Santiago García Cremades, matemático de la COVID: "Es imposible predecir cuándo será el próximo rebrote"

Santiago García Cremades es matemático y profesor en la Universidad Miguel Hernández de Elche. Durante semanas ha predicho la evolución del coronavirus en España y ha acertado en el número de fallecidos. Desde el 22 de mayo, fecha en que la cantidad de decesos igualó a los de la gripe común, asegura que el virus está contenido pero no podemos bajar la guardia. Aun así, afirma que cualquier rebrote es impredecible.

Pregunta: ¿Habrá segundo rebrote de Covid?
Respuesta: Es la pregunta del millón que todos nos hacemos. La estadística no puede predecirlo a no ser que haya un cambio de tendencia. Hasta ahora la tendencia era más o menos predecible porque era la misma cada semana, con pequeñas variaciones. Llevamos días sin cambios, que es lo que queremos, y sin el mínimo cambio es imposible predecir el rebrote.

P: ¿Desde cuándo no hay cambios?
R: El modelo predijo una tendencia decreciente que terminaba el 22 de mayo. A partir de entonces llevamos 10 días sin observar ningún cambio. Eso es una buena noticia pero hay que tener en cuenta que al mínimo cambio que observemos ya llegaremos 7 días tarde.

P: ¿Estaríamos ante un rebrote?
R: Sí, cuando observemos un cambio de tendencia ya estaríamos ante un nuevo rebrote. Se piensa que los rebrotes serán mucho más controlados pero es un pensamiento por simulación, no es una predicción.

P: ¿Podemos estar tranquilos frente a la COVID este verano?
R: Con estas cifras ahora podemos estar tranquilos como sociedad pero a nivel individual tenemos que saber que la responsabilidad está en cada uno.

P: Hay expertos que auguran rebrotes para el próximo otoño.
R: Se contemplan distintos escenarios, unos dicen que en otoño y otros que en Navidad. Se basan en otras enfermedades como la gripe española de 1918, que el segundo rebrote fue brutal. Las simulaciones dicen que el segundo rebrote no será tan malo como aquel, que podremos controlarlo pero cualquier escenario de fechas es simulado, no es una realidad porque no hay forma de predecirla. Las matemáticas no pueden resolver este problema, son las personas quienes lo resuelven.

No hay ningún escenario realista para saber qué va a ocurrir en los próximos días. Todo lo que hagamos y cómo interactuamos es impredecible. Siempre decimos que las matemáticas son una ciencia exacta pero la estadística es una ciencia aproximada. 

P: ¿Por qué decidió calcular la evolución de fallecidos durante la pandemia?
R: Me picó el gusanillo cuando escuché la palabra exponencial. Se hablaba de crecimiento exponencial del virus todos los días y quise estudiarlo. Me puse a estudiarlo y vi que no era así porque los humanos tenemos una ventaja con respecto a la biología y es que tenemos la tecnología y la ciencia y nos comunicamos. De hecho, nos confinamos el 14 de marzo y hacia el 20 de marzo dejamos atrás la curva exponencial de fallecidos. Seguí la curva de fallecidos porque era la más estable de todas. A través de esa curva veíamos hacia dónde íbamos y la matemática nos daba un poco de esperanza con respecto al mensaje que salía en medios.

P: Y acertó con las cifras de fallecidos.
R: No es una sorpresa que la estadística acierte en este tipo de cosas. Cuando tenemos un modelo que el error es estable ya se puede hacer una predicción. El primer modelo observó una tendencia decreciente que predecía que hacia el 10 de mayo tendríamos un número muy bajo y resulta que bajamos más lento de lo esperado. El 22 de mayo es cuando hemos tenido datos por debajo de las 50 muertes diarios que son las mismas que provoca la gripe común. 

P: ¿Cómo funciona su modelo de predicción?
R: Aprende de la experiencia. Cuanta más experiencia tiene más se entiende lo que puede pasar después. Se llama serie temporal y hay que tener en cuenta la tendencia y la estacionalidad. 

P: ¿Se están aplicando las matemáticas en otros ámbitos sanitarios?
En los últimos años las matemáticas están siendo relevantes en la sanidad y hay un despertar de la ciencia de datos en todas las áreas. El sector se ha revalorizado muchísimo y vamos a ver que se vuelve relevante. En la medicina, las variables y causalidad de defunción o de una enfermedad, son matemáticas.

Hay muchos ejemplos de la aplicación de las matemáticas al área sanitaria. Una historia que me encanta es la de los fractales. Son una figura que se creó en lo años 70 y nadie pensó en una ninguna aplicación práctica. Ahora, por casualidad se utiliza para eliminar ruido en imágenes de radiografías y ecografías, para que sean más definidas. A este tipo de hallazgos inesperados, nosotros les llamamos serendipia.