Los esfuerzos para contener brotes como el reciente coronavirus dependen de poder predecir cómo se puede propagar la enfermedad en todo el mundo. En los primeros días, cuando los datos confiables pueden ser escasos, los investigadores recurren a modelos matemáticos que calculan la probabilidad de que los individuos transmitan la enfermedad.

La potencia informática moderna permite que estos modelos incorporen rápidamente varias entradas, como contagio patrones de movimiento de personas potencialmente infectado. El cierre de un aeropuerto en particular, por ejemplo, puede afectar la propagación global de una enfermedad.

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Cuando se utilizan datos incompletos, un pequeño error puede tener un efecto enorme. Dado que cada factor desconocido introduce más incertidumbre en un modelo, los investigadores prefieren centrarse en una fórmula más limitada que depende de un solo factor principal.

Además, si diferentes modelos apuntan en la misma dirección, hay más confianza en el realismo de los resultados. Los modelos también deben considerar el impacto de las intervenciones de salud pública, como la adopción de mascarillas, el cierre de escuelas u otras medidas gubernamentales, como la cuarentena de ciudades enteras.