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Delta exige intervalo mais curto entre doses de vacina, sugere estudo

Adiar segunda dose é indicado para vacinas com mais de 50% de eficácia na 1ª dose

 

doses vacina

 

Em regiões de prevalência da variante delta do novo coronavírus, o intervalo entre doses de vacina de Covid-19 precisa ser mais curto do que doze semanas para que se tenha um controle efetivo da pandemia. É o que sugere modelo matemático desenvolvido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) a partir de dados preliminares da eficácia da vacina para a variante delta. A ferramenta está descrita em artigo publicado neste mês na PNAS.

A tecnologia, criada pelo grupo ModCovid-19 com pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), da Fundação Getulio Vargas (FGV) e da Universidade de São Paulo (USP) projeta tempo seguro e ideal entre doses para controle da pandemia, a partir de dados de eficácia de vacinas. Ele mostra que vacinas com menos de 50% de eficácia na primeira dose precisam de um intervalo menor de aplicação do que vacinas com taxas de eficácia maiores. Alimentada com estudos prévios sobre eficácia dos imunizantes, a tecnologia indica quando é possível adiar as doses e quando se atinge o máximo possível de proteção.

“O próprio algoritmo decide quando é melhor aplicar a segunda dose, levando em conta a primeira, de maneira a controlar o mais rápido possível a pandemia”, explica Paulo José da Silva e Silva, co-autor do estudo. Por isso, a ferramenta, que está disponível on-line, pode ajudar nas tomadas de decisão durante o processo de imunização da população brasileira e de outros países.

Paulo lembra que quando o artigo foi escrito, em fevereiro desse ano, a principal pergunta era se valeria a pena adiar a segunda dose e qual a maneira mais segura de se fazer isso, em virtude da quantidade limitada de doses. Nesse sentido, o estudo teve como base a fabricante Astrazeneca e concluiu que o percentual de eficácia entre a primeira dose e segunda era muito pequeno e por isso, comprovadamente, valeria a pena esperar e vacinar mais gente com 1ª dose.

Agora, com o avanço da variante delta em algumas regiões do Brasil e do mundo, as estratégias de vacinação podem ser revistas a partir deste modelo.  “Se você está em um lugar onde ela é a variante prevalente, a eficácia da primeira dose, pelas primeiras estimativas que estão saindo agora, é muito menor do que era com a alfa, então muda a relação da eficácia entre primeira e segunda dose. Essas análises confirmam que a decisão é delicada e que tem que ser feita de maneira sistemática”, observa Paulo.

“Com a publicação do artigo na PNAS – que é indiscutivelmente um dos maiores pontos de referência da ciência mundial, esperamos que a tecnologia que nós desenvolvemos se torne mais acessível e possa chegar a vários países e tomadores de decisão. Nós deixamos o código totalmente disponível na internet e nos disponibilizamos também para ajudar qualquer pessoa que queira usar. Nosso trabalho desenvolve a metodologia, implementa a metodologia que pode analisar a situação em diferentes locais. Desenvolvemos um modelo que não é só para o Brasil, ele é uma contribuição para a ciência e é uma tecnologia que pode ser usada no futuro, não apenas para a Covid-19”, finalizou.

Denominado Optimizing COVID-19 second-dose vaccine delays saves ICU admissions, o modelo é assinado também pelos pesquisadores Paulo J. S. Silva, Claudia Sagastizábal, Luis Nonato, Tiago Pereira, do CeMEAI, e Claudio Struchner, da Fundação Getúlio Vargas.

 

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

 

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sec educacao sp

 

Responsáveis pela plataforma “Vidas salvas no Brasil pelo isolamento social”, o professor Paulo da Silva e Silva e a pesquisadora Claudia Sagastizábal, do Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) da Unicamp, alertam que não é o momento para desacelerar as medidas de distanciamento social.

