En el campo
de la epidemiología, la incertidumbre es un aspecto inherente cuyo manejo es realmente
un reto muy complicado de abordar. Como hemos visto recientemente, es muy
difícil predecir cuándo llegará (o llegó) el pico de una enfermedad y cuánta
gente va a ingresar en el hospital la semana que viene. En vista de estas
limitaciones, todo invita a usar una variedad de modelos matemáticos llamados
cadenas de Márkov.
El excelente artículo de los profesores Manuel de León, Gómez Corral y
Castro Ponce nos ha recordado la figura de Andrei Markov, matemático ruso de la
primera mitad del siglo XX que comenzó a investigar en la teoría de
probabilidad. Su teoría sobre las cadenas de Márkov, que representan un proceso
estocástico que evoluciona en tiempo discreto o etapas y tiene la propiedad
markoviana que dice: “el futuro depende de lo que pasa en el presente, pero no
del pasado estricto”.
Este autor planteó como a través del desarrollo probabilístico y de la
asignación de distintos estados, se puede observar la manera en la que se pasa
de uno a otro por una matriz de transición en etapas. Este tipo de desarrollo
matemático se ha aplicado a múltiples disciplinas para predecir determinados
comportamientos, habiéndose empleados estos modelos matemáticos durante años
para predecir el comportamiento de las enfermedades.
