Manuel de León, matemático: “El modelo para predecir el coronavirus es muy sencillo, tiene 100 años y se usó por primera vez para la malaria”

Manuel de León es matemático, profesor en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas y el creador del Instituto de Ciencias Matemáticas. Explica la importancia de la ciencia para predecir lo que va a pasar con la COVID-19 y también cómo son los modelos que calculan la gravedad de una pandemia, aunque al final las decisiones sean políticas, ya que cuando tienes los números hay que hacer “un compromiso entre lo ideal y la realidad”. 

¿Con qué modelos matemáticos se predice una pandemia como esta?

Realmente el modelo es muy sencillo, tiene 100 años y se usó por primera vez para la malaria, aunque con el tiempo se ha ido modificando y completando. Se llaman modelos compartimentales, porque compartimentan a la población en grupos, digamos en cajas. En una caja están las personas sanas y por tanto susceptibles de padecer la infección. En otra, los que se han infectado. En la tercera, los que se han recuperado o fallecido. A eso le puedes añadir más cajitas y complicarlo todo lo que quieras, claro. En este modelo, denominado SIR, se observa cómo se pasa de una caja a otra, hay unas tasas de probabilidad de infección y de curación. Y con todo eso se construye el famoso R0, que es a cuánta gente puede infectar una persona que está infectada.  Es determinista. Tú pones los datos y te salen los resultados y ves cómo varían. Te ayudan a predecir qué pasará y a que los gobiernos tomen medidas antes, por ejemplo, para que no colapse la UCI.

¿Pero el modelo funciona teniendo en cuenta que en España no conocemos la cifra real de contagiados, por los muchos asintomáticos y falta de pruebas?

Es que el modelo funciona porque es relativo. Lo que miras no son los totales, sino el porcentaje respecto al total, siendo el total no 47 millones de españoles, sino la suma de las tres cajas. No estás mirando fuera de esas cajas. Si no, no funcionarían. No es la cantidad global sino la variación que va tomando.  Con eso predices el número máximo a donde vas a llegar. Y por eso el confinamiento, porque has de bajar el número máximo, que es el que te da tu capacidad sanitaria, por ejemplo el número de UCI.  Las matemáticas no te van a curar pero te van a predecir qué va a pasar.

¿Son los modelos matemáticos los que recomiendan tomar medidas en algún punto o solo dan datos y toman decisiones los políticos?

Es una decisión política. Si me preguntas qué es lo mejor, te responderé que cada uno en su casa y sin salir. Pero hay que comer, el agua tiene que llegar, la luz, la fibra óptica... Hay que hacer un compromiso entre lo ideal y la realidad.

¿El Modelo SIR y el R0 justifican la relajación de las medidas desde este lunes para “deshibernar” la economía?

Cuando el R está por debajo del 1, como ahora, se pueden relajar las medidas. Porque si no contagias, pues perfecto. Si la media está por debajo de 1 los contagios se reducen. Por eso ese factor es clave. Ahora se ha visto que se ha reducido, y han dicho vamos a ver cómo funciona si se vuelve parcialmente al trabajo, y ya veremos en dos semanas qué consecuencias tiene. En esta etapa, en la que se ha llegado a la meseta de la curva, hay que ser muy cuidadosos para predecir y no equivocarse.

¿El confinamiento es lo recomendable, según las matemáticas?

Con el confinamiento, como no hay contacto no hay transmisión, y eso baja esa tasa de contagio, claro. Si el contagiado no contagia el virus se va deteniendo. En Reino Unido empezaron con la teoría de que si se contagiaba al 60% de la población se conseguiría la inmunidad colectiva o de rebaño y ya no se transmitiría el virus. Pero el problema de esa teoría es que supondría una tasa de ingreso en las UCI imposible de manejar y muchas muertes, y por eso han cambiado.

¿Hay más métodos científicos y matemáticos que se puedan aplicar al coronavirus? 

Hay otros modelos con ciencia de datos, por eso quieren los datos de nuestros teléfonos móviles, para poder seguir cómo nos movemos, porque con eso puedes predecir el comportamiento social, algo que no puedes hacer con el SIR. Tiene aplicaciones en todos los ámbitos. Por ejemplo, en Tokio se analizan los mensajes de redes sociales y se utiliza para saber a dónde mandar los taxis porque está lloviendo.

