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Científicos UdeC desarrollan modelo matemático para estimar y pronosticar contagios de Covid-19

por 28 abril, 2020

Científicos UdeC desarrollan modelo matemático para estimar y pronosticar contagios de Covid-19
Investigación de estudiante del Doctorado en Ingeniería Matemática además permitirá evaluar la efectividad de las medidas implementadas por el gobierno. Yissedt Lara desarrolla su investigación bajo la dirección del académico UdeC Raimund Bürger, colaborando con Gerardo Chowell-Puente (Georgia State U., EEUU)
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Contribuir a una mejor toma de decisiones en materia de política pública para enfrentar los desafíos sanitarios que representa la actual situación de pandemia de Covid-19, es uno de los objetivos del estudio desarrollado por Yissedt Lara.

Temporal and Spatial Modeling of Infectious Diseases, Invasive Forest Insects and Biological Control es el nombre de la investigación de tesis que Yissedt desarrolla en el marco de sus estudios en el programa de Doctorado en Ciencias Aplicadas con mención en Ingeniería Matemática de la Universidad de Concepción, UdeC, bajo la dirección de Raimund Bürger (Centro de Investigación en Ingeniería Matemática, CI²MA) y de Gerardo Chowell-Puente (School of Public Health de Georgia State University, EE.UU.). Ambos académicos colaboran hace años en temas relacionados, y en 2018, Chowell realizó una estadía –financiada por el proyecto CONICYT/MEC/80170019- en que dictó un curso sobre epidemiología matemática, oportunidad que Yissedt aprovechó para afianzar contactos de colaboración con ambos, dado su interés de desarrollar su tesis en estas materias. Esta colaboración inicial dio como resultado su primera publicación en conjunto en una revista especializada.

Modelos epidemiológicos

En cuanto a los contenidos de su investigación con aplicaciones en el contexto de la actual emergencia sanitaria, Yissedt detalla que “como objetivo principal de mi investigación está el estudio de modelos epidemiológicos y de control biológico. Algunos de estos modelos se caracterizan porque podemos determinar un parámetro que nos indicará si ocurrirán o no nuevos contagios, es decir, nos define el número de casos secundarios generados desde el primer individuo infectado, lo que marca una alerta para aplicar medidas o políticas de restricción entre las poblaciones involucradas, porque lo que se busca es controlar, erradicar o disminuir la tasa de infección”, detalla.

La estudiante de postgrado explica que “estas medidas o políticas pueden ser expresadas en nuevos modelos matemáticos, y así observar si existirá o no nuevos casos. Estos modelos pueden ser simples o muy complejos ya que pueden incorporar hasta la movilidad entre personas” y explica que, “para todas estas aplicaciones, nos estamos apoyando de teoría de ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales, análisis y métodos numéricos, algunos conceptos estadísticos y el manejo de datos para crear simulaciones computacionales realistas”.

La figura muestra el ajuste de un modelo a los datos publicados a nivel nacional para los casos positivos del COVID-19 entre el 03 de marzo y el 12 de abril, donde se usó el modelo de crecimiento logístico generalizado. Se puede observar por el valor de p (parámetro de escalamiento), que la evolución de casos de Covid-19 en Chile presentan un crecimiento sub-exponencial, esto quiere decir, que ha sido un poco más lento que el exponencial.

Yissedt explica que, con los resultados obtenidos hasta el momento, “hemos comprobado que, entre diferentes modelos fenomenológicos de crecimiento, se destaca el ajuste del modelo de crecimiento logístico generalizado tanto de datos reales como simulados.  Este tipo de estudio son importantes porque nos permiten distinguir y caracterizar los mejores modelos de crecimiento para ajustar los datos recolectados en una situación real de brote y contagio, y con ello desarrollar buenos pronósticos a corto plazo, hecho sin duda, relevante al momento de tomar medidas de mitigación o control”.

En cuanto a futuros desafíos en su línea de investigación, la tesista explica que, en el corto plazo, “lo que sigue es plantear, ajustar y simular más situaciones que están presentes en el desarrollo de un brote. Por ejemplo, actualmente debido al coronavirus SARS-CoV-2, hemos cambiado nuestra rutina diaria al estar bajo medidas de distanciamiento social o cuarentenas, y con tales situaciones nos encontramos de momento trabajando, para modelar y pronosticar la evolución del Covid-19 en Chile. Pensamos incorporar a un modelo matemático por compartimentos, las recientes medidas de suspensión de clases, distanciamiento social, cuarentenas y cordones sanitarios, así con el masivo uso de mascarillas y guantes, donde veremos cómo tales medidas afectan o qué tanto disminuye el número de nuevos casos”.

A partir de los resultados ya desarrollados en su tesis, Yissedt afirma que “la evolución de casos de Covid-19 en Chile presentan un crecimiento sub-exponencial. Esto puede deberse a las medidas tomadas por el gobierno, pero eso es algo que queremos estudiar más a fondo en nuestro próximo estudio, con las aplicaciones de las medidas de control al modelo”, afirma la estudiante cuya investigación es financiada por las Becas de Doctorado Nacional de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo ANID/21190640.

Mujeres en ciencia

Yissedt es matemática egresada de la Universidad del Valle (Cali-Colombia) y Magíster en Matemáticas de la Universidade Federal do Paraná (Curitiba-Brasil). Sus intereses de investigación radican principalmente en las aplicaciones de las matemáticas. “En mis estudios de doctorado he logrado trabajar con temas aplicados y de interés global, como es el estudio de fenómenos epidemiológicos e invasivos de plagas forestales, con los cuales pretendo lograr importantes contribuciones, tanto en las matemáticas como en los sistemas de control de salud pública”, explica sobre sus desafíos.

“Durante el curso de mi carrera como matemática, he estado acompañada de pocas colegas y profesoras mujeres, y ya que lo pienso, en algunos momentos tuve que enfrentar momentos de incredulidad entre mis colegas y profesores acompañados a veces de comentarios sexistas, situaciones que pueden afectar en gran medida tu confianza y tu autoestima, y siento que es un hecho por el que muchas mujeres acostumbramos a bajarnos el perfil y en que lgunas ocasiones motivan el abandono de la carrera. Esto lo vi reflejado en varias amigas de carrera, que el miedo a fracasar llegó a ser mayor que su gusto por las matemáticas”, detalla y aunque no es su caso personal, dado que explica, ha contado con tutores que le han entregado la confianza necesaria para desarrollarse de acuerdo a sus capacidades, hace un llamado “a todas aquellas mujeres a quienes les apasiona la ciencia, que usen esa pasión como motor de impulso para avanzar en sus proyectos, y tengan presente que cada vez somos más, y que estamos tejiendo en la sociedad una conciencia respecto a las discriminaciones y abusos de género, que pueden estar presentes en todos los ámbitos, así como de reconocimiento hacia nuestros valiosos aportes a la ciencia”.

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