El grupo de investigación en Biología Matemática y Computacional (BIOMAC) presentó los resultados de una investigación.
El grupo de investigación en Biología Matemática y Computacional (BIOMAC), en cabeza de Juan Manuel Cordovez, director del Departamento de Ingeniería Biomédica, presentó la propuesta para: 1) Crear modelos matemáticos con componentes espaciales, sociales y epidemiológicos ajustados a las diferentes complejidades de las ciudades colombianas; incluyendo los aspectos distintivos del sistema de cada ciudad como la infraestructura, el sistema de salud y los entornos. 2) Con los datos obtenidos, se usarán los modelos matemáticos para evaluar las posibles medidas de mitigación (por ejemplo, la duración de las restricciones de movilidad, apertura por olas o efectos económicos), así como por ciudades y manteniendo especial atención en las capacidades del sistema hospitalario en cada lugar. 3) Acoplar los modelos epidemiológicos con elementos microeconómicos, que permitan evaluar no sólo los efectos en las curvas epidemiológicas, sino la salud financiera de la población. Con esta propuesta el grupo pretende que las decisiones se tomen con mejores herramientas y aportar en la construcción de este campo al país a través de la vinculación y formación de doctores con capacidades técnicas, que mejoren la capacidad de respuesta frente a futuras situaciones similares.
El grupo BIOMAC presentó el pasado 8 de abril los primeros resultados de este proyecto en el estudio titulado: ‘Consideraciones para la post-cuarentena. ¿Es la prolongación de la cuarentena la solución al problema? Modelación COVID-19 – Bogotá’. En el ejercicio de modelación, el grupo de profesores intentó establecer el efecto de las medidas de mitigación de la propagación del COVID-19 en Bogotá, llegando a las siguientes conclusiones:
- Las medidas de mitigación implementadas permiten aplazar el crecimiento exponencial de los contagios, pero no evitan que se exceda la capacidad en camas de las UCI. Sin embargo, son claves para la etapa la preparación de los sistemas de emergencia y de salud.
- La duración de la restricción en el tiempo o la proporción de personas que cobije la norma tienen siempre el mismo efecto de desplazar la curva en el tiempo.
- Entre más larga en el tiempo y extensa en la proporción de población que cobija la restricción, más se aplaza la época de alta demanda de los servicios de salud.
- Los cálculos presentados para la ciudad de Bogotá indican que una restricción hasta abril 30, con una liberación en el mes de mayo, seguida de una nueva restricción en el mes de junio, produce un número menor de casos. Un resultado similar se obtiene cerrando cada dos semanas por dos semanas al 60% de movilidad.
- En el escenario de extender la restricción hasta abril 30 y complementarla con cierre de colegios y universidades hasta el 30 de mayo, encontramos que levantar las restricciones de colegios y de movilidad de adultos al trabajo (manteniendo el distanciamiento social) en el mes de mayo e implementarlas nuevamente en el mes de junio es lo más eficiente para aplacar la curva de casos.
- Encontramos que el cierre de colegios y universidades es menos eficiente en aplacar el crecimiento de la curva comparado con la restricción de la movilidad de adultos.
- Los modelos presentados se desarrollaron para contribuir al entendimiento del problema, pero hay criterios adicionales que es crítico tener en consideración, como son la capacidad hospitalaria y especialmente de UCI, y el tiempo que se requiere para incrementar esta capacidad. Los modelos presentados todavía tienen limitaciones importantes en la manera como incorporan la capacidad hospitalaria y de UCI, y la posibilidad de colapso de ambos.
- Tal como sucede con todos los modelos que se están desarrollando actualmente, nueva información que surja a medida que evoluciona la pandemia puede cambiar drásticamente los resultados presentados. Igualmente los resultados pueden cambiar e ir perfeccionando los modelos y los datos de entrada.
Nota relacionada: El día después: la post-cuarentena.
