A partir de datos de acceso público, el MIT ha utilizado el aprendizaje automático para modelar qué efectos podría tener en los casos de COVID-19 la relajación de las medidas de confinamiento en todo el mundo.
Países como Singapur, que redujeron las medidas de cuarentena después de que los casos se estabilizaran, han experimentado un resurgimiento de las infecciones en una segunda ola.
El MIT ha desarrollado un nuevo modelo de propagación de la infección por COVID-19, basado en datos de acceso público, combinados con ecuaciones epidemiológicas consolidadas sobre los brotes y con inferencias basadas en redes neuronales. El modelo descrito en un nuevo informe, demuestra ser preciso cuando se entrena con datos que abarcan desde finales de enero hasta principios de marzo para anticipar la propagación real hasta el 1 de abril en distintas regiones del mundo, e indica que cualquier relajación o reversión inmediata o a corto plazo de las medidas de cuarentena vigentes provocaría una «explosión exponencial» del número de infecciones.
Los investigadores del MIT se propusieron desarrollar un modelo basado únicamente en datos de COVID-19, mientras que otros han utilizado información sobre el SARS o el MERS para trazar la evolución del brote. Combinar los datos disponibles sobre la COVID-19 con una estimación basada en redes neuronales del número de personas infectadas que están en cuarentena efectiva y, por tanto, ya no representan un riesgo probable de contagio para otras personas, permite que su modelo supere a los existentes a la hora de modelar y predecir con precisión el efecto de las medidas de distanciamiento social y aislamiento, así como el impacto de limitarlas o retirarlas.
El modelo del MIT muestra que el actual estancamiento de los contagios de COVID-19 en Estados Unidos e Italia se producirá en algún momento de la próxima semana, más o menos, lo que coincide con las predicciones existentes. Parece una noticia prometedora, y lo es en cuanto al número de pacientes infectados y al impacto en el sistema sanitario, pero no debe interpretarse en absoluto como una señal de que ese será el momento de empezar a relajar las medidas vigentes.
De hecho, el estudio concluye que «si relajamos las medidas de cuarentena demasiado pronto, hemos predicho que las consecuencias serían mucho más catastróficas», según George Barbastathis, desarrollador del modelo y profesor de ingeniería mecánica del MIT, en comparación con un resurgimiento similar de una segunda ola que se produjo en Singapur después de que comenzara a relajar sus propias medidas demasiado pronto.
