O projeto de extensão “Software público para análise e predição da evolução da pandemia de Covid-19”, do ICT/Unifesp, busca compreender a dinâmica da pandemia, prever casos futuros e analisar os impactos das políticas públicas.
Em março de 2020, logo no início da pandemia, o grupo decidiu aplicar seu conhecimento prévio em modelagem de sistemas dinâmicos para estudar a dinâmica da Covid-19. Posteriormente, o projeto de pesquisa recebeu financiamento da FAPESP. “Percebemos que a pesquisa seria de interesse para a sociedade em geral e, por isso, em julho de 2020, começamos a desenvolver um software para acesso público”, explica o professor Dr. Henrique Mohallem Paiva (ICT/Unifesp), coordenador do projeto. Os objetivos são contribuir para o entendimento da dinâmica da pandemia, para a previsão de casos futuros de infecções e óbitos e para a análise da efetividade das políticas públicas.
O projeto de extensão consiste no desenvolvimento deste software, nomeado "Tau Sigma: Trend Analysis using Sigmoids". O coordenador do projeto explica que, diferente das curvas de casos e óbitos disponíveis em alguns sites de monitoramento de Covid-19, esse software, além de apresentar os dados, também faz uma estimativa do comportamento futuro da doença a partir do modelo matemático.
Legenda: A imagem mostra uma tela do software com resultados da cidade de São José dos Campos (SP) em que foi comparada a previsão feita em agosto de 2021 para os cinco meses seguintes com os dados reais, atualizados até 10 de fevereiro de 2022. A similaridade do resultado do modelo com os dados reais indica que as previsões são confiáveis.
Além do professor Paiva, participam do projeto a professora Dra. Karina Rabello Casali, do ICT/Unifesp, e o professor Dr. Rubens Junqueira Magalhães Afonso, do ITA. Também integram o estudo os alunos do Mestrado em Engenharia Biomédica do ICT/Unifesp, Davi Sanches, Fabiana Caldeira, Frederico Pelogia e Igor Luppi.
O desenvolvimento do software seguiu as seguintes etapas:
a) Proposta de novos modelos matemáticos para descrever a dinâmica da Covid-19, válidos para diferentes regiões do mundo, em diferentes níveis territoriais e que também pudessem ser futuramente generalizados para outras epidemias;
b) Desenvolvimento de uma metodologia automática de calibração dos modelos, sem a necessidade de intervenção de especialistas;
c) Estabelecimento de uma nova técnica para análise de tendência do comportamento local da doença a fim de fornecer informações relevantes para as autoridades de saúde;
d) Realização de estudos para diversos países do mundo, cidades e estados brasileiros e condados norte-americanos;
e) Programação e publicação na internet do software contendo todas as características mencionadas.
O projeto está iniciando a etapa de testes de usabilidade junto ao corpo clínico do Hospital Municipal Dr. José de Carvalho Florence, de São José dos Campos (SP). “O principal beneficiário do projeto será a comunidade em geral, pois qualquer cidadão poderá baixar o software de forma gratuita. Ele será particularmente útil para as autoridades de saúde, pois fornecerá subsídios que poderão ajudar na avaliação de políticas públicas de saúde”, afirma o coordenador do projeto.
Iniciado em meio à pandemia, o projeto segue 100% online. “As informações necessárias para a pesquisa são encontradas em bancos de dados públicos, de forma que não são necessárias atividades presenciais”, relata o professor Paiva.
Os principais resultados do projeto foram publicados no formato de artigo científico, o qual pode ser acessado neste link: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107289.
O software desenvolvido está disponível para acesso público e gratuito no site https://gitlab.com/rubensjma/sigmoid-covid-19.
Dúvidas e comentários sobre o projeto podem ser enviados para o e-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo..