Assistente Virtual orientará população brasileira para conter COVID-19

Pesquisador do CeMEAI está na equipe que desenvolve os modelos matemáticos

modelo covid

O professor André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos é mais um pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) que está contribuindo no combate do COVID-19- novo coronavírus, por meio de seus conhecimentos e desenvolvimento de novas tecnologias. Ele faz parte de um projeto que tem a intenção de fornecer de forma útil e acessível informações à população através de um Assistente Virtual sobre os sintomas, onde procurar auxílio como hospitais, postos de saúde, entre outras informações como isolamento social. Outro ponto importante é prover informações sobre a movimentação ou capacidade em tempo real sobre os hospitais e postos de saúde. “O Assistente Virtual deverá proporcionar esclarecimentos à população de forma humanizada e intuitiva e ter a habilidade de atender o público em geral usando NLP e atendimento via voz”, justificam seus criadores, uma equipe formada por engenheiros e cientistas da computação, além da USP, também da Universidade Federal do Pará (UFPA) composta por Renato Francês, Marcelino Silva, Evelin Cardoso e Frederico Santana, do Instituto Nacional de Pesquisa (INPE) de São José dos Campos com Solon Carvalho e pela Unifesp, faz parte Nandamudi Lankalapalli Vijaykumar.

Para ganhar popularidade e facilidade de acesso, o projeto tem como parceiros tecnológicos a Loud Voice Services e a IDK e conta com tecnologia da Google.

Alguns desses pesquisadores investigam ainda, em um outro projeto, a projeção de como a pandemia cresce em países do terceiro mundo, por meio de modelos matemáticos mais adequados à realidade demográfica desses países. O principal estudo utilizado como referência para esse tipo de projeção no mundo todo é da Imperial College, de Londres, e inicialmente realizou projeções para o espalhamento da Covid-19 nos Estados Unidos e Grã-Bretanha, a partir de um dos modelos mais adotados pela comunidade internacional para esse fim – o SEIR (Susceptibility-Exposure-Infection-Removal).

No caso do Brasil, há a necessidade de um modelo que reproduza de forma mais fidedigna a realidade de países subdesenvolvidos, levando em consideração as condições demográficas da população, por exemplo, baixos níveis de saneamento, de água potável, grande número de domicílios com poucos cômodos, grande números de pessoas por cômodo ou baixa renda média domiciliar.

Na medida em que ainda não há medicamento para tratar ou vacina para conter o acelerado avanço da Covid-19, a principal medida adotada pelos países é o isolamento social a fim de diminuir a escalada da propagação da doença.

“Os modelos de projeção que consideram apenas uma perspectiva homogênea da população e de sua demografia nos cálculos para chegar aos gráficos de alcance da Covid-19 estão fortemente baseados nos moldes de vida de cidades típicas da União Europeia, onde de fato existe a possibilidade de colocar-se grande parte da população em confinamento, uma vez que lá os domicílios, em regra, possuem estrutura para tanto. Todavia, tal realidade está longe de ser o padrão brasileiro, principalmente nas grande metrópoles do país. Em nossa realidade, temos parcela significativa da população dividindo domicílio com muita gente e poucos cômodos, o que em muitos casos inviabiliza um isolamento total de uma pessoa contaminada. Em certas situações, inclusive, não existe nenhuma possibilidade de confinamento, quando seis ou sete pessoas dividem um único cômodo, por exemplo. Então, diante das características demográficas do Brasil, que são muito peculiares e similares às de países como a Índia, China e do continente africano, nosso grupo concebeu e implentou esse modelo matemático diferenciado, muito mais adequado à realidade brasileira”, explica o professor da UFPA, Renato Francês, que coordena a pesquisa em andamento.

O estudo toma como modelo inicial a cidade de São Paulo, que é o epicentro da crise, podendo, entretanto, ser estendido a todos os 5.570 municípios do país. “Trata-se de um modelo generalizável, criado matematicamente e implementado computacionalmente, que começa a apresentar curvas mais reais de como o vírus se comporta nessas situações específicas”, esclareceu Francês.

Uma das análises consideradas é sobre a região metropolitana de São Paulo onde há cerca de 19 milhões de habitantes e quase 2 milhões deles morando em domicílios com um único cômodo, dividido com três ou mais pessoas, o que impede o confinamento de cerca de 10% somente desta população, por exemplo. Esse tipo de especificidade não está representada nos modelos de referências internacionais.

O modelo matemático elaborado pelo grupo considera a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (Pnad/IBGE), dados de 2018.

No segundo passo dessa modelagem, serão consideradas outras bases de dados oficiais, como por exemplo o censo escolar do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) de modo a levantar o número de escolas por bairros que possam servir como base alternativas para um confinamento domiciliar e hospitalar eficazes na desaceleração do novo coronavírus no Brasil. “As escolas potencialmente são ótimas alternativas à estrutura tradicional de saúde, porque são estruturas que têm salas, banheiros e cozinhas, e, por isso, podem reproduzir um ambiente domiciliar em uma escala maior, além de possuírem uma grande capilaridade  e alcance nas cidades brasileiras”, sintetiza o professor.

O pesquisador do CeMEAI André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho ressalta a importância das alternativas propostas pelo estudo para o confinamento real e em escala da população brasileira que devem ser consideradas de imediato pelas autoridades brasileiras. “Sabemos que na realidade do país ações como a construção de um hospital emergencial em seis dias, por exemplo, como fez a China, são muito pouco factíveis. Assim, a alternativa mais segura é, de fato, entender profundamente como é possível executar estratégias de isolamento social”.

“As curvas que demonstram o alcance da Covid-19 no Brasil, por meio do modelo matemático desenvolvido demonstram que as condições demográficas do país agravam a aceleração da pandemia. O objetivo é chamar atenção dos governantes a tomarem medidas mais efetivas e urgentes, baseadas em evidências científicas. Os primeiros resultados já estão sendo gerados e serão divulgados em breve. A ideia é também disponibilizar os algoritmos e toda a parametrização utilizada nos modelos para que outros pesquisadores, do Brasil e do exterior, possam se beneficiar com os estudos que prevejam com acurácia as projeções de transmissão do coronavírus”, finalizou André.

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

Com informações de Jéssica Souza – Ascom UFPA

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