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Científicos de Galicia y Portugal evalúan el equilibrio entre reducir las tasas de contagio por la COVID-19 y la reapertura de las economías

El equipo de investigadores, en base al estudio de la evolución de la pandemia en el país vecino, desarrolló un nuevo modelo matemático con lo que llevar a cabo un “control eficaz de la pandemia”

Eva Maldonado
Redactora en Diario16, Asesora de la Presidencia de la Conferencia Eurocentroamericana.
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Investigadores de la Universidad de Santiago de Compostela (USC) y de la Universidad de Vigo (UVigo) en el marco del proyecto de investigación ‘Predico’ (Predicción dinámica de escenarios de afectación por COVID-19 a corto y medio plazo), lograron desarrollar un nuevo modelo matemático con el que evaluar como mantener el equilibrio entre reducir las tasas de contagio y la necesidad de reabrir las economías.

En base al estudio de la evolución de la pandemia en el país vecino, los científicos, junto con el equipo del proyecto homólogo que se está ejecutando en Portugal, desarrollaron un nuevo modelo matemático con lo que llevar a cabo un “control eficaz de la pandemia”.

El artículo ‘ Optimal control of the COVID-19 pandemic: controlled sanitary deconfinement in Portugal’, que acaba de ver la luz en la revista Scientific Reports, presenta los resultados obtenidos después de aplicar la teoría matemática del control óptimo, en combinación con el análisis de la red social Twitter diera país, para ajustar la curva portuguesa de infectados.

Alberto Pérez Muñuzuri, Alejandro Carballosa, Juan Nieto y Jorge Mira son los científicos de la USC que firman la investigación junto a Iván Area de la universidad viguesa. El equipo ahondó en la evolución de la pandemia durante la primera ola en Portugal, un país en el que, durante su confinamiento, concurrieron circunstancias de homogeneidad —a nivel de comportamiento poblacional, sin fragmentación territorial y de reglamentaciones— y aislamiento de flujos de visitantes exteriores. “Estas características, sumadas a su relativamente gran tamaño de población, hicieron diera país un buen ejemplo a analizar”, explican los investigadores.

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“Las políticas de confinamiento adoptadas habían sido bien implementadas y evitaron una sobrecarga del sistema nacional de salud portugués”, indican.

Estudio de la red social Twitter

Los autores propusieron un modelo matemático que ajustó la curva portuguesa de infectados, con parámetros corregidos en base al análisis de la red social Twitter del país, para detectar cambios en la opinión pública a lo largo del tiempo.

A continuación, aplicaron la teoría matemática del control óptimo, con la que determinaron “estrategias que maximicen el número de personas que puedan retornar a la vida normal, minimizando al mismo tiempo el número de infectados activos, con costes económicos mínimos y garantizando un bajo nivel de hospitalizaciones”, explican.

De este modo, se logra determinar la intensidad y duración de los períodos de desconfinamento que “permiten mantener el número de infectados activos, y consecuentemente de hospitalizaciones, por debajo de un nivel considerado seguro para el sistema nacional de salud”, añaden.

La teoría del control óptimo es una rama de las matemáticas que ofrece una herramienta para abordar el problema de encontrar estrategias para detener la transmisión del SARS- CoV-2. “ES una poderosa herramienta para diseñar estrategias de control y actuar de manera óptima en un sistema dado”, señalan. “Puede ayudar a las autoridades sanitarias a comprender, anticipar y mitigar la propagación del virus y evaluar la efectividad potencial de estrategias de prevención específicas”, apuntan.


Cristiana Silva, Carla Cruz y Delfim F.M. Torres de la Universidad de Aveiro, Rui Fonseca-Pinto del Politécnico de Leiria, Rui Passadouro y Estevaõ Sonar de los Santos del ACES Pinhal Litoral y Wilson Abreu del Centre fuere Health Technology and Services Research de Puerto completan el resto de firmantes del artículo. El proyecto ‘Predico’, liderazgo por la USC, cuenta con financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación del Gobierno de España

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