De modelos epidemiológicos y lunáticos asintomáticos

Resulta ahora que el deporte es bueno para la salud, pero que quienes lo practicamos representamos un riesgo ¡para la salud! Resulta que, si queremos subir corriendo o en bicicleta al Alto de Patios, al Páramo del Verjón, al Páramo de Chingaza, al Alto de La Cuchilla o al Alto del Vino -cosa que hacemos miles de aficionados a diario-, encontraremos en el camino otro tanto más de policías que nos lo impedirán, e incluso llegarán a la arbitrariedad de quedarse con nuestros documentos de identidad, so pretexto de que lo hacen ¡para cuidar nuestra salud y la de los demás!

Los deportistas, en medio de la lucha contra el coronavirus, están siendo víctimas de abuso de autoridad

Foto: Archivo Particular

Resulta que un atleta profesional sí está exento de esas restricciones -o de que le cuiden su salud y él cuide la de los demás-, aun cuando tal excepción constituya una grosera violación del derecho fundamental a la igualdad, consagrado en nuestra proteica -y mala imitación de- constitución nacional. Resulta que en nuestra idea de democracia hay lugar para la audacia de sitiar a la ciudadanía, amenazarla, encerrarla, y culparla de que sus recursos fueron siempre administrados por personas incapaces de usarlos para cosa distinta a despilfarrarlos, y que, por lo demás, tampoco supieron cómo afrontar una enfermedad que les dio suficiente ventaja para que se prepararan a voluntad y en absoluta tranquilidad. Resulta que en la lucha contra el “nuevo coronavirus” se redujo la libertad de la ciudadanía, ampliando, como en cualquier tiranía, las libertades de la policía -sí, de ustedes, agentes 259752 y 623969, que ni tenían cómo multarme ni me devolvieron nunca mis papeles-. Y resulta, en últimas, que estamos cerca de que, aparte de que se nos prohíba escalar montañas corriendo, en bicicleta, o como sea que las queramos escalar, se nos persiga a donde sea que vayamos para advertir y alertar a los demás: “cuidado, que los deportistas asintomáticos nos van a matar”.

Ahora bien, es cierto que uno puede privarse de escalar montañas, y de los más elementales de sus derechos ciudadanos, durante dos, tres, cuatro, o cualquiera sea el número de años durante los que se mantenga el confinamiento preventivo-temporal-obligatorio al que hemos apelado para detener nuevos contagios, aun cuando algo así, salvo en los latinoamericanos, no se haya visto en ninguno de los países afectados por la peste menos letal que jamás se haya ensañado con el ser humano. Se trata, al fin y al cabo, de salvar la vida de nuestros paisanos, así esto suponga deteriorar la propia entregándola al enemigo por excelencia de la salud del cuerpo humano: el ocio, o, lo que es lo mismo, la falta de movimiento y ejercicio:

“Uno no se puede mantener sano sin un adecuado ejercicio diario: para desarrollarse adecuadamente, todos los procesos requieren movimiento, tanto de las partes en las que se realizan como del conjunto. Por eso dice Aristóteles con razón: la vida consiste en el movimiento y tiene su esencia en él. En todo el interior del organismo domina un movimiento rápido e incesante: el corazón, en su complicada sístole y diástole, late enérgica e incesantemente; con veintiocho de sus latidos ha impulsado toda la masa sanguínea a través de todo el sistema circulatorio mayor y menor; el pulmón bombea sin interrupción como una máquina de vapor; los intestinos se retuercen continuamente en el motus peristalticus; todas las glándulas absorben y segregan constantemente, e incluso el cerebro tiene un doble movimiento con cada pulsación y cada aspiración…”, Arthur Schopenhauer, Parerga y Paralipómena, I, 345.

