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Comunicação CeMEAI

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Equação de vida: como a matemática modela a pandemia?

As ferramentas que auxiliam no planejamento de ações de contenção

 

matematica pandemia

 

Nos últimos meses, nos acostumamos a uma invasão de números e gráficos nos noticiários, redes sociais e outras formas de falar sobre a pandemia que imobilizou o mundo. “Achatar a curva” é uma das expressões que entraram no vocabulário popular. Podemos até não entender ao certo o que significa, mas estamos todos na torcida para que ocorra o mais rápido possível.

Na elaboração e no entendimento desses números não estão apenas os profissionais da saúde, gestores públicos, mas, especialmente, os matemáticos correndo contra o tempo com modelos e ferramentas para projetar cenários e contribuir com medidas de contenção e planejamento.

A eles, tem sido atribuída cada vez mais a difícil tarefa de prever cenários e responder incertezas como reprodução do vírus, taxas de mortalidade, impacto ou eficiência de medidas de controle e uma infinidade de perguntas diante de uma doença nova e com poucas respostas. 

A modelagem computacional está no centro das atenções. Na opinião da pesquisadora do CeMEAI, Claudia Sagastizábal, há pedras enormes no caminho dos matemáticos para resolver estas e outras questões que os governos e a sociedade esperam que a matemática solucione com respostas exatas.

“Um aspecto substancial a ser considerado é que, atualmente, a pesquisa não pode fornecer números precisos e confiáveis para nenhum dos seus parâmetros. Quantos assintomáticos temos na cidade? Quantos dos óbitos acontecidos em casa tiveram a Covid-19 como causa? Os infectados reportados hoje foram testados positivos ontem, ou houve atraso ao registrar a informação? Os modelos matemáticos usam todos esses dados para fazer previsões, se os dados são falhos, o resultado será fatalmente incerto”, observa.

“Fazendo um paralelo com o prognóstico do tempo, estamos perante uma situação em que, observando as rotações de um cata-vento de papel, nos pedem para predizer quando seremos atingidos pelo ciclone bomba. Não há como ter exatidão. Mas isto não significa que o modelo seja inútil, ao contrário. Quando usados adequadamente, os modelos matemáticos são extremamente úteis para a sociedade. Devemos lembrar que um modelo não é um oráculo divinatório que desvenda o futuro na forma de um número exato. O resultado de um modelo matemático se dá na forma de um indicador de tendência para o fenômeno que se pretende analisar”, explica Claudia.

“Para a Covid-19, a partir dos dados disponíveis, podemos fazer cálculos e estimar a taxa de reprodução do vírus, com os dados disponíveis. Repetindo o cálculo com o mesmo modelo matemático cada dia, conforme chegam os novos dados, podemos determinar a evolução dessa taxa. Mesmo sabendo que os números calculados ontem e hoje serão imprecisos, podemos compará-los e observar se há uma aceleração ou desaceleração na propagação do vírus”, exemplifica a pesquisadora.

Ainda segundo ela, examinar a dinâmica da pandemia permite avaliar a situação com bom senso e clareza, com discernimento e rigor científico.

Claudia é coautora de um dos artigos de maior repercussão no país apoiado pelo CeMEAI que simula o número de vidas salvas pelo isolamento.

“Neste projeto, que apelidamos “Vidas Salvas”, a partir dessa taxa estimada definimos um indicador de quantas pessoas estamos poupando com o distanciamento social. Após um mês e meio do início da quarentena, era salva uma vida a cada quatro minutos. Um mês e meio depois, em apenas meio minuto, a medida poderia salvar uma vida. A variação aponta o avanço da epidemia no interior do país, e alerta sobre a necessidade de planejar de forma coordenada os protocolos de flexibilização”.

Os matemáticos do CeMEAI emergiram durante a pandemia da Covid-19 em vários estudos com ampla repercussão pelas suas aplicações. Demonstraram a pluralidade de soluções que a área pode oferecer.

“Fiquei impressionado e muito feliz com a repercussão do "Vidas Salvas". É interessante como uma mudança de perspectiva, saindo do tópico de mortes para a preservação de vidas, foi capaz de trazer tanto interesse e animar pessoas a manter o isolamento social que tem sido tão importante para controlar a disseminação da Covid-19. É a matemática atuando de forma social, isso foi muito gratificante”, comentou Paulo J. S. Silva, professor do IMECC/Unicamp e autor desta pesquisa.

vidas salvas

A relação entre a saúde pública e a matemática não é algo novo. Artigo da Revista Fapesp relembra o modelo de Bernoulli, matemático e físico holandês a quem se atribui a primeira modelagem matemática da propagação de doenças infecciosas. Em 1766, ele mostrou a eficácia da técnica de inoculação preventiva contra a varíola que matava 400 mil pessoas por ano na Europa e deixava um terço dos sobreviventes cegos.

bernoulli

Outras referências são seguidas até os dias de hoje como o modelo clássico elaborado pelo britânico Ronald Ross e publicado em 1910, com base em suas pesquisas a respeito da malária. Seu modelo divide a população em grupos que variam ao longo do tempo: suscetíveis, infectados e recuperados (sigla SIR).

