El documento constata la extrema relevancia del aislamiento social para
controlar la pandemia

El Centro de Modelamiento y Simulación de la Universidad de Aysén puso a disposición de
la mesa regional Covid-19 un primer informe que da cuenta de la constante creación de
modelos matemáticos, en permanente contacto con grupos nacionales e internacionales
que trabajan en el fenómeno de Covid-19.

Los datos fueron obtenidos con la retroalimentación y colaboración del Departamento de
Salud Pública, Seremi de Salud Aysén, Red de científicos de la Línea Modelos Predictivos –
Mesa de trabajo interdisciplinar, convocados a través de la mesa social Covid-19 de nivel
nacional y colaboradores internacionales.

Para ello, el grupo de trabajo compuesto por los académicos Gerard Olivar, Gino
Montecinos, Aldo Villalón y Johnny Valencia, de la Uaysén, con asesores internacionales
han desarrollado y perfeccionado hasta el momento dos clases de modelos: el GM1, una
variante del clásico SIR (susceptibles, infectados, recuperados), donde se han incorporado
los problemas de falta de sintomatología y caracterización de los infectados en cuanto a la
gravedad de su estado, además de la posibilidad de reinfección y el efecto de  las medidas
de reducción del comportamiento de riesgo y efectividad potencial del aislamiento de
individuos positivos. Este modelo de carácter poblacional promedio que captura
exitosamente características generales del desarrollo de la infección en una población
homogénea. El próximo modelo (GM2) tendrá en cuenta la estructura de edades de la
población y permitirá un gran avance en la toma de decisiones.

La rectora de la UAysén, Natacha Pino, valoró la información aportada por tratarse de un
producto tangible y muy útil. “Pusimos a disposición de la mesa regional Covid-19 una
información muy relevante para la toma de decisiones frente a esta pandemia,  nuestras
capacidades académicas y técnicas para ser un real aporte en el manejo de la emergencia
sanitaria en nuestra región”.

Parte de las reflexiones del informe asegura que las medidas de barreras y aduanas
sanitarias introducidas en la Región de Aysén, así como los controles comunitarios han sido,
hasta el momento, eficientes. El modelo de Dinámica de Sistemas muestra que es muy
importante la estricta observación de esas barreras y controles ante una fase de contagio
de  bajo  número de infectados. Es decir, los casos importados que tengamos en el futuro,
debido a un control incompleto del estado de salud de las personas que ingresan a nuestra
región, podría tener un impacto importante en el contagio de la población aysenina.
La Intendenta regional, Geoconda Navarrete, valoró el trabajo de la UAysén en la mesa
regional Covid-19. “El trabajo académico y científico se ha puesto a disposición para modelar
y evaluar los datos que nos entregan antecedentes con los que podemos ir modificando las
estrategias que nos permitan mantener el cuidado de la salud de nuestra población”.

Además, el informe recalca que los parámetros de reducción del riesgo debido al
comportamiento social de los individuos, así como la efectividad potencial de los
aislamientos individuales son extremadamente importantes para una contención de la
epidemia.
Según el documento, otra de las medidas que parecen ser más efectivas corresponde a
incrementar el nivel de detección de individuos susceptibles vía tests, lo que implica
aumentar la capacidad de realizar tests diarios. En este ámbito, la UAysén ya puso a
disposición de la autoridad sanitaria nuevos equipamientos que permitirán habilitar un nuevo
laboratorio Covid-19 en Coyhaique.
Por último, el informe destaca que la posibilidad de reinfección, no descartable al menos en
un porcentaje de la población, presupone más problemas de contención, como muestran los
modelos y simulaciones. Por tanto, solamente hasta la llegada y administración masiva de una
vacuna efectiva, la pandemia seguiría residente en la población.
El Centro de Modelamiento y Simulación ya se encuentra trabajando en la elaboración de un
segundo informe con un enfoque centrado en la evolución del contagio y de las medidas que
puedan proponerse para contenerlo.