la enfermedad puede hacer que sea más difícil para los líderes contrarrestar la propagación de una enfermedad. Saber cómo una mutación podría afectar la transmisión o la virulencia podría ayudar a los líderes a decidir cuándo instituir órdenes de aislamiento o enviar recursos adicionales a un área.
"En realidad, estas son cosas
físicas, pero en este modelo, se resumen en parámetros que pueden ayudarnos a
comprender más fácilmente los efectos de las políticas y de las
mutaciones", dijo Poor.
Si los investigadores pueden explicar
correctamente las medidas para contrarrestar la propagación de la enfermedad,
podrían dar a los líderes una visión crítica de los mejores pasos que podrían
tomar ante las pandemias. Los investigadores se basan en el trabajo
publicado el 17 de marzo en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias . En
ese artículo, describen cómo su modelo puede rastrear los cambios en la
propagación epidémica causados por la mutación de un organismo de la
enfermedad. Los investigadores ahora están trabajando para adaptar el
modelo para tener en cuenta las medidas de salud pública tomadas para detener
una epidemia también.
El trabajo de los investigadores proviene
de su examen del movimiento de información a través de las redes sociales, que
tiene notables similitudes con la propagación de infecciones
biológicas. En particular, la difusión de la información se ve afectada
por ligeros cambios en la información misma. Si algo se vuelve un poco más
emocionante para los destinatarios, por ejemplo, es más probable que lo
transmitan o lo transmitan a un grupo más amplio de personas. Al modelar
tales variaciones, uno puede ver cómo los cambios en el mensaje cambian su
público objetivo.
"La propagación de un rumor o de
información a través de una red es muy similar a la propagación de un virus a
través de una población", dijo Poor. "Diferentes piezas de
información tienen diferentes velocidades de transmisión. Nuestro modelo nos
permite considerar cambios en la información a medida que se propaga a través
de la red y cómo esos cambios afectan la propagación".
"Nuestro modelo es agnóstico con
respecto a la red física de conectividad entre individuos", dijo Poor, un
experto en el campo de la teoría de la información cuyo trabajo ha ayudado a
establecer redes modernas de teléfonos celulares. "La información se
abstrae en gráficos de nodos conectados; los nodos pueden ser fuentes de
información o pueden ser fuentes potenciales de infección".
Obtener información precisa es
extremadamente difícil durante una pandemia en curso cuando las circunstancias
cambian a diario, como hemos visto con el virus COVID-19. "Es como un
incendio forestal. No siempre se puede esperar hasta recopilar datos para tomar
decisiones; tener un modelo puede ayudar a llenar este vacío", dijo Poor.
"Afortunadamente, este modelo podría
dar a los líderes otra herramienta para comprender mejor las razones por las
cuales, por ejemplo, el virus COVID-19 se está propagando mucho más rápido de
lo previsto y, por lo tanto, ayudarlos a implementar contramedidas más
efectivas y oportunas", dijo Poor.
Además de los pobres, los coautores
incluyeron a los investigadores Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen Carley y
Osman Yağan de Carnegie Mellon. El trabajo fue apoyado en parte por la
Oficina de Investigación del Ejército, la Fundación Nacional de Ciencia y la
Oficina de Investigación Naval.
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