En la pandemia de coronavirus no solo es necesario conocer los datos sobre contagios, muertes y ocupación de camas hospitalarias sino también desarrollar predicciones que ayuden a la gestión de la crisis por parte de las autoridades sanitarias. Desde el inicio de la COVID 19, se han elaborado modelos que simulan el proceso que va desde la infección al fallecimiento o la recuperación del paciente, considerando distintos estados como ingresos en UCIs o en planta. Según Enrique Castillo --matemático, ingeniero de Caminos, Canales y Puertos y miembro de la Real Academia de Ingeniería-- los modelos pueden ser deterministas cuando se conocen los valores de los parámetros o estocásticos cuando las variables empleadas son aleatorias. Estos últimos son más realistas que los primeros.
En estos modelos predictivos resultan de gran utilidad los análisis de sensibilidad, ya que permiten cuantificar las mejoras o empeoramientos debidos a cambios de las condiciones existentes, como confinamientos, toques de queda, medidas de protección, etc, de forma que antes de tomar decisiones se puede tener una idea de lo que essas decisiones implican.
Las autoridades sanitarias también han tenido que establecer criterios para vacunar a la población. Y los que se han seguido han sido los datos de mortalidad por edad y sexo. Los más mayores son los más vulnerables a la infección. Según este criterio, niños y adolescentes no han sido una prioridad aunque, tarde o temprano, habrá que plantearse si son inmunizados o las vacunas se destinan, por ejemplo, a grupos de riesgo en los países menos desarrollados.
