La verdadera razón por la cual los modelos de coronavirus pueden “equivocarse”

Hace solo unas semanas, los investigadores del Imperial College de Londres lanzaron un modelo de la pandemia de coronavirus que sorprendió a los responsables políticos a la acción. Eso predijo un asombroso 2.2 millones de muertes desde COVID-19 en los EE. UU., y hasta 510,000 en el Reino Unido, lo que hace que ambos países abruptamente Cambio de curso en contener el brote.

El primer ministro del Reino Unido, Boris Johnson, quien había dicho que quería permitir que el virus se extendiera por todo el país para crear “inmunidad colectiva”, instituyó un orden nacional de quedarse en casa. Presidente Trump también cambio de dirección, pasando de llamarlo un engaño una semana a decir “cada uno de nosotros tiene un papel fundamental” que desempeñar en la desaceleración de la enfermedad.

Pero 10 días después de la publicación del informe, el epidemiólogo que dirigió el esfuerzo de modelado, Neil Ferguson, compareció ante el parlamento del Reino Unido, argumentando que ahora esperaba que las muertes del país fueran menos de 20,000. (No tocó las proyecciones para los EE. UU.) Algunos vieron esto como una reversión preocupante. El medio de comunicación conservador del Federalista anunció que Ferguson había retirado los hallazgos de su “modelo de pandemia del fin del mundo”.

Los modelos son representaciones simplificadas de la realidad y una herramienta a menudo difamada de ciencia moderna. Aquellos que estiman cuánto gases de efecto invernadero calentarán el planeta tienen sido atacado durante años por negadores quienes argumentan que tienen poca conexión con el mundo real. Ante una pandemia global, cuando las vidas y los trabajos están en juego, los epidemiólogos se enfrentan de repente a la misma crítica. (Senador John Cornyn de Texas se quejó en Twitter ese modelo de la pandemia actual y el cambio climático “no es el método científico, amigos”)

Construidos utilizando estadísticas y matemáticas, los modelos científicos pueden presentar posibles futuros: cómo se propagará una enfermedad, por ejemplo, o cómo el aumento de los niveles de CO2 cambiará nuestro clima. Pero no pueden dar cuenta de todos los aspectos de la realidad, y siempre vendrán con incertidumbre. Son herramientas, no bolas de cristal.

Entonces, aquellos que criticaron el modelo del Imperial College por predecir “erróneamente” millones de muertes en los Estados Unidos y el Reino Unido estaban fuera de la base. Ferguson y sus colegas tenían predicho que más de medio millón de británicos morirían sin medidas de mitigación, y que aproximadamente 250,000 morirían con las medidas que el gobierno estaba implementando. Con medidas óptimas de distanciamiento social, que el Reino Unido puso en práctica poco después de la publicación del informe, los investigadores esperaban muertes por decenas de miles. (El grupo del Imperial College no modeló las muertes estadounidenses con estrictas medidas de distanciamiento social).

Entonces el modelo no cambió; las políticas lo hicieron. Mientras tanto, el gobierno de los Estados Unidos ha sido confiando sobre un modelo del Instituto de Métricas y Evaluación de la Salud de la Universidad de Washington. Ese modelo inicialmente proyectado entre 100,000 y 240,000 muertes del coronavirus: ahora, esa estimación se ha revisado a entre 30,000 y 170,000. Esto se debe a que incorporó nuevos datos de distanciamiento social de España e Italia, lo que sugiere que las medidas de bloqueo podrían ser más efectivas para frenar la propagación en los Estados Unidos de lo que se creía anteriormente.

“Creo que en esta pandemia es particularmente difícil porque estamos haciendo suposiciones en estos modelos sobre los comportamientos humanos, que son increíblemente difíciles de capturar en un modelo y asignar un solo número”, dijo Helen Jenkins, epidemióloga de enfermedades infecciosas en la Universidad de Boston. . La mayoría de los modelos epidemiológicos simulan la cantidad de personas susceptibles, infectadas y que se han recuperado: un llamado modelo S-I-R. Pero eso requiere hacer estimaciones de la frecuencia con la que las personas interactúan y la distancia social que están haciendo, un trabajo difícil en un país de 300 millones de personas y 50 estados que siguen estrategias de cierre ligeramente diferentes.

