Las Epidemias insisten: “no somos iguales”

Resumen: Los datos obtenidos durante una epidemia muestran una gran variedad de heterogeneidades. El número de personas infectadas por género no suele ser igual- Tampoco el número de individuos afectados por edad o por ubicación geográfica. Uno puede fácilmente pensar en otras variables que distinguen a los individuos afectados por una epidemia. En esta charla presentaremos algunos ejemplos de lo anterior y ofreceremos alternativas matemáticas para estudiar dicha información, incluyendo la posibilidad de obtener incluso información nueva. ¿Podremos por ejemplo saber del hecho que los grupos de edad no se infectan igual, qué grupo es el que primero se infecta, deduciendo de ahí una posible causalidad? ¿Cómo sospechar de los datos obtenidos quién es quien está posiblemente introduciendo la enfermedad al grupo familiar? Se explorarán esa y varias preguntas cercanas, prestando atención a qué modelo es el mejor descriptor del fenómeno y posiblemente el mejor predictor.

Semblanza: Estudió la licenciatura en matemáticas en la UNAM, donde cursó también su maestría en matemáticas. El doctorado lo obtuvo en biología y matemáticas por la universidad de Heidelberg, en Alemania en 1985.
A su regreso a México, trabajó brevemente para el Instituto de Matemáticas de la UNAM, para incorporarse en 1986 a CIMAT. Su experiencia administrativa incluye desde haber sido director de la Facultad de Matemáticas, Director de Administración Escolar y finalmente Director de Asuntos Académicos de la Universidad de Guanajuato.
En CIMAT cumple el encargo de Coordinador de Posgrados.
Sus intereses de investigación se han mantenido siempre en el área entre la biología y la matemática. Al inicio con modelos del sistema inmunológico humano, modelación del corazón y de la actividad eléctrica neuronal, para concentrarse finalmente en dinámica poblacional y modelos epidemiológicos. Su interés actual es en la ecoepidemiología, enfermedades infecciosas y su control.