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Pronósticos falsos: Astrofísico alemán critica duramente a los modeladores del corona 

Pronósticos falsos: Astrofísico alemán critica duramente a los modeladores del corona
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Las predicciones de Corona desde principios de 2020 se basan en modelos antiguos que no tienen en cuenta factores importantes. Esto es lo que dice el astrofísico Bernhard Müller.

25.10.2021 – 06:10 Uhr

Berlín – A principios de octubre, dos investigadores fueron galardonados con el Premio Nobel de Física por sus trabajos sobre sistemas complejos. Estos sistemas se caracterizan por la aleatoriedad y el desorden y son difíciles de entender, explicó el Comité Nobel. Uno de los dos galardonados fue el investigador climático alemán Klaus Hasselmann, que había desarrollado un modelo de la conexión entre el calentamiento global y el aumento de las emisiones de CO2. Pero el cambio climático no es la única cuestión compleja. La pandemia de Corona también debe ser considerada como tal. Sin embargo, esto no se ha hecho, critica el astrofísico Bernhard Müller, profesor de la Universidad de Monash (Australia).

Müller suele ocuparse con las explosiones de supernovas a partir de complejas simulaciones. En un documento argumentativo, ahora también ha abordado la «modelización de la pandemia de la corona». Es la continuación de un trabajo de tesis en el que un grupo de ocho autores en torno al médico de Colonia Matthias Schrappe presentó recientemente un concepto para entender la «pandemia como un sistema complejo«.

Alta pretensión de validez y falta de autocrítica

¿A qué velocidad se propagará el Sars-CoV-2? ¿Qué medidas de contención son adecuadas y eficaces? Estas cuestiones se abordaron en la modelización de la pandemia, es decir, la simulación del curso de la pandemia mediante modelos en el ordenador. Las medidas de Corona se derivaron en gran medida de esto, hasta el llamado lockdown. En Alemania, dominan los grupos de investigación de Göttingen, Braunschweig y Berlín.

Mirando hacia atrás, Bernhard Müller escribe:

«Rara vez en la historia de la ciencia ha habido una mayor tensión entre la pretensión de validez y el impacto político de las predicciones y la notable falta de apertura y autocrítica cuando las predicciones no se hicieron realidad».

Esto es algo de lo que no se ha hablado hasta ahora. Con su «crítica de la maniobra», el astrofísico quiere ahora aportar a la opinión pública su contribución a la cuestión de

«qué resiliencia tenían los modelos en cuyo nombre se condujo el ejecutivo durante meses».

En este contexto hay que considerar lo siguiente: Como nuevo virus pandémico, el Sars-CoV-2 tiene tendencia a propagarse cada vez más en cuanto se encuentra con grupos de personas que aún no están inmunizadas. Los investigadores serios no discuten que las medidas de protección contra la infección -distancia, medidas de higiene, máscaras, pruebas, cuarentena y también restricciones de contacto- son necesarias. Müller se pregunta sobre todo si los modelos predijeron el curso de la pandemia sobre una base fiable, y si a partir de ellos se pudieron justificar válidamente las duras  medidas de lockdown.

Tiene grandes dudas al respecto. Como explica,

se utilizaron modelos relativamente simples que no tenían en cuenta la complejidad de los acontecimientos. Además, los modelos no se desarrollaron más durante la pandemia. Tampoco hubo autocrítica después de que las previsiones no se cumplieron en todo su dramatismo, y ello a pesar de que en parte sobre su base se habían decidido duras medidas, algunas de las cuales tuvieron importantes consecuencias económicas y sociales. Para Müller, es urgente un debate al respecto, también para que la ciencia actúe de forma diferente en el futuro.

Se cuestiona la previsión de «crecimiento exponencial»

En concreto, Müller parte de las previsiones de «crecimiento exponencial» a principios de 2020. En aquella época, los políticos y los medios de comunicación calcularon repetidamente que una persona infectada contagiaría a un número determinado de otras personas, basándose en el llamado número básico de reproducción (valor R). Si el valor R fuera de 3,0, entonces una persona infectaría a tres personas, la siguiente generación a nueve, la siguiente a 27, y así sucesivamente. Hasta que se acerque a la «inmunidad de rebaño». En marzo de 2020, se preveía hasta diez millones de personas infectadas y posiblemente cientos de miles de muertes en la primera oleada sólo en Alemania, si no se hacía nada. Y en los cálculos con el modelo, un lockdown con prohibición de contacto tenía el efecto más eficaz.

