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Una mirada a la COVID-19 desde la ingeniería

Shutterstock / krissikunterbunt

Jorge Luis Martínez Rodríguez, Universidad de Málaga

La pandemia de la COVID-19 se puede analizar desde el punto de vista del control de procesos. Aunque no se trate de un sistema de control convencional, se puede tratar como tal si se identifican todos sus componentes esenciales.

¿Cómo funciona un sistema de control?

Los componentes de cualquier sistema de control, aparte del propio proceso o sistema, son sus sensores, controlador y actuadores.

  • Los sensores se encargan de adquirir medidas acerca del proceso para poder manejarlo adecuadamente.

  • El controlador examina la información obtenida y determina las actuaciones precisas para corregir errores respecto del comportamiento deseado.

  • Los actuadores reciben las consignas del controlador y las transforman en entradas que alteran la evolución del sistema.

Así, en un frigorífico, un sensor de temperatura informa continuamente al controlador. Si la medida está por encima de la consigna deseada, el controlador pondrá en marcha un compresor. Este es un actuador que activa el ciclo de refrigeración. Cuando la temperatura esté por debajo de la deseada, el controlador desactivará el compresor.

Mecanismos de control

En el anterior ejemplo se puede comprobar que el principal mecanismo de control es la realimentación: se vuelve a alimentar al controlador con las medidas de las salidas del sistema que son, a su vez, el resultado de la actuaciones ejercidas con anterioridad.

Pero también se cuenta con el mecanismo de la prealimentación, que permite anticiparse al comportamiento previsto del proceso. Así, se puede acelerar un automóvil justo antes de una cuesta muy pronunciada para tratar de mantener su velocidad.

En la práctica se combinan ambos mecanismos. La realimentación permite corregir los errores actuales y la prealimentación trata de evitar la aparición de errores por adelantado. En un coche de ralis, por ejemplo, el piloto mantiene el vehículo sobre el tramo que tiene a la vista (realimentación), mientras que el copiloto proporciona información del siguiente tramo que todavía no se ve (prealimentación).

La pandemia como sistema de control

Las componentes del sistema de control de la COVID-19 se pueden contemplar formando un lazo cerrado en la figura 1.

Figura 1. Componentes del sistema de control de la COVID-19. Author provided
  • En lugar de sensores existen indicadores para conocer la extensión de la pandemia como test de anticuerpos, personas con síntomas o pacientes hospitalizados.

  • El controlador de este sistema se correspondería al Poder Ejecutivo de cada país, esto es, su Gobierno asesorado por comités de expertos.

  • En lugar de actuadores estarían las intervenciones adoptadas como el distanciamiento social o el reforzamiento del sistema sanitario con la adquisición de material de protección y de tratamientos, incluyendo la vacuna cuando esté disponible.

El caso español

Es posible utilizar un modelo simplificado para simular el caso español ante la primera oleada de contagios derivada de la propagación del coronavirus SARS-CoV-2.

El Gobierno español, como principal intervención, ordenó un confinamiento muy estricto de la población que fue bastante tardío, dado que la OMS elevó la alerta mundial a muy alta dos semanas antes.

Figura 2. Simulación de la primera oleada de contagios en España. Author provided

La figura 2 muestra el porcentaje de población sin contagiar a lo largo del tiempo con una línea de color azul, en la que se distinguen tres etapas:

  • En la primera etapa, donde no se actuó, hay una curva de contagios exponencial. Esto indica que el proceso es inestable si no se controla.

  • Justo después de la adopción del confinamiento, se observa una ralentización de contagios que no se detienen por completo. Esto es característico de sistemas dinámicos donde existe una cierta inercia, como en una frenada de emergencia de un automóvil, que continúa desplazándose a pesar de aplicar la máxima actuación.

  • Finalmente, en la tercera etapa aparece una curva suave de contagios, lo que confirma la efectividad del confinamiento.

También se ha contemplado en esta misma figura con línea de color rojo un escenario ficticio donde se hubiera adoptado el confinamiento una semana antes. Esto hubiese dado lugar a una considerable reducción de contagios.

Figura 3. Estimación de los infectados que necesitarían atención hospitalaria en diferentes escenarios.

En la figura 3 se ha representado para ambos escenarios una estimación, según el modelo, de los infectados graves que necesitarían atención hospitalaria. Se puede observar un pico muy alto (linea azul), que se vería bastante atenuado en caso de haber actuado una semana antes (línea roja).

El principal problema de ambas curvas es que sobrepasan durante mucho tiempo la capacidad estimada de respuesta del sistema sanitario (línea negra). Esto se traduce en un número muy alto de fallecidos.

Dificultades en la gestión de COVID-19

Como problema de control, la COVID-19 es compleja de abordar porque existen numerosas incertidumbres en el lazo de control. Algunas de ellas son:

  • La detección fiable de contagiados (en los indicadores de evolución).

  • El efecto exacto de cada intervención concreta (en las actuaciones realizadas).

  • El ritmo y la forma de transmisión del virus (en la dinámica del sistema).

Asimismo, el retardo temporal introducido por el tiempo de incubación, agravado por los casos asintomáticos, es otro problema relevante que tiende a inestabilizar el proceso. Piénsese, por ejemplo, que los robots sobre Marte no pueden ser dirigidos directamente desde la Tierra por los retardos de comunicaciones entre ambos planetas y tienen que moverse de forma autónoma.

Aun así, puede resultar útil aplicar principios de la ingeniería de control en la gestión de pandemias como la COVID-19. Se trataría de emplear los mecanismos de control para mantener la actividad económica de un país sin llegar a colapsar su capacidad hospitalaria.

España cuenta con acreditados expertos a nivel mundial en control de procesos que podrían participar en la toma de decisiones para intentar mitigar los efectos de esta y de futuras enfermedades infecciosas. The Conversation

Jorge Luis Martínez Rodríguez, Catedrático de Universidad. Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad de Málaga

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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