Los modelos matemáticos son acercamientos a la realidad; sin embargo, las conductas sociales o las acciones de gobierno ante emergencias como la generada por el covid-19, cambian los pronósticos y las proyecciones.
En el punto anterior coincidieron los especialistas Aarón Romo Hernández, investigador del Departamento de Ingeniería Química, Alimentos y Ambiental de la Universidad de las Américas Puebla (Udlap); Jendry Nairobi Arguedas Flatts, candidata a doctora en Ciencias Matemáticas de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y Miguel Ángel Vargas Valencia, investigador en Ingeniería de la Universidad Santiago de Cali.
Durante el encuentro virtual “Modelación Matemática de las Epidemias”, organizado por la universidad poblana ubicada en San Andrés Cholula, Romo Hernández explicó que un modelo matemático es incorrecto porque no es capaz de encontrar la verdad absoluta; sin embargo, es una aproximación.
“El modelo matemático es un acercamiento de qué es lo que está sucediendo en realidad en un fenómeno físico o en un fenómeno social. Desde esa perspectiva, al no tener una reproducción fidedigna de lo que es la realidad, el modelo no se puede considerar correcto”, apuntó.
Agregó que la parte fundamental es que a partir de los resultados de los modelos matemáticos se puedan tomar decisiones en beneficio de la población que está enfrentando complicaciones ante pandemias como la del coronavirus.
“Si bien, los modelos matemáticos no son correctos en el sentido de que no predicen la verdad, sí extraen ciertas características de lo que está pasando y esas características son las que nos impulsan a tomar decisiones, en este caso de una epidemia”, explicó el investigador de la UDLAP.
Por su parte, Arguedas Flatts explicó que los modelos matemáticos relacionados con las epidemiologías permiten tomar decisiones para el control de problemas y establecer estrategias de mitigación.
“A nivel epidemiológico, los modelos poblacionales son importantes porque proporcionan apoyo teórico o evidencia matemática que justifica como establecer medidas de control efectivas como estrategias de vacunación; protocolos de cuarentena o aislamiento; predicción de futuros brotes; estrategias de mitigación como cierre de eventos masivos, escuelas, transporte público o cuantificación, descripción y alcances del brote”, explicó la investigadora de la UNAM.
Durante su participación, Miguel Ángel Vargas Valencia, investigador en ingeniería de la Universidad Santiago de Cali, explicó que las construcciones de los modelos permiten entender el comportamiento de la pandemia de coronavirus; sin embargo, ninguno puede ser considerado una “bola de cristal” o una manera de predecir un futuro exacto.
“Los modelos matemáticos no son bolas de cristal, ya que éstos sólo presentan un panorama o ciertos comportamientos que están sujetos a cambios debido a conductas sociales o qué tantas intervenciones de salud pública tienen los gobiernos en las poblaciones que están teniendo las epidemias”, explicó el investigador de la Universidad Santiago de Cali.
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