Pero, decíamos, uno bien puede privarse de todo esto, y perjudicar su salud al mismo tiempo que reduce su movimiento. Hay que hacerlo, por supuesto, para proteger la salud del resto. El problema estriba en que, si bien está protegiendo a los demás de sus estornudos y su gripa, es imposible que lo haga sin perjudicar de paso a quienes se ganan la vida de su adicción a conquistar largas montañas y/o subir pequeñas colinas. A aquellos, en efecto, que reúnen su sustento de la sed y el hambre que le produce su entrenamiento, o que en su actividad encuentran una oportunidad de desarrollar algún tipo de comercio. Quien quiera, dicho sea de otra manera, que haya llegado a la cima de una montaña, sabe que en ella lo espera la recompensa a los esfuerzos que puso en escalarla, bien sea en forma de jugo de naranja, de arepas, cafés, quesos, aguapanelas, caldos, o cualquier otra exquisitez de la gastronomía colombiana. Quien quiera que haya llegado a la cima de una montaña sabe que al reponer sus energías allí está aportando para el sostenimiento de miles de hogares de su país, para su educación, para su desarrollo, para su salud y para su propio ocio. Quien quiera que haya llegado a la cima de una montaña sabe que el confinamiento preventivo-temporal-obligatorio ha venido mermando de a poco las economías de todas esas familias colombianas, y que nadie -distinto a los deportistas que antes les compraban-hizo absolutamente nada por ayudarlas. Quien quiera que haya llegado a la cima de una montaña, en una palabra, sabe muy bien que en la vida, como en las montañas, se avanza con la fuerza del trabajo, y no con la de las falsas esperanzas.

“Ningún gandul, por más que tenga siempre a los dioses en su boca, podrá reunir el sustento sin esfuerzo”, Eurípides, Electra, 80.

¿Y los delincuentes? Bien. Viviendo su edad de oro: viendo cómo brotan de la tierra alimentos y tesoros, viendo cómo su oficio tiene más demanda que cualquier otro, viendo cómo jamás fue tan fácil despojar de sus pertenencias al prójimo. El fiscal y el policía, lo saben muy bien el pícaro y su pícara, están ocupados persiguiendo comerciantes y deportistas, y nadie está ahora para exigirles que persigan a quienes tienen alguna clase de inmunidad delictiva o política. Esto vale, por supuesto, tanto para los bandidos que gobiernan por decreto como para los que se apropian a la fuerza de lo ajeno, tanto para los delincuentes callejeros como para los elegidos en las urnas por el pueblo. De ahí que todos ellos estén hoy gozando de sus años dorados: desde los que quieren mantener a los trabajadores encerrados, para que no sepan lo que les están robando, hasta los que saben que en algún momento tendrán que salir a rebuscarse el pan diario, para despojarlos de ese pan sin que haya nadie para evitarlo. “El peligro -se han dicho a sí mismos- hay que buscarlo en los ciudadanos que salen a trabajar o a hacer ejercicio, pues son ellos quienes están poniendo en riesgo el país de bandidos en que tan a gusto vivimos”. En la pandémica, como en cualquier otra época de la historia humana, están pues las cuatro edades universales debidamente representadas: la dorada, en que están políticos y ladrones de la más baja laya; la de plata, en que se encuentran quienes los justifican y les hacen propaganda; la de bronce, en que están quienes de buena gana reciben sus bofetadas; y la de hierro, en que estamos quienes hemos aprendido a no creerles ni una sola palabra, y que por eso mismo parecemos condenados a vivir eternamente bajo el yugo de sus persecuciones y amenazas.