Tiago Pereira, professor do ICMC/USP também traz contribuições importantes nesse cenário atual de pandemia. Ele junta-se a um grupo de pesquisadores que criaram o ModCovid19. Entre os seus trabalhos está o desenvolvimento da ferramenta matemática que ajuda a planejar isolamento intermitente em SP, o Robot Dance.  “Constatamos que as melhores contribuições nesta pandemia foram juntando várias áreas e pessoas da matemática”.

Professores da Unesp e da USP desenvolveram outra 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 CeMEAI conseguem apontar resultados individuais para cada uma das 22 regiões do estado.

Wallace Casaca, professor da Unesp em Rosana, comentou. “A matemática é uma aliada de peso no enfretamento da COVID-19. Ela tem sido aplicada com sucesso tanto para quantificar as diferentes características e níveis da doença como para modelar a cadeia de disseminação do vírus. Por exemplo, é possível modelar a dinâmica de transmissão do novo coronavírus através de equações matemáticas que, quando aliadas a uma fonte de dados confiável, resultam em algoritmos computacionais inteiramente “customizados” aos dados da doença de uma cidade, estado ou país. Um exemplo nessa linha é a metodologia utilizada na plataforma SP Covid-19 Info Tracker, que concilia modelagem matemática, técnicas de inteligência artificial e dados acurados das prefeituras municipais de SP a fim projetar as curvas de evolução da doença para as semanas seguintes”, explica.

“Equações, indicadores e métricas matemáticas são vistas como ferramentas sólidas de tomadas de decisão por parte do poder público, pois é com base nos números da pandemia que é possível adotar tanto medidas de contenção da doença como estratégias de retomada da economia. Por exemplo, o Plano São Paulo de reabertura econômica é regido por equações matemáticas que, quando combinadas, ditam se uma determinada região irá ou não progredir de fase. Finalmente, é também por intermédio de equações matemáticas que se identifica discrepâncias nos dados para fins de auditoria e questões de transparência nos dados por parte de fontes governamentais”.

Outras pesquisas do centro seguem auxiliando no enfrentamento da pandemia como os modelos preditivos que auxiliam no planejamento e manutenção segura dos insumos em hospitais do Brasil e Argentina ou esse estudo que analisa pelo hemograma casos negativos de Covid-19 com 95% de precisão.

“A área de epidemiologia há muitos anos faz parte do portfólio de aplicações onde a matemática faz grande contribuição. Não tão eloquente quanto a pandemia, a matemática há muito tempo oferece ferramentas de decisão para campanhas de vacinação estimando o número de pessoas a serem vacinadas para o controle eficaz de doenças; logística de aplicação de vacinas; localização e densidade de aplicação da vacinas numa dada população, entre outras contribuições importantes. No caso específico da COVID-19, os matemáticos e epidemiologistas vêm alertando desde os primeiros dias para a necessidade do distanciamento social e controle de atividades. Muitas pesquisas foram realizadas dando suporte à tomada de decisão pelas autoridades. No futuro próximo, a matemática poderá ainda colaborar na campanha de vacinação e continuidade do afastamento e retorno à vida normal”, observa José Alberto Cuminato, diretor do CeMEAI. 

A solução exata mesmo para o fim da pandemia depende do desenvolvimento da vacina, até lá, a matemática deixa, além de suas contribuições numéricas, uma importante mensagem: que aquilo que fazemos como sociedade pode alterar o curso de uma pandemia. Os modelos preditivos nos apontam os caminhos nessa trajetória de um futuro ainda incerto.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

Escola Avançada em Big Data Analysis abre inscrições

Evento será realizado no próximo mês de outubro

 

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A quarta edição da Escola Avançada em Big Data Analysis já tem data marcada: de 12 a 16 de outubro deste ano. Por conta da pandemia do novo coronavírus, todo o evento será realizado virtualmente. As inscrições para os interessados já estão abertas.

O evento é coordenado pela professora Roseli Romero, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisadora do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), financiado pela FAPESP.

O público-alvo da Escola são alunos de pós-graduação e de graduação (preferencialmente do último ano) cursando engenharias, computação, estatística e economia e graduados em áreas afins.