Los investigadores enfrentan obstáculos similares cuando predicen el cambio climático. Por un lado, utilizan procesos más fáciles de modelar como convección, transferencia de calor y fluidos. Pero en algún momento también tienen que incorporar el comportamiento humano y grupal, al menos si quieren predecir cómo podrían cambiar las emisiones de gases de efecto invernadero en el futuro.

“Podrías tener el mejor modelo físico del mundo, pero si te equivocas en el comportamiento humano futuro, terminarías con una proyección de futuro bastante mala”, dijo Zeke Hausfather, científico del clima en el Breakthrough Institute. “Las incertidumbres en el cambio climático en nuestras elecciones como individuos y como sociedades son tan importantes, si no más, que las incertidumbres en el sistema climático físico que estamos tratando de modelar”.

Lo que hace que el trabajo sea aún más complicado es que una vez que se hace pública una proyección, el modelo en sí puede llevar a las personas a cambiar sus comportamientos. Si proyecta millones de muertes por una pandemia, los gobiernos podrían endurecer las restricciones de viaje y las personas podrían decidir quedarse en el interior. Zeynep Tufekci, profesor asociado de la Universidad de Carolina del Norte, escribió en el atlántico que esto es parte de lo que se supone que deben hacer los modelos. Presentan un rango, o un “árbol” de posibilidades, algunas de las cuales son tan desastrosas que se deben tomar medidas inmediatas para prevenirlas. Al cambiar el comportamiento, argumenta, podemos eliminar esas “ramas catastróficas” y dirigir a los gobiernos hacia un futuro más seguro.

Hausfather y otros científicos sostienen que ya hemos recortado una rama potencialmente catastrófica cuando se trata del cambio climático. A mediados de la década de 2000, parecía posible que “lo de siempre“Las emisiones de carbono podrían conducir a 5 grados centígrados de calentamiento para 2100. China tenía prisa por abrir plantas de carbón, y parecía que el carbón, el más sucio de los combustibles fósiles, estaba en camino de dominar por otro siglo. Hoy, un enfoque de “negocios como siempre” probablemente conduciría a alrededor de 3 grados centígrados de calentamiento, en parte porque los gobiernos mundiales han comenzado a tomar medidas enérgicas contra el carbón y aumentar la energía renovable.

“Aunque no está cerca del nivel de acción que se requeriría para cumplir con los compromisos de París, aún es suficiente para comenzar a” doblar la curva “lejos de estos peores resultados”, dijo Hausfather.

Eso es parte de por qué Anthony Fauci, un miembro clave del grupo de trabajo sobre coronavirus de la Casa Blanca, ha dicho repetidamente que una acción apropiada, en retrospectiva, se verá como una reacción exagerada. “Si parece que estás exagerando, probablemente estás haciendo lo correcto”, dijo le dijo a Margaret Brennan en Face the Nation. El éxito puede terminar pareciendo un fracaso.

¿Qué significa eso para abordar la pandemia? El distanciamiento social parece haber ayudado a EE. UU. A evitar los peores escenarios, pero aún quedan otras preguntas. Los investigadores ahora están tratando de entender qué medidas han sido más efectivas (¿Cerrar escuelas? ¿Limitar las reuniones sociales?), Para que algunas restricciones puedan ser levantadas lentamente. Pero no todas las opciones pueden encajar fácilmente en modelos epidemiológicos. Los funcionarios de salud pública y los gobernadores aún tienen que usar su propio juicio, equilibrando los riesgos de salud con otras necesidades sociales y económicas.

El sociólogo alemán Ulrich Beck escribió una vez que “los riesgos esperados son el látigo para mantener el presente en línea”. Los modelos están destinados a hacer precisamente eso, para evitar que las cosas se salgan de los rieles. No pueden proporcionar certeza, pero tanto para el cambio climático como para el coronavirus, pueden ayudarnos a evitar lo peor.

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