El
usuario 九镑十五便士 (9 libras 15 centavos) de la Universidad de
Tecnología Informática de Beijing acaba de crear esta simulación, que
prontamente se ha convertido en un hit en China:
En este
video, se prueban cuatro posibles escenarios para contener una epidemia en un
lugar de constante proximidad, que puede representar una fábrica o una escuela.
Estos son los supuestos:
150 personas22 habitacionesUn lugar de trabajo común (izquierda)Una cafetería común (derecha)Un espacio de aislamiento (arriba, escenarios 3 y 4)
La
enfermedad tiene cuatro posibles estados:
AMARILLO — Contagiado, asintomático, baja infecciosidad.NARANJA — Contagiado, asintomático, alta infecciosidad.ROJO — Contagiado, sintomático.
Los
parámetros para simular son estos:
VERDE — No contagiaAMARILLO — Cada interacción tiene un 1.2% de probabilidad de contagio.NARANJA — Cada interacción tiene un 3% de probabilidad de contagio.El periodo de incubación varía de 2 a 7 días con igual probabilidad.El periodo NARANJA dura dos días.
En todos
los casos, empezamos con una persona contagiada de las 150, en estado NARANJA.
El movimiento de la gente es libre siempre salvo en el último caso. Los cuatro
escenarios y sus resultados son estos:
ESCENARIO
1. Movimiento libre, sin mascarillas.
En 5 días
prácticamente toda la población está infectada y en 10 días todos están en fase
ROJA.
ESCENARIO
2. Movimiento libre, con mascarillas.
El uso de
mascarillas reduce la probabilidad de contagio en 40%.
En 7 días
prácticamente toda la población está infectada y es cuestión de tiempo para que
todos lleguen a fase ROJA.
ESCENARIO
3. Con mascarillas, y aislamiento
de casos.
Al
detectar a la primera persona sintomática, se le aísla de inmediato. El Día 5 se
aíslan los primeros dos casos; pero la población sigue interactuando: el Día 7
ya hay 14 casos sintomáticos aislados y el Día 8 la infección es casi completa
en el resto.
ESCENARIO
4. Con mascarillas, aislamiento
y cuarentena.
Día 4: se
aíslan los primeros casos sintomáticos, y ese mismo día se impone una cuarentena
en las habitaciones. Un grupo pequeño de 9 individuos se retrasa para
cumplirla, porque deben de finalizar ciertas tareas (minuto 2:42—2:52). Para el
Día 12 sólo queda un solo grupo de 7 que no se han infectado (minuto 3:11).
CONCLUSIÓN:
Por supuesto este es un modelo muy simplificado que no toma en cuenta muchos factores del mundo real, pero parece haber una lección importante: mientras
no se restrinjan las interacciones en la población, tan sólo se retrasa la
infección masiva; una buena opción es la cuarentena para minimizar las oportunidades
de dispersión del virus, y así comprar tiempo para que se desarrollen las herramientas médicas para combatirlo. De esta forma las infecciones se identifican en grupos
pequeños y pueden aislarse y tratarse más rápidamente sin colapsar el sistema
completo.
Hola Alfonso. Gracias por la traducción. Muy interesante el modelo y lo que representa. Saludos.
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