Como de costume, a EABDA contará com especialistas da área de Big Data em todo o Brasil. Serão oferecidos 12 cursos, espalhados durante toda a semana do evento.

Confira abaixo os 12 cursos oferecidos:

Horário 12/OUT 13/OUT 14/OUT 15/OUT 16/OUT
08:30 às 12:00 Curso I:
Análise de Dados com Aprendizado de Máquina
Curso IV:
Estatística na ciência da computação experimental
Curso VII:
Interfaces Cérebro-Computador
Curso X:
Gerência de Dados Complexos em Larga Escala
14:00 às 17:30 Curso II:
Visualização e análise de dados: de características a modelos
Curso V:
Processamento de línguas naturais (PLN)
Curso VIII:
Mineração de textos baseada em redes
Curso XI:
Aumento de dados em aprendizado de máquina
Curso XII:
Entendendo o valor dos sistemas de recomendação personalizados para o e-business/negócios
18:30 às 22:00 Curso III:
Mineração de eventos: algoritmos e aplicações
Curso VI:
Recuperação de informação multimídia no contexto de Big Data
Curso IX:
Aprendendo representações com Deep Learning: arquiteturas, treinamento e transferência de aprendizado

Estudantes têm desconto no valor das inscrições, que já podem ser realizadas pelo site da 4ª Escola Avançada em Big Data Analysis. Até o dia 22 de setembro, é possível requerer isenção do valor de acordo com critérios de fragilidade socioeconômica ou desemprego. O pedido pode ser feito por meio deste formulário, que também detalha as condições para isenção.

O site também traz as ementas dos cursos e informações de contato com a organização do curso. As vagas são limitadas e o período de inscrições vai até o dia 8 de outubro ou enquanto houver vagas.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin – Comunicação CeMEAI

 

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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Cidades do interior de São Paulo passaram a apresentar estabilização nos casos ativos e alta na taxa de retransmissão do novo coronavírus nos últimos dias, interrompendo uma tendência de queda e destoando dos dados gerais do estado, aponta ferramenta de análise de dados e monitoramento em tempo real da pandemia em municípios paulistas.

 

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Um estudo do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, da Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), aponta que Limeira já atingiu o chamado “platô” na pandemia do coronavírus. De acordo com a pesquisa, a cidade atingiu o pico de contaminação entre os dias 23 de julho e 6 de agosto. O estudo mostra que no dia 23 de julho, quando a cidade entrou no pico, eram 2.873 casos confirmados.

 

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Pesquisadores da USP e da Unesp criaram uma ferramenta que calcula a evolução da pandemia nas cidades paulistas que concentram mais casos e mortes por coronavírus no estado de São Paulo. Os modelos matemáticos são abastecidos pelas prefeituras, com dados oficiais.

 

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A Covid-19 já matou 118.649 brasileiros. Mais de 3 milhões e 700 mil foram infectados pelo novo coronavírus. Os curados somam quase 3 milhões. E pela primeira vez o Brasil ultrapassou os EUA no ranking de mortes causadas pelo novo coronavírus a cada 100 mil habitantes.

 

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Pesquisadores da USP e da Unesp desenvolveram uma ferramenta para projetar o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados da covid-19 em São Paulo. A partir dos dados fornecidos pelas prefeituras, analisados por modelos matemáticos e técnicas de inteligência artificial, os professores conseguem antever o comportamento da doença em cada uma das 22 sub-regiões do Estado no período de sete a dez dias com 95% de acerto.

 

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Plataforma que otimiza estoques de EPIs na pandemia ganha projeção internacional

Tecnologia desenvolvida com apoio do CeMEAI é implantada na Bionexo da Argentina

 

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Depois do sucesso e eficácia da plataforma inédita de gestão de insumos médicos desenvolvida em uma parceria entre a USP de São Carlos e a empresa Bionexo Brasil, a tecnologia ganha projeção internacional e irá auxiliar também a Argentina na pandemia do novo coronavírus.

Por meio de um sistema inteligente de algoritmos, a plataforma que já é utilizada no Brasil, foi reformulada para atender o mercado de saúde da Argentina. Ela mapeia a quantidade necessária de equipamentos de proteção individual (EPIs) e insumos por unidade hospitalar em determinada região, permitindo projetar o consumo futuro e incentivando a solidariedade entre os hospitais, com o objetivo de assegurar que os estoques sejam usados de maneira efetiva em favor da população.

A solução é resultado de uma união de esforços, de pesquisadores dos laboratórios de Estatística e de Otimização (ICMC/USP), Centro de Estudos de Risco (CER), Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e da iniciativa privada, por intermédio da empresa de soluções digitais para gestão de processos em saúde, a Bionexo.

