Reinvente nuestros problemas pandémicos con la mentalidad de un ingeniero


Los últimos 20 meses han convertido a todos los perros en epidemiólogos y estadísticos aficionados. Mientras tanto, un grupo de verdaderos epidemiólogos y estadísticos creía que los problemas pandémicos podrían resolverse de manera más efectiva adoptando la mentalidad del ingeniero: es decir, enfocándose en la resolución pragmática de problemas con una estrategia iterativa y adaptativa para hacer que las cosas funcionen.

En un ensayo reciente titulado «Consideración de la incertidumbre durante una pandemia», los investigadores reflexionan sobre su papel durante una emergencia de salud pública y cómo podrían estar mejor preparados para la próxima crisis. La respuesta, escriben, podría ser repensar la epidemiología con una perspectiva más de ingeniería y menos de una perspectiva “científica pura”.

La investigación epidemiológica proporciona información sobre la política de salud pública y su mandato inherentemente aplicado para la prevención y protección. Pero el equilibrio adecuado entre los resultados de la investigación básica y las soluciones pragmáticas resultó terriblemente esquivo durante la pandemia.

Tenemos que tomar decisiones prácticas, entonces, ¿qué importancia tiene realmente la incertidumbre?

Seth Guikema

“Siempre imaginé que los epidemiólogos serían personas útiles en tal emergencia”, dice Jon Zelner, coautor del artículo. «Pero nuestro papel era más complejo y definido con menos precisión de lo que esperaba al comienzo de la pandemia». Como modelador de enfermedades infecciosas y epidemiólogo social en la Universidad de Michigan, Zelner experimentó una «loca difusión» de artículos de investigación, «muchos sin preocuparse por cuál de ellos realmente tiene un efecto positivo».

«Ha habido una serie de oportunidades perdidas», dice Zelner, debido a la falta de conexiones entre las ideas y herramientas que los epidemiólogos han sugerido y el mundo al que se suponía que debían ayudar.

Renunciar a la certeza

El coautor Andrew Gelman, estadístico y politólogo de la Universidad de Columbia, esbozó el «panorama general» en la introducción del ensayo. Comparó el estallido de la pandemia por epidemiólogos aficionados con cómo la guerra convierte a cada ciudadano en un geógrafo y táctico aficionado: “En lugar de tarjetas con alfileres de colores, tenemos gráficos con números de exposición y muerte; La gente en la calle discute sobre las tasas de mortalidad por infecciones y la inmunidad colectiva, al igual que puede que hayan debatido estrategias de guerra y alianzas en el pasado.

Y con todos los datos y el discurso público, ¿siguen siendo necesarias las máscaras? ¿Cuánto tiempo durará la protección de vacunación? – vino la marea de la incertidumbre.

Para comprender lo que acaba de pasar y lo que salió mal, los investigadores (incluidos Ruth Etzioni de la Universidad de Washington y Julien Riou de la Universidad de Berna) llevaron a cabo una especie de recreación. Examinaron las herramientas utilizadas para abordar desafíos como la estimación de la tasa de transmisión de persona a persona y el número de casos que circulan en una población en un momento dado. Evaluaron todo, desde la recopilación de datos (la calidad de los datos y su interpretación fueron posiblemente los mayores desafíos de la pandemia) hasta el diseño del modelo y el análisis estadístico, así como la comunicación, la toma de decisiones y la confianza. «Hay incertidumbre en cada paso», escribieron.

Y, sin embargo, dice Gelman, el análisis todavía «no expresa suficientemente la confusión por la que pasé en esos primeros meses».

Una táctica contra toda esta incertidumbre son las estadísticas. Gelman ve la estadística como una «técnica matemática»: métodos y herramientas que tienen que ver tanto con las mediciones como con el descubrimiento. Las ciencias estadísticas intentan arrojar luz sobre lo que está sucediendo en el mundo, con énfasis en la variación y la incertidumbre. Cuando llega nueva evidencia, debe generar un proceso iterativo que gradualmente refine el conocimiento previo y agudice la certeza.

