Pandemia de Covid-19 en México se reduciría en junio y terminaría en septiembre, según modelo matemático

El laboratorio plantea que la máxima circulación del virus se reducirá del 9 de mayo al 22 de junio

El laboratorio Data-Driven Innovation (DDI) de Singapur, especializado en el desarrollo de modelos matemáticos e inteligencia artificial, estimó que para el 10 de junio se reducirá 97 por ciento la transmisión del coronavirus en México y el 7 de septiembre concluirá la primera ola de infección. DDI informó que a escala global la pandemia terminará el 27 de noviembre.

Con respecto a nuestro país, el laboratorio plantea que en el periodo de máxima circulación del coronavirus se registrarán mil 200 nuevos casos por día, los cuales se reducirán cerca del 9 de mayo y hasta el 22 de junio, cuando se prevé que la transmisión haya bajado 99 por ciento, detalló La Jornada.

La empresa consultora compartió el reporte “¿Cuándo terminará la pandemia de Covid-19?”, en el que reconoce que es necesario saber cuándo finalizará dicha emergencia sanitaria mundial. Apuntó que esto no es fácil de establecer debido a que es un fenómeno complejo que permanece sujeto a condiciones dinámicas y heterogéneas de cada país y de la propia enfermedad.

Sin embargo, la información es relevante porque ayuda a los gobiernos a planear y decidir sus futuras acciones.

Este laboratorio realizó estimaciones para más de 80 países usando la información que existe al corte del 25 de abril. Naciones como Venezuela, Nicaragua y Ecuador fueron excluidos del modelo debido a la carencia de información confiable.

Se prevé que en Estados Unidos disminuya en 97 por ciento el contagio para el 15 de mayo y el fin de dicho ciclo sea el 5 de septiembre. España se ubica entre las fechas 2 de mayo y 5 de agosto, respectivamente, mientras que Guatemala registrará una disminución del virus el 19 de julio y concluirá hasta el 18 de diciembre.

La empresa advirtió que sus estimaciones pueden variar si las medidas de confinamiento continúan o no en cada país, por ello, hizo un llamado a tomar los datos de su modelo con cautela pues las previsiones pueden cambiar.