Benjamín Ivorra y Ángel Manuel Ramos, investigadores del Grupo de Investigación MOMAT del Instituto de Matemática Interdisciplinar de la Universidad Complutense de Madrid, han desarrollado una modelización matemática de la dinámica de difusión de la epidemia de coronavirus 219-nCoV a nivel internacional.
Para ello han utilizado un modelo de tipo Be-CoDiS (Between-COuntries Disease Spread), desarrollado por ellos mismos.
De acuerdo a los datos reportados por esta modelización matemática, China sería el gran afectado por la epidemia con un número de contagiados que se mueve entre los 60.000 y los 70.000. El número de muertes en el país asiático se situaría por encima de los 3.000.
Si hablamos del alcance del coronavirus 2019-nCoV este estudio sugiere que la epidemia se extenderá a un total de 47 países (actualmente se han reportado contagiados en 28, entre los que se encuentra España).
China sería el gran afectado por la epidemia con un número de contagiados que se mueve entre los 60.000 y los 70.000
Uno de los pronósticos más funestos es el que indica que la epidemia del coronavirus puede llegar a extenderse hasta julio de 2020.
Los resultados de este modelo matemático sugieren que el 2019-nCoV podría extenderse a través de países de Europa que aún no han reportado ningún caso. Los investigadores recalcan sobre este punto que la epidemia debería estar controlada con un número total de casos por debajo de los 200.
Los investigadores autores de este modelo matemático dejan claro que estos resultados dependen bastante de la calidad de los datos que se emplean y un problema es la incertidumbre que sigue planeando sobre algunas de las cifras que se manejan. Hecho que puede traducirse en notables alteraciones de los resultados finales.
Desde el pasado 30 de enero de 2020 los dos investigadores siguen muy de cerca la evolución y avance del coronavirus 2019-nCoV. Actualmente el grupo MOMAT ha formado una red de colaboración a nivel internacional con el objetivo de poder aplicar las nuevas herramientas matemáticas al estudio de la epidemia actual del coronavirus, así como de otros futuribles brotes.