No, no es posible predecir con precisión el pico y el final de una pandemia

¿Puede predecirse con precisión cuándo llegará el pico y el final de una pandemia como la del covid-19? Respuesta corta: no. La respuesta larga está en el artículo escrito a ocho manos por los investigadores Mario Castro, José A. Cuesta, Susanna Manrubia y el berciano Saúl Ares, en el que explican por qué las dinámicas de crecimiento exponencial son intrínsecamente impredecibles.

Aunque en un primer momento se pudo pensar que esta falta de precisión podría deberse a la ausencia de datos o que estos fueran más exactos, el estudio ha llegado a la conclusión de que incluso la más leve variación en los parámetros crea una gran incertidumbre en la previsión a medio y largo plazo.

¿Significa esto que todo el trabajo que están llevando a cabo para elaborar modelos de crecimiento de la pandemia es inútil? Ni mucho menos. Simplemente, ponen de manifiesto que la predicción de evolución de una pandemia no es una ciencia exacta, sino que tiene mucho que ver con otra más conocida: la previsión meteorológica.

Así, del mismo modo que es imposible saber con una seguridad del cien por cien si dentro de una semana hará sol o lloverá, tampoco puede aventurarse a ciencia cierta qué pasará con el coronavirus en siete días, pero sí se pueden dar aproximaciones que nos ayuden a tomar decisiones. Es decir, aunque suene a provocación en estos tiempos de confinamiento: si hacemos planes para el próximo fin de semana o nos quedamos en casa.

Por supuesto, igual que la previsión meteorológica ha evolucionado a lo largo del tiempo y ahora es más precisa que hace 50 años, lo mismo puede ocurrir con la ‘previsión epidemiológica’, siempre y cuando se destinen los suficientes esfuerzos a ello.Sin ir más lejos, los actuales estudios serán una buena base para futuras pandemias, por eso el artículo de Castro, Cuesta, Manrubia y Ares concluye preguntándose si el covid-19 podría dar pie a un programa de investigación global sobre epidemias y respondiéndose: “Sólo con un programa de ese tipo sería posible conseguir las mejores predicciones que los modelos epidémicos pueden proporcionar”.