II. Cerco al epidemiólogo.

Un modelo epidemiológico, guardado con un hermetismo tal que despertaría la envidia y admiración de la propia escuela pitagórica, señala que el pico de contagios y muertes por coronavirus en Colombia está por venir. Está por venir, como estuvo por venir en marzo, como estuvo por venir en abril, como estuvo por venir en mayo, como estuvo por venir en junio, como está por venir en julio, y como seguramente estará por venir durante el resto del año. ¿Qué modelo es ese que se está usando para ver dónde estamos hoy parados, y por qué nadie, distinto a quienes contrataron los políticos para desarrollarlo, tiene acceso a toda la información sobre su entramado? Quizá, quién sabe, en Colombia existan analistas y expertos en modelado que nos indiquen que el pico de contagios ya no será en un mes, sino en un año; o que ya pasó, y que los resultados negativos de las pruebas deben también incluirse en los análisis y gráficos de las cifras de contagio. Decimos esto a propósito de lo que viene sucediendo en torno al nombre del principal científico consejero para el coronavirus en el Reino Unido, profesor titular en la Escuela de Salud Pública de la Facultad de Medicina del Imperial College de Londres, y autor del artículo académico “Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand”, en el que algunos encuentran el principal motivo para que el gobierno del Reino Unido decidiera abandonar su estrategia de inmunidad del rebaño para reemplazarla por un confinamiento general mucho más estricto. Nuestro interés en este profesor, dicho sea de paso, no tiene nada que ver con sus escándalos sexuales extramaritales -cosa que dejaremos para quienes tengan inquietudes un poco menos académicas y un tanto más novelescas-, sino con lo que algunos otros científicos han llamado un modelo epidemiológico viejo y “sustancialmente equivocado”. Muchos de ellos, en efecto, han reportado que el modelo presenta problemas en sus tres partes fundamentales: los datos de entrada, el código computacional y el diseño del modelo en general.

Iniciemos, pues, con los datos de entrada. “Algunos de los supuestos y estimativos más importantes usados durante los cálculos parecen estar inflados sustancialmente”, dice John Ioannidis, profesor titular en Prevención de Enfermedades de la Universidad de Stanford, quien asegura además que los datos recolectados para determinar ciertos parámetros son altamente cuestionables. Y aunque modelos como el del profesor Ferguson son el estándar en la industria epidemiológica -clásicos modelos de transmisión compartimentales, o SEIR, utilizados desde hace varias décadas-, a pesar de que es comúnmente aceptado que estos modelos representan una versión muy simplificada de la realidad y, por tanto, “de una u otra manera, todos ellos están equivocados” (según Rebecca Morrison, profesora asistente en ciencias de la computación de la Universidad de Colorado en Boulder), también es cierto que la evidencia recolectada y utilizada como datos de entrada allí es sumamente debatible, por no decir un fiasco de proporciones incontrovertibles. Para verificarlo, o para dar solamente un ejemplo, basta con reparar en que el modelo del profesor Ferguson, como varios otros en la literatura epidemiológica, utilizan los datos recolectados en el crucero Diamond Princess para determinar valores de entrada tan importantes como la tasa de transmisibilidad en pacientes asintomáticos, e incluso para dar una idea de las tasas de mortalidad. Esta muestra, en sí tan pequeña, resulta sumamente insignificante si se le compara con la de la nación menos poblada de toda la tierra, todavía más a sabiendas de que, en general, la conforman personas que están dentro del rango de la tercera edad.

Aunado a los datos de entrada, el diseño del modelo es, en sí, científicamente insuficiente en un sinnúmero de aspectos. Empezando por el cálculo del número de reproducción (R0), cuyo valor se suele simplificar demasiado en modelos compartimentales: “aunque el número de reproducción usualmente se trata como una característica meramente biológica en la transmisión del patógeno, es de hecho una combinación de características tanto biológicas como ambientales, comportamentales y sociales, que incluye transmisión vía diferentes rutas (por ejemplo, transmisión vía partículas en el aire vs. transmisión a través de superficies o fluidos corporales); los efectos del clima local en la habilidad del virus para sobrevivir y/o infectar a sus nuevos portadores; y el contacto de un portador con otros potenciales portadores. Por lo general, solamente algunos de esos factores se incluyen de forma explícita en los modelos compartimentales, limitando así su habilidad para representar intervenciones que mitiguen la propagación del virus” , dicen científicos en el Bulletin of Mathematical Biology de la Society for Mathematical Biology, como parte de un artículo crítica al modelo del profesor Ferguson. Al mismo tiempo, aseguran que el modelo del profesor y su equipo presenta resultados poco prometedores, que sin embargo son consistentes con otros modelos que hacen supuestos similares -es decir, que todos ellos bien pueden ser errados o muy alejados de la realidad-.

