Quizás los años de experiencia le permitan al doctor Pedro Más Bermejo, vicepresidente de la Sociedad Cubana de Higiene y Epidemiología, y a los  modeladores matemáticos que trabajan junto a él, no perder la calma en instantes en que la noción de urgencia es más patente que nunca. Los números no mienten y muestran que nos encaminamos a la fase de mayor complejidad en el enfrentamiento al nuevo coronavirus en el país.

Entre los resultados más importantes, a su juicio, está haber logrado en muy poco tiempo los modelos matemáticos necesarios para pronosticar –como uno de sus objetivos–, cuántas personas pueden enfermar en el país. “No es un solo modelo terminado y es importante que todos entendamos eso. Porque, al igual que la pandemia, se va modificando en el tiempo”.El académico señala que las medidas adoptadas por el Gobierno han sido efectivas, aun cuando deben intensificarse con el compromiso de la población. Es necesario, advierte, poner énfasis en el trabajo local para el control de brotes, con el fin de evitar la prolongación en el tiempo de la COVID–19 y que se convierta en una endemia.

Existen tres grandes grupos de modelos en los que se está trabajando, uno de ellos el de los probabilísticos y estadísticos, que se basan en la información previa  existente. “Estos modelos estiman y predicen cuántas personas pueden llegar a enfermarse o la cifra de acumulados de infectados y los que aparecerán cada día”, indica Guinovart.

En otro grupo están los modelos de inteligencia artificial y los de multinivel, los cuales se destacan por incluir la experiencia internacional y comparar países con características similares a Cuba.“Hay otros modelos llamados dinámicos, que también estudian determinados niveles de afectación (la latencia de la enfermedad, por ejemplo). Esos modelos dividen a la población en segmentos, como los modelos SIR que se han mostrado por la televisión. Pero se pueden considerar muchas más subdivisiones, en dependencia de la problemática que se desee estudiar”.Sin embargo, si es relevante contar con buenos modelos predictivos, también lo es saber cuál elegir.