Juan Nieto: “La lección aprendida de la pandemia es que hay que estar atentos y actuar rápido”

Fuente: La Voz de Galicia

Redacción.-El catedrático de la Universidad de Santiago de Compostela (USC), Juan José Nieto, asegura en una entrevista con La Voz de Galicia, que habrá nuevos virus que encontrarán “formas nuevas e imprevisibles de atacarnos”.

A continuación se recoge parte de la entrevista.

El flujo de visitantes extranjeros y el papel de los asintomáticos son algunos de los elementos a los que se refiere este catedrático de Análisis Matemático de la USC, que ha diseñado un modelo matemático para predecir el comportamiento del SARS-CoV-2.

Pregunta-¿La nueva ola a nivel nacional puede llegar antes de lo previsto?

Respuesta-Es casi imposible hacer en estos momentos una predicción sobre la nueva ola del Covid-19 debido a los distintos factores inciertos, aunque se pueden hacer estimaciones a corto plazo viendo las gráficas.

Seguramente la lección aprendida es que hay que estar atentos a la evolución y actuar rápidamente. Una vez que se pasa cierto umbral de contagios, la situación pasa de epidemia a pandemia.

P-¿Cómo pueden afectar los brotes activos en España a la evolución de la transmisión?

R-Pues de manera muy significativa, aunque ahora ya estamos todos muy concienciados de las medidas que hay que tomar para aislar los focos. Es evidente que cuantos más brotes existan, más difícil será de controlar ya que se necesitan más medios humanos y materiales.

P-¿Conocer el origen del virus es relevante a la hora de formular modelos matemáticos?

R-Toda información acerca del virus, como puede ser el origen o cómo se propaga, es relevante. Hay todavía muchos aspectos desconocidos que ayudarán a los médicos, epidemiólogos y científicos a descubrir nuevos aspectos para protegernos. Piense que la OMS acaba de reconocer que el covid-19 puede transmitirse por el aire. Precisamente, a veces, el estudio de un modelo matemático permite inferir alguna faceta que no se percibe a simple vista y que puede ser útil.

P.-¿A qué otras cosas relacionadas con el coronavirus pueden contribuir los algoritmos o las matemáticas?

R-A hacer algunas previsiones a corto plazo que en los momentos álgidos de la epidemia fueron muy útiles, como el número de personas que necesitan ser ingresadas en un hospital o en una UCI. También a cuestiones de logística y optimización de recursos.



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