El modelo del profesor Ferguson, además de obedecer a un diseño típico de modelos compartimentales que implica un buen número de supuestos, y aparte de no integrar factores como las intervenciones que se realizan para mitigar la propagación del virus -el encierro de toda la población, por ejemplo-, se basa en un código construido en 2005, para otro tipo de brote, y para otro tipo de escenario: “el modelo de micro-simulación utilizado para mapear el coronavirus fue construido en 2005, cuando Ferguson predijo cómo Tailandia reaccionaría a un brote de gripe aviar mutada. Debería uno preguntarse: ¿por qué estamos usando modelos desarrollados hace 15 a 20 años?”, se lee nuevamente en el Bulletin of Mathematical Biology.

Resulta inconcebible, a decir verdad, que para un asunto de salud pública, de los más serios que ha conocido la humanidad -aunque Tucídides lo pondría seriamente en duda-, se pongan todas las esperanzas en un único modelo plagado de supuestos que no se ajustan a la realidad de una población en particular, que ignora otro sinnúmero de parámetros vitales para determinar la tasa de transmisión real, y que se alimenta de muestras extremadamente pequeñas y sesgadas para poblaciones tan específicas como la del Diamond Princess. Mike Cates, profesor de Matemáticas de la Universidad de Cambridge, quien reemplaza en esta posición a Stephen Hawkins desde 2015, asegura que existe un riesgo gigante al depender exclusivamente de un único modelo: “necesitamos modelos alternativos, puesto que se están tomando decisiones importantes con base en estos modelos [el de Ferguson, en particular]. Esto no significa que exista algo incorrecto en el modelo del Imperial College. Simplemente no es factible tener un solo modelo que incluya todos los posibles conjuntos de supuestos”. Aunque, en realidad, ya hemos referenciado las formas en que el modelo del profesor Ferguson, y de este tipo de modelos en general, son altamente propensos a errar.

Igualmente inconcebible resulta que el modelo epidemiológico que definirá el presente de tantas vidas, y el futuro de tantas generaciones, no sea de dominio público, y no esté por tanto listo para resistir cualquier tipo de escrutinio. “El modelado es una subdisciplina importante en la epidemiología, que efectivamente pretende predecir posibles futuros escenarios con base en diferentes supuestos, y simplemente es lo correcto que esos supuestos sean sujetos a escrutinio puesto que influyen mucho en los resultados del modelo”, asegura Søren Brage, epidemiólogo investigador en la Universidad de Cambridge.

Pese a todo esto, y para fortuna de los espíritus inquietos, por no decir de los espíritus técnicos -y no caer en contradictions in adjecto-, parte del código del modelo fue liberado en el mes de mayo, sin que, como era de esperarse, tardaran en aparecer reveladores análisis que demostraban cuán pobre era el diseño del código escrito, hace ya 15 años, por Ferguson y sus colaboradores del Imperial College. Un ingeniero de software bastante experimentado, que tendrá sus motivos para mantenerse en el anonimato, pero que no por ello tendría por qué ser ignorado o desacreditado, encontró una considerable cantidad de errores en el código. Descubrió, en primer lugar, que luego de correr el modelo en varias ocasiones, produjo resultados diferentes. Aunque los autores del modelo argumentaron que esto sucede debido a su estocasticidad -es decir, que existe un factor aleatorio en él-, quienes reportan haber corrido el código dicen que se obtienen resultados diferentes aun teniendo exactamente los mismos parámetros de entrada, y que, al correr el modelo en diversos computadores, o con diverso número de CPUs, los resultados obtenidos son radicalmente distintos. De esta manera, no solo el diseño del modelo deja mucho que desear con sus innumerables supuestos y su falta absoluta de consideración del contexto, sino que los datos de entrada tampoco están contextualizados a la realidad de poblaciones específicas.

