Plataforma desenvolvida por pesquisadores da UFPR mostra previsão da Covid-19 nas cidades paranaenses

26 outubro, 2021
16:40
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Ciência e Tecnologia

Com avanço da vacinação, o sistema mostra uma tendência de queda de casos e mortes na maioria dos municípios do Paraná

Pesquisadores do projeto de pesquisa Matemática Aplicada e Computacional da Universidade Federal do Paraná (UFPR) Setor Palotina lançaram recentemente uma plataforma de previsão da Covid-19 nas 399 cidades paranaenses. Usando dados dos 14 dias anteriores disponibilizados pela Secretaria de Saúde do estado, o novo sistema gera uma série de gráficos que indicam a tendência de recuperação, de contaminação e de morte pela doença naquele município.

A tendência observada pelos cientistas é de queda dos casos e dos óbitos pela Covid-19 na maioria das cidades paranaenses, em concordância com o que está sendo percebido no restante do país, graças ao aumento da cobertura vacinal da população. “Se nas duas últimas semanas, a quantidade de infectados diminui em uma região, o modelo entende que a curva está caindo e é essa tendência que ele vai mostrar. Em outras cidades, existe o comportamento contrário, mas, em geral, o que temos visto é uma queda da doença na maior parte do Paraná”, afirma Rodrigo Schulz, professor de Licenciatura em Ciências Exatas no Setor Palotina e um dos responsáveis pelo estudo.

A plataforma tem por base um modelo matemático chamado SIR, que separa a população em três grupos: Suscetíveis, Infectados e Removidos do quadro de análise. Nesse cálculo, as pessoas que nunca tiveram contato com a doença são ditas suscetíveis, mas passam a pertencer ao grupo de infectados se forem contaminadas pela Covid-19. Os removidos são aqueles que já se recuperaram da doença ou foram à óbito. O sistema calcula a circulação dos cidadãos entre os grupos SIR diariamente, o que permite à plataforma prever qual será o comportamento da doença nos próximos 30 dias.

Com os dados da pandemia na cidade nas duas semanas anteriores, a ferramenta calcula a previsão para o período seguinte. Foto: Previsões Covid-19/Reprodução

O professor Rodrigo afirma que a plataforma foi pensada para possibilitar o monitoramento da Covid-19 nas cidades do Paraná pela população. Para isso, o pesquisador explica que foi necessário um período de cálculo e de programação para que o sistema fosse finalmente lançado. “O principal trabalho foi tentar entender alguns parâmetros dentro do modelo SIR, adaptando-o para o contexto da pandemia. Após alguns meses de reuniões semanais, no ano passado conseguimos desenvolver uma técnica para encontrar esses parâmetros automaticamente, criando de um algoritmo de otimização”, esclarece.

Segundo Rodrigo, antes do lançamento do programa, a equipe realizou uma série de comparações entre os resultados gerados pelo sistema e os números reais da pandemia, para verificar a taxa de erro da aplicação. De acordo com esses estudos, o professor prevê uma média de erro de um por cento ao dia, o que garante uma maior segurança para o uso.

“A exatidão das previsões depende de uma série de fatores, sobre os quais nós não temos controle. Em cidades pequenas, por exemplo, pode ser que em algum dia não sejam publicados os dados da pandemia, o que ocasiona um salto no sistema que não podemos evitar. Nós temos percebido que, em cidades maiores, a entrada dos dados é mais contínua, então os erros diminuem um pouco”, explica.

Outro projeto da UFPR, lançado pela Rede Cooperativa de Pesquisa em Modelagem da Epidemia de Covid-19 e Intervenções não Farmacológicas (Modinterv) em junho do ano passado, também apresenta a análise de dados da pandemia para a população. A ferramenta foi realizada em parceria com pesquisadores das universidades federais de Pernambuco (UFPE) e de Sergipe (UFS). O aplicativo Modinterv Covid-19 permite o monitoramento em tempo real da curva epidêmica de países, estados e cidades.

Participação de graduandos e estudantes de Ensino Médio

Estiveram envolvidos na plataforma “Previsões Covid” 12 pesquisadores do Setor Palotina e Setor de Ciências Exatas, entre professores, alunos de graduação e também estudantes de Ensino Médio, contemplados pelo programa de Iniciação Científica Júnior. A construção da plataforma envolveu três processos: modelagem matemática, que envolve a elaboração dos cálculos; desenvolvimento da aplicação, com a integração da matemática ao sistema computadorizado; e uma aplicação de testes, em que se conferiu a taxa de erro da aplicação e se realizou ajustes no método.

O estudante de Computação da UFPR Lucas Sônego Candiotto explica que atuou no projeto facilitando a amostragem dos dados gerados pela plataforma para o usuário. “Nós primeiramente criamos um banco de dados, em que deixamos guardadas as informações que recolhemos da Secretaria de Saúde, para conseguirmos acessar de forma rápida e confiável. Quando o usuário faz uma requisição para gerar uma previsão para a cidade que ele selecionou, esses dados são buscados no banco, o modelo matemático gera estimativas e estas são apresentadas para o requerente. Essa previsão também é salva na plataforma, assim, caso um outro usuário busque pela mesma cidade no mesmo dia, o sistema não precisa gerar os dados de novo”, expõe.

Uma vez gerada naquele dia, a previsão para uma cidade fica armazenada no sistema, para facilitar o acesso para os próximos usuários. Foto: Rodrigo Schulz/Arquivo Pessoal

Victoria Carraro Bernardes da Silva, que também participou do desenvolvimento da plataforma, é aluna do Ensino Médio, com formação técnica em Petróleo e Gás na UFPR. Ela colaborou com os testes dos resultados obtidos, verificando que os números encontrados pelos cálculos se aproximavam da realidade da pandemia. Para Victoria, ter contato com a pesquisa acadêmica ainda no Ensino Médio foi engrandecedor. “Minha iniciação científica serviu para eu entender e dar norte para minhas futuras decisões acadêmicas e mostrar o que de fato eu gosto de fazer”, afirma.

Por Isabela Simm Stanga
Sob supervisão de Chirlei Kohls
Parceria Superintendência de Comunicação e Marketing (Sucom) e Agência Escola de Comunicação Pública da UFPR

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