La buena ciencia es humilde y capaz de perfeccionarse ante la incertidumbre.

Marc Lipsitch

Susan Holmes, una estadística de Stanford que no participó en este estudio, también ve paralelismos con la forma de pensar de los ingenieros. “Un ingeniero actualiza constantemente su imagen”, dice, y la revisa tan pronto como hay nuevos datos y herramientas disponibles. Al resolver un problema, un ingeniero ofrece una aproximación de primer orden (difusa), luego una aproximación de segundo orden (más enfocada), y así sucesivamente.

Sin embargo, Gelman advirtió anteriormente que la ciencia estadística puede usarse como una máquina para «eliminar la incertidumbre»: intencionalmente o no, los datos malos (inseguros) se acumulan y se hacen convincentes (seguros). Las estadísticas contra las incertidumbres «se venden con demasiada frecuencia como una especie de alquimia que convierte estas incertidumbres en certeza».

Vimos eso durante la pandemia. Ahogados en la confusión y lo desconocido, epidemiólogos y estadísticos, tanto aficionados como expertos, buscaron algo sólido para mantenerse a flote. Pero, como señala Gelman, es inapropiado y poco realista querer certeza durante una pandemia. «La seguridad prematura ha sido parte del desafío de tomar decisiones en la pandemia», dice. «Este salto entre la incertidumbre y la certeza ha creado muchos problemas».

Dejar ir el deseo de certeza puede ser liberador, dice. Y aquí es donde entra en juego la perspectiva técnica.

Una forma de pensar retocada

Para Seth Guikema, codirector del Centro de Análisis de Riesgos e Ingeniería de Decisiones Informadas de la Universidad de Michigan (y empleado de Zelner en otros proyectos), un aspecto importante del enfoque de ingeniería es la inmersión en la incertidumbre, el análisis del caos y luego Da un paso atrás con la perspectiva: «Tenemos que tomar decisiones prácticas, entonces, ¿qué importancia tiene la incertidumbre realmente?», entonces es importante saber, dice Guikema. «Pero si realmente no afecta mis mejores decisiones, entonces es menos crítico».

Por ejemplo, aumentar la cobertura de vacunación contra el SARS-CoV-2 en la población es un escenario en el que, incluso si existe cierta incertidumbre sobre cuántos casos o muertes evitará la vacunación, el hecho de que ambos son muy pocos y con muy pocos efectos secundarios que probablemente disminuyan. , es muy probable que haya suficiente motivación para decidir que un programa de vacunación a gran escala es una buena idea.

Un ingeniero actualiza constantemente su imagen.

Susan Holmes

Los ingenieros, señala Holmes, también son muy buenos para dividir los problemas en partes críticas, usar herramientas cuidadosamente seleccionadas y optimizar las soluciones bajo restricciones. Con un equipo de ingenieros que construye un puente, hay un especialista en cemento y un especialista en acero, un ingeniero eólico y un ingeniero estructural. “Todos los diferentes campos trabajan juntos”, dice ella.

Para Zelner, la idea de la epidemiología como disciplina de la ingeniería es algo que heredó de su padre, un ingeniero mecánico que fundó su propia empresa para la planificación de instalaciones sanitarias. A partir de una infancia de construcción y reparación de cosas, su forma de pensar como ingeniero incluye retoques, por ejemplo, refinar un modelo de transferencia en respuesta a un objetivo en movimiento.

«A menudo, estos problemas requieren soluciones iterativas, donde los cambios se realizan en respuesta a lo que funciona y lo que no», dice. “Continúas actualizando tu actividad a medida que ingresan más datos y ves los éxitos y fracasos de tu enfoque. Para mí, esto es muy diferente, y se adapta mejor a los problemas complejos y no estacionarios que definen la salud pública, que la imagen estática de unicidad que muchas personas tienen de la ciencia académica, en la que tienes una gran idea, pruébala y tu resultado. se mantendrá en ámbar para siempre «.

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