¿Por qué los modelos matemáticos del gobierno para la epidemia del Covid-19 son fallidos?

En la pasada vespertinera del 16 de abril en Palacio Nacional, el Dr. López-Gatell presentó las conclusiones de un equipo enfocado en modelar el desarrollo futuro de la epidemia del coronavirus en México. Una lámina de su exposición muestra una gráfica con las “proyecciones científicas”, es decir, los resultados de un modelo computacional diseñado para predecir los contagios diarios por la epidemia. El modelo fue alimentado con datos recabados hasta ese día. Reproduzco la gráfica para tomarla como referencia. El eje vertical es el número de casos diarios de coronavirus esperados en el Valle de México y el eje horizontal tiene fechas que abarcan del 5 de marzo al 23 de julio. La curva verde muestra el valor medio del pronóstico de contagios. La curva izquierda es lo que supuestamente hubiera pasado de no haber tomado ninguna medida de distanciamiento social.
Saltan algunas cosas a la vista:

a) La flecha que debería apuntar al pico de la curva (acmé) no lo hace. Sería un desliz menor, pero ¿en Palacio Nacional y por televisión?

b) Considerando sólo la fase de ascenso de la curva de pronóstico, es natural que la incertidumbre de la simulación (área azul) aumente con el paso de los días, como debe ser. Pero esto sucede sólo hasta la última semana de abril. A partir de ahí la incertidumbre disminuye, incluso antes de alcanzar el máximo de la curva. Es decir, mientras más días se simulan, el resultado es supuestamente más exacto, un milagro estadístico.

c) La curva baja hasta cero. Ningún país del mundo, que no sea una isla (como Nueva Zelanda) y de alta población, está proyectando una caída a cero de la curva tan rápido. La curva elaborada por el Instituto Robert Koch en Alemania (los mismos neoliberales que crearon una de las pruebas para el coronavirus utilizadas en todo el mundo) no disminuye a cero en tres años. Y no lo hace porque no apuestan a los milagros, sino a las vacunas, mismas que están febrilmente desarrollando, pero que no pueden ser integradas en una simulación por el simple hecho de que aun no existen.

d) La epidemia “termina” no el 24 ni el 26, sino exactamente el día 25 de junio. Toda la incertidumbre de la simulación, amplísima hasta finales de abril, se disuelve en un pronóstico en el cual se omiten los márgenes de error y que nos grita desde la gráfica misma, con mayúsculas y negritas.

Todo esto ya nos indica que el modelo deja mucho que desear. Comparémoslo con los modelos que en Estados Unidos han producido renombradas universidades para estudiar el desarrollo de la epidemia en ese país. El CDC (Centro de Control de Enfermedades) los ha utilizado para planear hacia el futuro. Es muy significativo y realista ver que en los modelos de las universidades de Columbia, de Texas, MIT y Northwestern, así como el del centro de investigación de Los Álamos, en todos ellos, la incertidumbre del pronóstico aumenta de manera exponencial hacia el futuro. Por eso nadie simula con confianza más de unos pocos días, y nadie se atreve a anunciar el día exacto del fin de la plaga. Vamos, ni siquiera predicen el día en que se podría alcanzar un máximo de contagios.

Lo más extraño de la presentación de López-Gatell es que apenas dos láminas antes, la curva para todo el país es diferente. En esa curva, el máximo de contagios diarios ocurre alrededor del 22-23 de abril y la epidemia aún está activa hasta el 16 de julio. Además, el número de casos diarios puede alcanzar hasta 5 mil personas al día, mientras que la curva para el Valle de México no pasa de mil casos diarios. Sin embargo, el Valle de México concentra hoy alrededor del 30% al 40% de todos los casos de coronavirus. Su peso a nivel nacional es mayúsculo para el desarrollo de la epidemia. Entonces, las dos curvas son simple y sencillamente incongruentes.