Hoy, Müller critica los fundamentos con que se arrancó el trabajo. Habla de «ecuaciones al nivel de las matemáticas de la enseñanza media». Los llamados modelos SIR y SEIR utilizados se basan en un enfoque que tiene casi cien años. Los supuestos del modelo incluyen, por ejemplo, que la población está bien mezclada, que todos pueden entrar en contacto con todos los demás y que todos son aproximadamente igual de susceptibles a la enfermedad. Según Müller, los modelos no hacen mucho por sacudir la «imagen ingenua del crecimiento exponencial».

«El hecho de que se pudieran construir modelos epidémicos realistas de forma tan barata parecía sospechoso desde el principio, pero dada la situación de la información, la gente estaba contenta de dar a la tesis del inminente crecimiento exponencial el beneficio de la duda.»

Sin embargo, el curso de la pandemia pronto demostró que la realidad era mucho más compleja. Después de que la primera oleada se calmó, se discutió sobre «cuándo y por qué el famoso valor R cayó por debajo de uno«. La razón aducida fue que las medidas contra Corona habían roto el crecimiento exponencial. «Esto es comprensible, porque una reducción de los contactos debe influir indiscutiblemente en el proceso de infección, pero sigue siendo un cortocircuito lógico«, explica el investigador.

Según Müller, nunca se ha podido demostrar de forma fehaciente qué medidas condujeron a la disminución de la primera oleada. Los creadores de modelos de Göttingen mostraron en julio de 2020 que las restricciones de contacto por parte del gobierno jugaron un papel decisivo, lo que puede parecer lógico. Pero el astrofísico encontró incoherencias que «preocupan al experto». Y descubrió que en un análisis posterior de los autores -con un conjunto de datos mejor- el efecto decisivo había desaparecido.

Müller critica sobre todo que, tras el primer acontecimiento sorprendente, los científicos implicados en la modelización no hayan «diseccionado despiadadamente» los supuestos en los que se basan sus modelos y no hayan buscado en la literatura fenómenos similares. Pero los modelizadores de la epidemia «no fueron al parecer animados a hacerlo por los políticos, ni lo hicieron por iniciativa propia, ni las consultas de los colegas dieron sus frutos«.

Dispersión significativa en la ola invernal de la Corona 2020/21

Modelos más complejos podrían haber demostrado que las epidemias no crecen exponencialmente hasta el final, incluso sin restricciones de contacto impuestas. En mayo de 2020, él mismo intentó reproducir la primera oleada en Alemania con algunas suposiciones sobre los patrones de contacto de la población, «sin presuponer ningún efecto del lockdown«, dice Müller. Fue un «ejercicio fácil«. Sin embargo, siempre hay que confrontar los modelos que usas con los datos recogidos de las observaciones y ajustar los modelos en función de los datos. Por ejemplo, se obtienen pistas cuando se desglosan los eventos de la infección con mayor precisión. Por ejemplo, Müller encontró «una significativa asincronía temporal entre las distintas comunas» para las cifras de muertes de la ola de invierno 2020/21, con una «considerable dispersión«. Eso debe ser explicado.

Entre otras cosas, Müller sospecha de los «efectos de heterogeneidad natural» y de los «efectos de frenado a través de grupos«, en los que el número de nuevas infecciones disminuye más rápido de lo esperado. El propio astrofísico esboza en su obra un modelo de cúmulo de este tipo. Muestra de manera muy simplificada que una epidemia no se propaga de manera uniforme en la población, sino en los llamados clusters -por ejemplo, en comunidades, residencias de ancianos, centros de vacaciones, pero también cada vez más en determinados grupos de edad y redes de contacto, que a su vez cambian constantemente. Además, según Müller, algunas personas no se infectan en absoluto, por razones desconocidas, pero otras permanecen con el virus durante mucho tiempo y de forma intensiva y se convierten en un superdifusor. También hay que tener en cuenta los factores ambientales variables: La radiación UV, la temperatura, la humedad, etc.