Dejemos, por más que nos cueste hacerlo, por un momento de lado que el profesor Ferguson predijo en 2002 que la enfermedad de las “vacas locas” acabaría con la vida de 150.000 personas en Reino Unido, y que en últimas la enfermedad no mató sino a 177 de ellas (“Ferguson advirtió al gobierno que podrían morir 150.000 personas. Como precaución, seis millones de animales fueron sacrificados, lo que implicó billones en pérdidas para el sector primario. Al final, solo 200 personas murieron”) ; dejemos de lado que en 2005 también se aventuró a pronosticar que 200 millones de personas podrían morir a causa de la gripe aviar, de las cuales apenas 282 vinieron a confirmar su predicción (“de forma similar, fue acusado de causar pánico al sobreestimar el conteo de posibles muertes durante el brote de gripe aviar en 2005. Ferguson estimó que podrían morir 200 millones de personas. El número real de muertes estuvo en los pocos cientos”); dejemos de lado el hecho de que en 2009 le dijo al gobierno británico que la gripe porcina podría ocasionar la muerte de 65.000 británicos, y que la cifra final no pasó de los 457 decesos; y dejemos también de lado que el gobierno británico, a pesar del historial de equivocaciones de su oráculo epidemiológico, decidió cambiar su estrategia frente al Coronavirus por un documento suyo, en que hablaba de 510.000 muertes humanas si no se cerraba inmediatamente la actividad económica y social de todo el Reino Unido, cosa que, por fortuna, parece hasta ahora un completo sinsentido. Dejemos de lado todo eso, y concentrémonos en lo que tiene que ver con Colombia, pues no estamos en el Reino Unido, y el señor Ferguson no tiene ninguna relación con nosotros, salvo, por supuesto, que todo parece indicar que un modelo bastante similar es el que nos tiene en el confinamiento colectivo más extenso al que jamás se haya sometido a un solo pueblo durante el transcurso de todos los tiempos.

La interminable cuarentena bogotana, en efecto, ha estado asesorada por la Dra. Zulma Cucunubá, Research Fellow en la ya mencionada Escuela de Salud Pública de la Facultad de Medicina del Imperial College de Londres, y coautora del profesor Neil Ferguson en multiplicidad de artículos, incluyendo aquel que describe el efecto de las intervenciones no farmacéuticas (por ejemplo, la cuarentena) en la propagación del virus del COVID-19. El modelo adoptado por la Dra. Cucunubá es un modelo compartimental SEI3RD, basado en el clásico modelo SEIR, que modela de forma más específica los infectados, dividiéndolos en infectados moderados, severos y críticos (de allí el “3″), y también los infectados que mueren (de allí la “D”). Analicémoslo pues a la luz de los tres criterios que utilizamos anteriormente para describir las falencias del usado por el profesor Ferguson: sus datos de entrada, su diseño y su código fuente.

Aquí hay que resaltar que este análisis es posible gracias a la información publicada por la Alcaldía de Bogotá, muy a pesar de que la escasa documentación y conexión entre los elementos allí listados dificultan la reproducibilidad de los resultados, y teniendo en cuenta que la reproducibilidad es un estándar para la colaboración científica y el progreso de la ciencia.

Según lo documentado en su tabla de parámetros, el modelo bogotano cuenta con 23 parámetros o variables, a las que se les asigna un número que tiene un efecto en la fórmula que termina representando la “curva de contagio”. De estos 23 parámetros, 9 son listados como “supuestos”; 2 de ellos no tienen referencia alguna a la fuente o el mecanismo utilizado para su estimación (bien podría su valor ser 0.0001 o 1 millón), y 7 de ellos hacen referencia a un sitio web actualmente inactivo del portal medium.com. Los parámetros restantes se toman casi en su totalidad del polémico estudio del profesor Neil Ferguson. Según la información más reciente, del 4 de junio de 2020, algunos de estos parámetros fueron actualizados, aunque, en sí, no es lo suficientemente claro si la tabla de parámetros provista lista los parámetros actualizados o los parámetros originales, dado que no se especifica una versión, ni tampoco su autor. Una de las actualizaciones, por mencionar un caso, se encuentra en el parámetro de probabilidad de hospitalización, cuya versión más reciente se toma a su vez del estudio “Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based análisis”, y que se basa en datos de la provincia china de Wuhan y otros a nivel internacional, con casos de inicios de marzo de 2020. En la misma explicación en la página de la Alcaldía, se menciona que “es claro que esta nueva información impacta los estimados de requerimientos hospitalarios. Teniendo en cuenta que también existieron cambios en otros parámetros (como periodos infecciosos), es plausible ver cambios radicales en los escenarios. Si bien los nuevos parámetros epidemiológicos son más adecuados, estos siguen teniendo un grado de incertidumbre y por lo tanto puede haber modificaciones futuras.” Pero, aquí nos preguntamos, ¿cuáles parámetros cambiaron? ¿Cómo afecta esto la formulación del modelo? ¿Cuál es el grado actual de incertidumbre, y de qué nuevos parámetros depende? ¿Se han simulado escenarios de variabilidad de estos parámetros? Y, quizá lo más importante, ¿dónde está todo esto documentado?

