Uerj integra Portal Covid-19 RJ e monitora avanço da pandemia com base em modelos matemáticos

18/06/202012:47

Diretoria de Comunicação da UERJ

A preocupação de pesquisadores de diversas universidades por resolver demandas da pandemia de Covid-19 levou ao intercâmbio de informações, como fontes de dados, análises gráficas, notícias, artigos científicos e, especialmente, ferramentas matemáticas. Esta interação possibilitou a organização de uma força-tarefa a fim de buscar soluções para monitorar o avanço da doença no Estado do Rio de Janeiro e no Brasil; além de fazer previsões confiáveis de curto prazo. O resultado deste trabalho é o Portal Covid-19: Observatório Fluminense.

A iniciativa reúne sete instituições, incluindo a Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj). A equipe é formada por docentes e alunos das áreas de Matemática, Engenharia e Computação. Integram o grupo representando a Uerj: os professores Americo Cunha e Karla Tereza Figueiredo Leite, do Instituto de Matemática e Estatística (IME); e Lisandro Lovisolo e Rodrigo Bird Burgos, da Faculdade de Engenharia (FEN).

No ar há um mês, o Covid-19 RJ divulga indicadores diariamente e relatórios completos a cada semana. O quarto documento, publicado nesta quarta-feira (17), reitera um alerta. Neste momento, em que os governos estaduais e municipais reduzem gradualmente o distanciamento social, os cientistas mostram que, em diversas regiões, os números de casos e de óbitos em decorrência da doença ainda permanecem em ascensão.

A análise da evolução da pandemia em 14 países do mundo mostra tendência de queda em alguns deles. Mas esta não é a realidade do Brasil, que já ocupa a segunda posição entre os mais infectados e com mais óbitos, devendo atingir a marca oficial de 1 milhão de casos e 50 mil mortos na próxima semana, segundo os pesquisadores. O número de novos casos por semana continua crescente, e também há destaque negativo quanto à mortalidade, sem redução significativa. Só a Covid-19 tem ceifado pouco mais de 1.000 vidas por dia há quase um mês. Este valor equivale a um terço da média diária de mortes em 2019 no mesmo período.

O Estado do Rio de Janeiro é o segundo da Federação tanto em número de casos quanto de  mortes acumuladas. Também registra a pior letalidade (razão entre óbitos e casos confirmados), apesar de uma “subnotificação gigantesca”, ressalta o relatório. De acordo com o estudo, se fosse considerado como um país, o Rio hoje estaria na sétima posição no ranking internacional, na razão de mortos por milhão de habitantes.

Este último documento traz também um novo indicador visual: mapas do Brasil coloridos segundo o valor cumulativo de óbitos e casos nos estados, o que fornece um retrato acumulado da epidemia no país. Já o “Semáforo da Covid-19”, que passou a ser inserido na edição anterior, associa a forma e o comprimento da curva que contabiliza a evolução semanal dos novos casos/mortes a um estado epidêmico: Verde (vencendo), Amarelo (quase lá) e Vermelho (precisam agir). Estes dois recursos gráficos mostram que cada ente federativo tem sua dinâmica, menos preocupante em determinados locais, mas em nenhum deles a situação pode ser classificada como “confortável”.

Ferramenta matemática para previsões mais precisas

Um dos coordenadores do projeto Covid-19 RJ, o professor da Uerj Americo Cunha (IME), enfatiza que os governos devem levar em conta os modelos matemáticos para tomar suas decisões. “Todos os modelos fazem previsões com base em critérios racionais de inferência, pois quantificam grandezas relevantes via equações. É muito diferente estimar tais grandezas com base no ‘achismo’, que pode ser tendencioso, por falta de informação da situação, ou até mesmo por interesses particulares que conflitam com o que seria mais adequado ao todo”, afirma o professor.

No início de maio, Cunha publicou, em parceria com Rebecca Morrison, professora da Universidade do Colorado (EUA), estudo sobre uma ferramenta que pode aprimorar ainda mais os modelos epidemiológicos: o operador de discrepância. “É uma espécie de correção estatística que somamos às equações do modelo, para compensar as deficiências impostas pela falta de conhecimento de certas particularidades da doença de interesse. Isso permite usar um modelo mais simplificado que o usual para fazer boas previsões”, explica Cunha.

Segundo o matemático, é possível entender um modelo como uma máquina que constrói previsões. Sua exatidão vai depender tanto da qualidade da matéria-prima inserida, ou seja, da veracidade das informações sobre a epidemia fornecidas como entrada; quanto da precisão das engrenagens da máquina. Por meio do operador de discrepância, é possível compensar estas duas fontes de deficiência do modelo, desde que haja uma quantidade mínima de informações relevantes.

Os testes foram feitos com base no surto de Zika, em 2016. Mas, de acordo com Americo Cunha, existe a possibilidade de aplicação à pandemia atual. “A estrutura matemática desta correção que somamos às equações do modelo não depende da doença. Por isso, é bem fácil adaptar o operador de discrepância ao contexto da Covid-19. Acreditamos que a abordagem possa ser bem útil no atual contexto, em que as informações sobre a doença ainda são bem esparsas”, conclui.