Un alumno de la UPV diseña un programa informático capaz de predecir la evolución de la pandemia

Bilbao

Predecir la expansión del virus. Ese es el ambicioso objetivo que ha conseguido Unai Otamendi con su trabajo final de grado en el grado de Ingeniería Electrónica en la Universidad del País Vasco (UPV). Titulado "Portaera sozialaren eragina epidemien hedapenean" ("Impacto del comportamiento social en la propagación de epidemias") este joven estudiante de la UPV ha desarrollado un programa informático capaz de prever la expansión de la COVID-19 mediante simulaciones que incluyen un estudio de la influencia de medidas como el uso de la mascarilla, el distanciamiento social o un mayor rastreo.

Las simulaciones realizadas por Otamendi, limitadas a su Oñati natal, han mostrado un alto grado de precisión a la hora de estudiar la propagación del virus por su localidad. El programa, según explica el propio estudiante, "permite incluir otras variables a las que no llegan las ecuaciones, como los factores ambientales o socioeconómicos".

También permite analizar la eficacia de algunas medidas implementadas hasta la fecha y las diferencias entre su cumplimiento, como es el caso del uso de mascarilla. Otamendi, por ejemplo, ha simulado cómo serían las olas de contagios con distintos cumplimientos en el uso del cubrebocas: cuanto más rigurosa es la sociedad en el uso de la mascarilla, las olas son más cortas y menos intensas. "La mascarilla y el distanciamiento ayudan a aplanar la curva y a modificar la duración y los picos de las olas". Un factor importante "para no saturar el sistema sanitario".

En su trabajo de fin de grado, Otamendi también calibra cómo afectaría un mayor rastreo a la hora de detectar los casos. Para ello, el universitario de la UPV plantea tres escenarios con estrategias de rastreo distintas: una estándar —con los criterios de rastreo y de definición de contactos como hasta ahora—, otra basada en la ampliación del concepto de contacto estrecho —y por tanto, más estricta a la hora de cribar y confinar a personas— y un último escenario donde se realizan tests aleatorios.

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El análisis de esas técnicas ha demostrado que un aumento del rastreo permitiría reducir los contagios hasta en más de seis veces. En el caso de Oñati, bastaría con hacer un 25% más de pruebas diagnósticas entre los contactos de los positivos para reducir los casos en un 84%. Dicho de otra manera: si en vez de 62 tests diarios se hiciesen 85 se pasaría de tener 4.195 casos de COVID-19 a apenas 673 en ocho meses. "Ha sido la medida más drástica que hemos visto en el programa: la ampliación de círculos sociales donde se hacen tests en espacios como el ámbito laboral o educativo se reducen los casos en más de seis veces", apunta Otamendi.

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Sobre la situación actual, el joven estudiante entiende que "el cambio de medidas, de horarios o hasta el mejor tiempo puede hacer que valores como el R0 suban". Entonces, apostilla Otamendi, "sí podría ser perfectamente que viésemos ahora un pequeño repunte" del virus.

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Para completar su trabajo, el universitario trabaja ahora en una nueva simulación con diez pueblos que permita tener en cuenta factores que hasta ahora no habían sido valorados en su trabajo de fin de grado, como la interacción entre pueblos por motivos laborales o de ocio. "Esto permitirá ver la influencia de otras medidas como los cierres perimetrales". Otamendi espera hacer con esa nueva simulación un artículo académico para seguir dando a conocer su programa.