El nombre que los epidemiólogos le dan a la primera persona infectada durante un brote de enfermedad es "paciente cero": ahí es donde comienza todo. La identificación de esa persona suele ser difícil, pero un equipo croata ha desarrollado un algoritmo que podría ayudar.

Su trabajo se ocupa de una situación en la que hay una red interconectada de personas, algunas infectadas y otras no. Los brotes de enfermedades son una muestra, pero el mismo principio también podría aplicarse a los virus informáticos o incluso a la propagación de un meme a través de las redes sociales..

Milla ŠIkic, de la Universidad de Zagreb, y sus colegas crearon un algoritmo que simula diferentes formas en que la infección podría haberse propagado a través de esa red, y luego compara esas simulaciones con los datos reales para calcular la probabilidad de que un individuo sea el "paciente cero" real..

Cuanto más rápido, mejor

Una probabilidad del 100% significa que has encontrado donde comenzó todo, pero si varias personas tienen las mismas probabilidades, necesitas más datos para identificar el origen. Curiosamente, cuanto más rápido ocurre la infección, más fácil es rastrear dónde comenzó. "Con un proceso más lento, pierdes algún tipo de información" Šikic le dijo a New Scientist.

Para ver si el sistema funcionó, el equipo utilizó datos de ITS de un sitio web brasileño donde los clientes revisan a las trabajadoras sexuales. El algoritmo pudo encontrar el "paciente cero", o estar a un salto, el 60 por ciento de las veces. "Si no podemos decir quién es el paciente cero, podemos estar en su vecindario", dice Šikic.

Los detalles del algoritmo fueron publicados en Physical Review Letters..

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