“O principal objetivo deste trabalho que utiliza modelos preditivos é acomodar a demanda explosiva e fornecer aos hospitais meios para possíveis realocações de recursos, principalmente os EPIs, que se tornam limitados diante da pandemia que diariamente ainda faz milhares de vítimas no mundo”, explicou Francisco Louzada Neto, Coordenador de Transferência Tecnológica do CeMEAI.

O aluno de doutorado em Estatística do ICMC, Gustavo Sabillón foi um dos responsáveis em adaptar a ferramenta às necessidades do mercado argentino. “Uma grande diferença entre as ferramentas do Brasil e Argentina foram os dados que utilizamos nas modelagens. Na ferramenta da Argentina, a modelagem foi feita com base na quantidade de hospitalizados reportados em cada província. Aqui no Brasil, nos baseamos na quantidade de óbitos reportados em cada cidade. Isso fez com que os processos de previsão dos consumos hospitalares fossem diferentes nos dois países. No entanto, com resultados otimizados para ambos os casos”, disse.

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A pesquisadora e professora do ICMC/USP Cibele Maria Russo Novelli observa que o planejamento da cadeia de suprimentos pode trazer bons resultados em diversos sentidos, além de segurança para o ramo hospitalar. “Importante ressaltar, no entanto, que fazer esse planejamento durante a pandemia é um grande desafio dada a incerteza do comportamento da doença em cada região ou cidade. Com a boa aceitação da ferramenta pelos hospitais brasileiros, surgiu a ideia da expansão para a Argentina, visando entender o comportamento da pandemia naquele país e também oferecer aos hospitais uma forma segura de se planejar durante o período, de forma que não faltem EPIs aos hospitais e que também não haja excesso de estoques com materiais caros demais nesse período. Como a ferramenta usa informações da doença específicas da região, a ferramenta do Brasil precisaria ser adaptada para a realidade argentina, o que justificou o novo projeto”, explicou.

A pesquisadora lembrou ainda que os desafios surgiram desde a coleta de dados. “A forma de armazenar e disponibilizar as informações é bastante diferente no Brasil e na Argentina. Além disso, há mudanças nos termos dos materiais utilizados e houve a necessidade de traduzir toda a ferramenta. Já nos protocolos de utilização dos materiais pelos hospitais, houve uma similaridade maior”.

O Country Manager da Bionexo Argentina, o brasileiro Luiz Reis falou sobre sua expectativa de benefícios aportados ao sistema de saúde argentino. “Estamos trazendo uma plataforma capaz de realizar a gestão inteligente dos suprimentos médicos, com eficácia já comprovada no Brasil. O objetivo é disponibilizar a todos os hospitais do país uma solução capaz de orientar seus processos de compras, garantindo uma melhor assistência a toda a população argentina.”

O estudo mostra as melhores maneiras dos hospitais se planejarem e evitarem o excesso ou a falta de estoque, baseando-se na pesquisa inédita realizada pelo CeMEAI e Bionexo, voltada a esse cenário de pandemia.

O projeto na Argentina contou com a colaboração de Oilson Alberto Gonzatto Jr, doutorando em Estatística ICMC/USP e UFSCar, Gustavo Alexis Sabillón, doutorando em Estatística ICMC/USP e UFSCar, Caio Tomazella, doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional ICMC-USP, Francisco Louzada Neto, Cibele Maria Russo Novelli e Maristela Oliveira dos Santos do SME/ICMC/USP, Luiz Reis Country Manager Bionexo Argentina, Dario Galdamez Gerente de Operaciones, Hector Yapura, Tecnología e María Asunción Fragni, Analytics

 

Sobre a Bionexo

A Bionexo é uma empresa de tecnologia que oferece soluções digitais para gestão de processos na saúde.

Através de soluções digitais de alta performance, promove a automação de processos, aumentando a visibilidade e transparência da informação para uma tomada de decisão mais rápida e inteligente.

Fundada em 2000, a Bionexo conhece a complexidade que envolve o negócio da saúde, o que a torna a maior referência na construção de soluções digitais em nuvem para saúde, contribuindo decisivamente para a profissionalização do setor.

 

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O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

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Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade Estadual Paulista (Unesp) desenvolveram uma ferramenta que utiliza matemática e inteligência artificial para predizer o número de infectados, óbitos e de pacientes recuperados no estado de São Paulo.

SP Covid-19 Info Tracker é uma plataforma alimentada com dados das secretarias de Saúde do município. Ao todos, 22 sub-regiões são monitoradas pela ferramenta. Além de dados, como número de casos, mortes e recuperados, o Info Tracker também faz uma previsão de como a doença se comportará nos próximos sete dias. 

 

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