En cuanto al modelo, ya se han mencionado las falencias de los modelos tipo compartimental, dada su gran cantidad de supuestos. Aparte de eso, no se observa una contextualización con la realidad bogotana en términos de estructura poblacional, como bien se reconoce en uno de los apartes de su misma documentación. Aunque los propios autores del modelo señalan estas dos limitaciones (véase el reporte adjunto en esta misma página – diapositivas que infortunadamente no tienen ni fecha ni autor), no se provee pista alguna sobre lo que se ha hecho para superar estas falencias en sus diferentes versiones.

Por último, en cuanto al código fuente, es una fortuna que está escrito en el popularísimo lenguaje de programación Python. También que el código sea simple, utilice librerías estándar de resolución de ecuaciones diferenciales e interpolación, se encuentre razonablemente organizado y su lectura sea amable. No obstante, resulta sumamente difícil adivinar cómo lo reflejado en el código se conecta con la documentación del modelo. No se sabe, por ejemplo, cuáles son los parámetros de entrada correspondientes. En la documentación del modelo hay 23, pero en el código solamente se observan 15, cuyos nombres no aportan mucha información sobre su significado. Nada se dice, aún más, sobre cómo se corrió este código para producir los resultados reflejados en el reporte y demás documentación del modelo.

No es responsabilidad de la Dra. Cucunubá, por supuesto, ni de ninguno de los investigadores que están involucrados en el manejo de la pandemia en nuestra ciudad, que los famosos modelos SEIR estén estandarizados en la industria epidemiológica, pese a todas sus limitaciones computacionales y metodológicas. En lo que sí tienen bastante responsabilidad es en su falta de claridad y autocrítica sobre la información con que se toman decisiones que, aparte de deficientes y contradictorias, tienen a gran parte de la ciudad sumida en la absoluta incertidumbre socioeconómica. Y con claridad no nos referimos al hecho de publicar unas cuantas cifras en un sitio web para cumplir un requisito, sino a informar de forma completa, continua, estructurada y clara sobre el uso que se le está dando a las herramientas con que fueron calculadas, a sus posibles fallas, y a la manera en que se están mitigando en pro de la vida, la salud y el futuro de la sociedad bogotana. Por otro lado, más allá de la referencia general a las falencias de los modelos epidemiológicos clásicos, el equipo asesor debería preguntarse: ¿estamos haciendo todo cuanto requieren y merecen los bogotanos? ¿Cómo la incertidumbre en los resultados que producimos se traduce en el quehacer cotidiano de millones de ciudadanos? ¿Cuál es nuestra responsabilidad concreta en la mala situación por la que millones de familias actualmente atraviesan? Y, quizá lo más importante, ¿cómo les garantizamos a todas ellas que lo que hemos hecho, y haremos en adelante, estará a la altura de la confianza que han puesto en nuestra ciencia y sus capacidades?

*Diana Benavides Prado es PhD en Ciencias de la Computación de la Universidad de Auckland, e Investigador Senior en Ciencias de Datos y Aprendizaje de Máquina en la Universidad Tecnológica de Auckland, Nueva Zelanda.

* Anderson Benavides Prado es autor de los libros Una palabra sobre Isaura (Ápeiron ediciones, 2017), y Aforismos (Editorial Verbum, 2020).