En modelos más complejos, «el rápido aumento de la probabilidad de contactos de seguimiento ‘gastados’ provoca una rápida ralentización del proceso de infección«, escribe Müller. Y hace algunas sugerencias sobre cómo representar mejor la compleja realidad, por ejemplo dividiendo la población en más subgrupos que en los modelos SIR y sustituyendo el número de reproducción por una matriz que describa la frecuencia con la que alguien del grupo de edad X infecta a alguien del grupo de edad Y, o dividiendo a las personas de forma aún más fina según el número de contactos que tengan. La presentación de Müller incluye términos técnicos como sistema de reacción-difusión, teoría de grupos de renormalización, teoría de fractales, teoría de bifurcación y similares, que apenas significan nada para los profanos.

Sobre todo, es necesario un minucioso trabajo de detalle para acercarse a la realidad, dice Müller. Pone un ejemplo que se refiere al llamado valor R, es decir, el número de personas que una persona infectada contagia de media.

«Si mi modelo dice que el valor R bajó porque se prohibieron los contactos fuera de la familia durante el tiempo de ocio, entonces debería comprobar las rutas reales de infección antes y después de las restricciones de contacto – incluso el teórico más dotado no puede manejar algo así desde un escritorio con cálculos astutos e investigación bibliográfica».

Sólo «mirar con lupa» puede proporcionar una visión verdaderamente sólida, dijo.

«Si en lugar de eso te limitas a introducir los datos disponibles en la maquinaria estadística automatizada y dejas la producción de conocimientos en manos del ordenador, tienes que estar preparado para los fallos».

La Comisión estudiará la modelización de la pandemia de Corona

Müller pide que se cree una comisión de investigación sobre la modelización científica de la pandemia de Corona, que en general también se pregunte: «¿Qué pueden hacer realmente los modelos y por qué a veces han errado tanto el tiro? ¿Qué se ha confirmado, qué ha resultado ser un error de apreciación? ¿Qué errores se han cometido?» Como explica, el propio Instituto Robert Koch (RKI) incorporó factores de incertidumbre en los primeros escenarios del modelo «para tener en cuenta que los efectos de las agrupaciones podrían reducir el número máximo de infecciones en un determinado factor«. En otras palabras, se sospechaba que las previsiones podrían ser demasiado elevadas. Sin embargo, en algún momento estos factores de incertidumbre desaparecieron.

El astrofísico se siente especialmente ofendido por la actitud de los propios modeladores de la pandemia. Escribe:

«En lugar de explicar de forma diferenciada dónde los modelos sólo ilustran correlaciones cualitativas, dónde pueden ser cuantitativamente robustos, dónde están sus incertidumbres y límites, han reaccionado con intransigencia según la máxima: hay que creer en las simulaciones, y si no son correctas, no es culpa nuestra».

Según Müller, los modelos se han sobrestimado completamente en varias ocasiones, la última en la primavera de 2021, cuando los investigadores de Berlín predijeron una incidencia de siete días de unos 2.000 nuevos casos por cada 100.000 personas en Alemania en mayo. Incluso en escenarios alternativos, la incidencia de alrededor de 500 era varias veces superior a la realidad posterior. Una frase de los modelizadores habría bastado para mostrar las incertidumbres, a saber: «El modelo muestra cualitativamente el efecto descrito, pero las cifras absolutas pueden estar sujetas a un factor de incertidumbre de cinco a diez«.

Visión demasiado rígida centrada en modelos simplificados

Tal vez se podría decir: en la emergencia de la pandemia, los políticos quisieron «ir a lo seguro«, y la complejidad de los acontecimientos no se puede modelar realmente. Así que asumieron lo peor y simplemente «cerraron todo«. Sin embargo, podría haber sido posible llevar a cabo un debate con un poco menos de pánico, teniendo en cuenta los posibles efectos naturales de la desaceleración. Se podrían haber diferenciado más las medidas, centrándose antes en los llamados clusters, en las medidas de protección para las residencias de ancianos y en «otras estrategias de control de riesgos propuestas por los profesionales de la salud«, dice Müller. Y se pregunta: «¿Qué posibilidades hemos llegado, en determinadas circunstancias, a pasar por alto por habernos centrado con demasiada rigidez en modelos simplificados?»

Traducido para piensaChile: Martin Fischer

*Fuente: Berliner Zeitung

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