¿Y cómo aplica esto en la COVID-19?

Sabes dónde está la gente y lo que está haciendo y de ese modo conoces los patrones de lo que está sucediendo en una ciudad, dónde se concentran las personas...

¿Cómo de útil es el estudio poblacional que ha anunciado el gobierno con 60.000 tests?

Obviamente para tomar decisiones no hace falta hacer una prueba a cada español. Es como las encuestas de las elecciones, que no preguntas uno a uno qué va a votar. Si haces entre 50.000 o 100.000 tests puedes tener una idea aproximada de contagios. Eso hay que diseñarlo bien, lo hacen los estadísticos.  Haces una muestra por edades, barrios, sexo, zonas rurales o urbanas... Para diseñarlo y elegir la muestra se sacan datos de ayuntamientos, comunidades autónomas, del gobierno central... Con este tipo de estudios puedes saber por qué en unos sitios hay más contagios que en otros, cuánto influye la capitalidad, las conexiones aéreas, la densidad de población... 

Todos los días se dan diversos datos en las ruedas de prensa. ¿Qué datos son los que tienen más importancia y en los que hay que fijarse?

Sobre todo la evolución, si sube o baja. Gracias al confinamiento ha bajado la posibilidad de contagiar porque estamos en casa. Gracias a eso el número de casos o fallecidos respecto ayer baja. 

Y la curva se aplana...

Sí, sí, se ve que se está aplanando. Lo que llamamos 'la derivada' va bajando. La derivada sería la pendiente, digamos, y se ve el decrecimiento. Hasta el momento que no haya fallecidos, que es lo que han conseguido en China.

¿Cuál es el problema de fiabilidad con los datos españoles? 

Seguramente la coordinación, que no se ha hecho un modelo igual para todos los sitios y comunidades autónomas. Todo empieza en los hospitales que diagnostican: unos pacientes van a UCI y otros no, unos fallecen y otros no... Y todo eso se recoge en una tabla Excel, por edades, sexo, dolencias previas... Y también se recogen datos de atención primaria. Los clasificas, los juntas y puedes hacer una predicción si están bien tomados. Como es una epidemia en todo el territorio, también tienes que tener en cuenta eso, que los datos de Galicia no son los de Madrid, porque la epidemia ha llegado allí después. Los modelos predictivos deberían adaptarse a cada territorio y comunidad autónoma. Ha habido focos, pero en otros sitios casi nada y hay que tener en cuenta esas variables para hacer los modelos.

La globalización acelera los contagios. ¿Sobre qué teoría reposa eso?

Por ejemplo, en la teoría de los seis grados del sociólogo Milgram, que dice que cualquier persona está conectada a otra del planeta con cinco personas interpuestas. Hay quien dice que con las redes sociales ahora es incluso menos. Básicamente,  cuanto menos conectados estemos, más seguros vamos a estar. 

Los estudios del Imperial College estimaban que en España podía haber entre 1,7 y 19 millones de infectados y la Universidad de Washington predecía 19.000 muertos. ¿Cómo se hacen estos cálculos? 

Con algo parecido al modelo SIR. Vas calculando la mortalidad y la extrapolas. Es casi una regla de tres. De un millón se han muerto X, pues de 20 millones, tantos. La horquilla del Imperial College era tan alta porque no hay datos tan fiables, por eso los tests del estudio poblacional hay que hacerlos bien. Y ojalá hubiera muchos infectados, que eso es lo que te da la inmunidad. 

Partidos como Vox hablan de ocultación de datos y critican como fallo del sistema la alta letalidad del virus en España. ¿Tiene fundamento? 

Pensar en eso es más complicado que la realidad, habría que tener una mente realmente retorcida. En España los datos son los que se están dando más o menos. Claro que hay más gente infectada de la que se dice, por eso en España es un 10% la tasa de letalidad, que no se puede valorar de momento porque obviamente es muchísimo más baja, no puedes calcularla con los infectados que tienes a día de hoy porque no son los infectados reales.