Ernesto Kofman está en su casa y abre el modelo informático que usa para ingeniería y robótica. Carga datos en el programa de su computadora pero no son para un control de proceso industrial como suele hacer. Es 19 de marzo de 2020 y, sin saberlo, replica lo que muchos otros investigadores y científicos: trata de entender qué es eso de la pandemia de coronavirus que llegó al país. Faltan horas para iniciar el aislamiento obligatorio que decreta el presidente Alberto Fernández ese mismo jueves, el último sin Aspo ni Dispo ni restricciones para salir a pasear o dar un beso. Aún no sabe que sus proyecciones sorprenderán a la ciudad dentro de unos meses y serán vitales para tomar decisiones sanitarias.

“Tenía pocos datos en ese momento pero el primer archivo es de esa fecha. Podés pensar que la robótica no tiene nada que ver pero las ecuaciones del modelo son las mismas. Al otro día me llamó Rodrigo Castro, colega que fue becario mio del Conicet, para proponerme hacer un desarrollo para el virus y yo le dije: «Mirá, yo ya hice uno». Y así nos pusimos a trabajar y ver cómo podíamos ayudar”, cuenta Ernesto a Rosario3 a un año de aquel inicio.

El primer modelo que armó fue clave porque distinguía entre los contagios locales frente a los infectados con covid-19 que llegaban desde el exterior. “A mediados de abril decían que la cuarentena no servía porque los casos seguían aumentando y el modelo indicaba que no era así. El aislamiento tuvo muchísimo efecto positivo. El número de reproducción o R0 había bajado por la restricción a la circulación interna, aunque los contagios seguían porque volvían viajeros del exterior que introducían nuevos casos”, recuerda.

Al ingeniero electrónico y doctor en ingeniería (Universidad Nacional de Rosario) le llamó la atención algo más. Las propias autoridades, nacionales y locales, hablaban de posibles fechas de pico de contagios muy lejanas a la que él analizaba. “Primero dijeron para fines de abril, después mayo o junio, pero yo no entendía de dónde sacaban esa información que era totalmente inconsistente”, señala.

Ernesto Kofman en su casa y estudio (Rosario3).

Ernesto pensó que si los gobiernos estaban tomando decisiones en base a esas estimaciones el problema era grave. Decidió entonces patear el tablero: hizo público su trabajo y envío las conclusiones de sus modelos a la Municipalidad y a la provincia. La información llegó a los medios y generó impacto: en julio, cuando los casos oscilaban entre 10 y 20 por día, ya advertía que la curva de contagios en Rosario se dispararía, sobre todo si no había nuevas medidas restrictivas severas.

La duplicación de casos continuó. Al principio el número era bajo pero cuando el salto se dio de 100 a 200 casos en once días y después de 200 a 400, el horizonte de superar los mil por día fue inminente y Ernesto volvió a mostrar sus datos a la población. "En 20 días, si no hay modificaciones drásticas en las medidas sanitarias y estas condiciones se mantienen, Santa Fe tendrá 2.000 casos por día”, le dijo a Rosario3 a principio de septiembre. El 20 de octubre la provincia llegó a 2.928 casos y la ciudad a 1.375. El pico.

El orgullo

 

La irrupción del investigador del Conicet y profesor de la UNR pudo sonar a bomba amarillista en medio del pánico, en un primer momento. Un científico hablando de modelos y curvas raras con picos que no llegarían en invierno sino mucho después, en octubre. Algo que nadie decía en ese momento inicial de pandemia, cuando cada dos semanas se renovaban los anuncios de aislamiento, con la falsa expectativa de que todo pudiera acabar de un día a otro.

A medida que la dinámica de contagios le dio la razón, las autoridades lo escucharon y sus proyecciones fueron tenidas en cuenta para la toma de decisiones. ¿Cuánta vale la información en una crisis sanitaria y global donde todo es incertidumbre? ¿Cuántas vidas salva poder anticipar (y frenar, aunque sea en parte) una saturación de los hospitales, con el personal agotado?

