La bajada de casos fruto de la vacunación no solo produce que las medidas se vayan relajando (a un ritmo discutible, todo sea dicho), sino que también se van desactivando otros elementos de seguridad. La fórmula a través de la cual el CCAES que dirige Fernando Simón alertaba a las comunidades autonómicas sobre cuántas camas de UCI habían de preparar era una ecuación elaborada por un equipo de matemáticos de la Universidad Pública de Navarra (UPNA). Esta ecuación no se actualiza con los datos de hospitalización diaria desde la semana pasada, debido al descenso persistente de los contagios

El catedrático Fermín Mallor es uno de los responsables del equipo que elaboró el modelo matemático que permitía adelantarse al pico de utilización de camas UCI. Lo hacían en función de los datos de hospitalización, cruzándolos con las posibilidades que cada uno de ellos tenía (en función de su edad, sexo, etc.) de acabar necesitando un ingreso en intensivos.

«Nuestro dato de entrada era cuántos pacientes se hospitalizan diariamente. Con esto ajustamos una curva de ingresos diarios. Por un lado, proyectamos esta curva en el futuro y, por el otro, estudiamos cuánto tiempo necesita un paciente estar hospitalizado y cuántos de ellos necesitarán UCI. Uniendo estas dos cosas, simulamos el futuro muchas veces. Simulamos cuántos llegan y cuántos pueden necesitar UCI. Con todas las posibilidades efectuamos estadísticas», explica Mallor.

Una de las ventajas del algoritmo desarrollado en Iruñea es que es capaz de predecir el futuro y los picos sin necesidad de mirar los contagios. Bastaba solo con ingresos hospitalarios, que es «un dato sobre el que hay certidumbre», según explica el catedrático. No hay que olvidar que el método de recuento de los casos diarios en el Estado español ha sido poco fiable y ciertamente polémico, porque no todas las comunidades reportaban en tiempo y forma ni destinaban recursos suficientes al rastreo. Algunos datos que manejaban –como la probabilidad de ingreso en UCI por edad, etc.– las obtenían del CCAES y Mallor entiende que tienen carácter confidencial.

Una semana de adelanto

«Las predicciones han sido buenas, sobre todo en la primera y la tercera ola. Nos equivocamos, por ejemplo, en la segunda en Navarra, porque la ola fue extraña. No fue limpia, sino que tuvo dos montañitas. Pareció remitir en octubre y luego vino la onda de verdad», confiesa el matemático. No fue este un error que durara mucho tiempo, dado que el modelo se actualiza diariamente con los nuevos ingresos.

Tras recalibrarse, su fórmula matemática predice cuántas personas requerirán ingreso dentro de siete o diez días.

Por fortuna, Mallor no puede predecir en GARA cómo estarán las UCI de Hegoalde la semana próxima. «Podríamos hacerlo, pero el viernes pasado quedamos con el Ministerio que dejábamos de recalibrar el algoritmo, porque consideraban que la tendencia es decreciente y que la situación está controlada. Hay más altas que bajas en todas las CCAA. Solo nos queda esperar que los hospitales se vayan vaciando», explica el investigador, sin cerrar del todo la puerta a otra ola.

El interés de las predicciones del algoritmo es mayor en un escenario de subida, pues permite preparar personal y equipos. Adivinar la velocidad del vaciamiento resulta esperanzador, pero menos útil. Con todo, el trabajo de Mallor, David García de Vicuña y los demás del equipo de q-UPHS es una muestra más del esfuerzo científico multidisciplinar que ha ayudado a superar la pandemia y que ha sido silenciado por el propio volumen de la tragedia.

Simulaciones

«Simulamos el futuro muchas veces para ver cuántos pueden ingresar y cuánto tiempo permanecerán»

Fermín MALLOR

Catedrático de la UPNA