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Ciência de Dados

Ciência de Dados (47)

Intervalo seguro entre doses da vacina contra a Covid

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Pesquisadores

Paulo Silva, Claudia Sagastizábal, Luis Gustavo Nonato, Tiago Pereira
 

Diante de um cenário limitado de vacinas para proteger a população mundial contra a Covid-19, otimizar o processo de aplicação para garantir que mais pessoas estejam imunizadas em um espaço menor de tempo é também uma resposta que a matemática pode dar.

O estudo denominado Optimizing COVID-19 second-dose vaccine delays saves ICU admissions, assinado pelos pesquisadores Paulo J. S. Silva, Claudia Sagastizábal, Luis Nonato, Tiago Pereira, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), e Claudio Struchner, da Fundação Getúlio Vargas, foi submetido à publicação e aborda o tempo ideal e seguro entre as doses para que a vacinação seja realmente eficiente contra o novo coronavírus.

Microscópio virtual

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Gleici Perdoná

A pesquisadora do CEPID-CeMEAI Gleici da Silva Castro Perdoná, professora da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto/USP, é coautora do artigo Virtual Microscopy as a Learning Tool in Brazilian Medical Education, que foi publicado pela conceituada revista Anatomical Sciences Education e apresenta resultados positivos sobre a percepção do uso da ferramenta por alunos do curso de medicina da FMRP.

Contágio por Covid com a reabertura escolar

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Pesquisadores

Tiago Pereira da Silva

O atual modelo de volta às aulas com presença de alunos apenas intercalada é suficiente para controlar infecções pelo novo coronavírus? A pergunta foi feita pela prefeitura de Maragogi-AL a matemáticos e pesquisadores que fazem parte do projeto ModCovid19, apoiado pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e selecionado pelo Instituto Serrapilheira em uma chamada de projetos emergenciais para análise da crise sanitária da COVID-19.

Projeção das datas finais de vacinação no Brasil

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Tiago Pereira da Silva, Krerley Oliveira

Um estudo desenvolvido por pesquisadores de grandes universidades brasileiras criou um modelo matemático que fornece previsões de quando a vacinação contra a Covid-19 será concluída em cada município brasileiro.

Ferramenta para predizer a evolução da Covid-19 em São Paulo

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Pesquisadores

Wallace Casaca, Cássio Oishi, José Alberto Cuminato

Professores da Unesp e da USP desenvolveram uma ferramenta que utiliza matemática e inteligência artificial para predizer o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados no estado de São Paulo. Utilizando dados fornecidos pelas prefeituras municipais e concentrados na plataforma Info Tracker, os pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), apoiado pela Fapesp, conseguem apontar resultados individuais para cada uma das 22 regiões do estado.

Políticas públicas para moradores de rua

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Pesquisadores

Alexandre Delbem

A Prefeitura de São Carlos, em parceria com pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), realiza um projeto para entender o perfil de moradores em situação de rua.

Após um censo com cerca de duzentas destas pessoas, os dados irão receber análise matemática que poderão contribuir com políticas públicas para essa população.

Análise da efetividade das medidas de saúde na transmissão da Covid-19

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Pesquisadores

Zhao Liang

Uma pesquisa que conta com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), via Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), tem como foco a transmissão doméstica da COVID-19 no Brasil, com uma análise da eficiência das medidas de saúde pública como isolamento social/ quarentena e uso de máscaras na mitigação da transmissão do vírus no país.

O estudo tem como autores Thiago Christiano Silva, Leandro Anghinoni e o pesquisador Zhao Liang, todos da Universidade de São Paulo (USP). Eles trabalharam com uma abordagem inovadora e desenvolveram um modelo que permite estimar as taxas de transmissão de cada uma das cidades brasileiras. E entre as conclusões, a eficiência do uso de máscaras.

Rede de cidades inteligentes

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Pesquisadores

André Carvalho

Você já parou para pensar como serão as cidades do futuro? Talvez nem seja preciso ir tão longe. Algumas delas já estão sendo construídas no presente. As Smart Cities utilizam tecnologias como Inteligência Artificial e Internet das Coisas para gerar eficiência nas operações urbanas, mantendo o desenvolvimento econômico ao mesmo tempo que melhoram a qualidade de vida da população.

No Brasil, um projeto apoiado pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), via Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), está criando uma rede de cidades inteligentes. É a Inteligência Artificial Recriando Ambientes (IARA), que integra cerca de vinte universidades do país e do exterior, governos e iniciativa privada.

Análise de dados comparativos sobre o avanço da Covid-19 em São Paulo

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Pesquisadores

Wallace Casaca

Desde o início da pandemia do novo coronavírus, uma das grandes preocupações dos pesquisadores que buscam formas de combatê-la é com a qualidade e a organização dos dados de casos, óbitos, internações e outros números que ajudem a traçar um panorama mais certeiro da evolução da doença.

Nesse contexto, pesquisadores da Unesp e da USP lançaram o SP Covid-19 Info Tracker. A ferramenta reúne dados desde o início da pandemia em 82 cidades paulistas, que correspondem a 95% dos óbitos confirmados no estado. O sistema apresenta dados de histórico diário, índices epidemiológicos e resultados de estatísticas matemáticas fornecidas por cada município monitorado, possibilitando que as informações sejam comparadas na íntegra. Assim, a ferramenta de análise de dados permite uma avaliação mais assertiva da evolução da doença em cada município e no estado como um todo.

Detecção de casos negativos de Covid-19

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Pesquisadores

André Carvalho

Pesquisadores estão desenvolvendo uma plataforma digital que utiliza dados de pacientes para criar indicadores e auxiliar na tomada de decisão dos médicos no combate ao novo coronavírus. Apenas com dados de hemograma, o sistema utiliza inteligência artificial para ajudar os hospitais a agilizar o processo de diagnóstico e otimizar recursos.

DiagoNow, como foi chamada a ferramenta, funciona em quatro etapas, que atuam de forma complementar para confirmar casos positivos ou dispensar os casos negativos.

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