A la distancia, Kofman cree que el error inicial de las autoridades, en general, fue trabajar con estadísticas, que es algo que hace la epidemiología en base a enfermedades anteriores. El nuevo coronavirus era, justamente, nuevo, distinto: no había antecedentes para comparar. No se iría en la primavera después del frío como otros virus respiratorios. “Es un error usar estadísticas cuando no hay datos y la experiencia acumulada es cero. No hay un patrón para anticiparse. Por eso lo correcto era proyectar con modelos y simulación”, agrega.

“Desde ese momento nos escucharon mucho. Después dependía de cada funcionario. Podíamos tener distintas opiniones pero usaban el modelo como insumo. Tuvimos muy buen diálogo con la Municipalidad y la provincia también lo tomó”, dice.

“Conformamos un grupo nacional de interconsulta que es muy interesante porque hay colegas de todas las disciplinas. Es imprescindible compartir saberes porque a veces puede aportar más un sociólogo que un epidemiólogo, porque en definitiva se trata de un problema de comportamiento social”, sigue y cuenta que eso mismo se está replicando con investigadores de Rosario.

“La cantidad de gente que se puso a trabajar, que dejó lo que estaba haciendo para aportar desde su lugar, desde hacer diagnósticos a fabricar barbijos, o nosotros con los modelos, eso es un orgullo”, traza como balance. Es curioso, sin embargo, como aquella plataforma que fue vital para anticipar la evolución de la pandemia, hoy no sirve por la cantidad de variables que no se pueden precisar. La segunda ola asoma como una marea de incertidumbre.

El riesgo de volver a empezar

 

Ernesto Kofman prefiere no difundir los resultados que arroja el modelo para las próximas semanas porque sabe que no es confiable. Como el sistema lee los datos de los últimos días y los proyecta en el tiempo, no es posible mensurar el impacto de las clases presenciales ni el mayor contacto social que tuvieron y tienen sectores de la sociedad que habían estado recluidos y empezaron a salir.

“Los chicos en las escuelas, las personas mayores que se fueron de vacaciones o aflojaron sus cuidados, los que hacían teletrabajo y tuvieron que volver a sus lugares de empleos. Son todos sectores con muy poca inmunidad, porque no son los que estaban circulando el año pasado, y que ahora tienen mayor contacto social”, evalúa Kofman.

El especialista indica que pudo anticipar el pico de octubre del año pasado porque “en ese momento se llegó a un nivel de inmunidad entre la población que circulaba, mientras que muchos otros estaban guardados, y empezó a bajar porque se llegó a un equilibrio”. Hoy, ese equilibrio es imposible de cuantificar porque todas las variables están en movimiento.

“La curva hoy está similar a fin del año pasado o principios de enero, con una suba de casos lenta pero sostenida. Es un nivel de contagio menor al de las fiestas”, define.

A esa incertidumbre para crear una simulación certera, se suma el ritmo de vacunación que va muy lento y el riesgo de que nuevas cepas más agresivas, como la de Manaos, por ejemplo, puedan ingresar y reinfectar a quienes ya sufrieron la enfermedad. O, peor aún, que esas variantes vuelvan ineficaz el esfuerzo del plan de inoculación.

Las imágenes callejeras, con muchos rosarinos que se sacan el barbijo, tampoco arrojan buenas sensaciones. “El transporte público con las ventanillas cerradas es una locura. Hay docentes que no abren las puertas del aula porque hubo unos días de frío. Así todo se agrava. Más importante que desinfectar los espacios en las aulas es ventilarlos, porque la clave son las microgotas en el aire. Lo más peligroso es mantener a los chicos mucho tiempo en un aire viciado. Ayer había 20 personas sentadas en un bar con todo cerrado y sin barbijos porque estaban tomando algo. Si había un infectado es un desastre. Hay cada vez más actividad y por lo tanto más fuentes de contagio”, se preocupa el investigador del Conicet.

En un escenario muy cambiante, el modelo no es confiable pero Kofman, tras un año de leer indicadores, observa un “cambio de tendencia” que impactará en las próximas semanas. Un riesgo de volver a empezar; de escalar una curva de contagios que se puede disparar de una semana para la otra. Como si el año de aprendizaje sirviera de poco.