 

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jornal da usp

 

A pesquisa científica que há vários anos se dedica a entender os problemas da criminalidade em São Paulo passa a contar agora com um Núcleo de Inteligência de Dados para o Gerenciamento de Cidades e Segurança (NInDa), iniciativa aprovada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) que terá financiamento de cinco anos e suporte específico para ampliar a criação de soluções no desenvolvimento de cidades sustentáveis e inteligentes, por meio da resolução de problemas dentro do tema da segurança pública.

 

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poder 360

 

Em um cenário de acesso limitado às vacinas contra a covid-19, a matemática pode ajudar a otimizar o processo de aplicação das doses de modo a garantir que mais pessoas sejam imunizadas em um menor espaço de tempo.

 

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Intervalo seguro entre doses da vacina contra a Covid

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Pesquisadores

Paulo Silva, Claudia Sagastizábal, Luis Gustavo Nonato, Tiago Pereira
 

Diante de um cenário limitado de vacinas para proteger a população mundial contra a Covid-19, otimizar o processo de aplicação para garantir que mais pessoas estejam imunizadas em um espaço menor de tempo é também uma resposta que a matemática pode dar.

O estudo denominado Optimizing COVID-19 second-dose vaccine delays saves ICU admissions, assinado pelos pesquisadores Paulo J. S. Silva, Claudia Sagastizábal, Luis Nonato, Tiago Pereira, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), e Claudio Struchner, da Fundação Getúlio Vargas, foi submetido à publicação e aborda o tempo ideal e seguro entre as doses para que a vacinação seja realmente eficiente contra o novo coronavírus.

Estudo matemático analisa período seguro entre as doses da vacina contra Covid-19

Modelo de otimização valida atraso calculado da 2ª dose, diminuindo internações na UTI

 

Diante de um cenário limitado de vacinas para proteger a população mundial contra a Covid-19, otimizar o processo de aplicação para garantir que mais pessoas estejam imunizadas em um espaço menor de tempo é também uma resposta que a matemática pode dar.

O estudo denominado Optimizing COVID-19 second-dose vaccine delays saves ICU admissions, assinado pelos pesquisadores Paulo J. S. Silva, Claudia Sagastizábal, Luis Nonato, Tiago Pereira, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), e Claudio Struchner, da Fundação Getúlio Vargas, foi submetido à publicação e aborda o tempo ideal e seguro entre as doses para que a vacinação seja realmente eficiente contra o novo coronavírus.

O artigo que utiliza modelos matemáticos com técnicas de otimização validou a sugestão da fabricante da vacina Oxford/AstraZeneca para adiar a segunda dose a partir de estimativas das eficácias das doses separadas, como explica o pesquisador Paulo J. S. Silva.

O estudo da fabricante demonstrou que a eficácia da primeira dose é de 76% e da segunda, chega a 82,4% quando a aplicada em até três meses. Diante desses dados e análise de outras variáveis, o algoritmo desenvolvido pelos pesquisadores do CeMEAI concluiu que adiar a segunda dose em até 12 semanas é a decisão correta. “A metodologia do estudo funciona para qualquer vacina, desde que o fabricante tenha os dados sobre eficácia das duas doses. A contribuição do nosso estudo é no sentido de validar a informação do fabricante das vacinas e dar aos governantes e à população, a indicação de que as pessoas estarão melhor protegidas, mesmo diante de um atraso calculado por conta ainda da baixa oferta dos imunizantes”.

O estudo analisa também a demanda nas Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) dos hospitais. “Se o estudo dá ao governante a segurança de que ele pode atrasar a segunda dose, como já preconizado pelo fabricante, ele pode proteger uma parcela maior da população com a primeira dose, que tem eficácia muito próxima da segunda, e evitar, dessa forma, a entrada de novos pacientes nos hospitais”, observou Paulo.

“Nossos resultados mostram que quando a vacina bloqueia a infecção e a eficácia da primeira dose é pelo menos de cerca de 70%, atrasar a segunda dose economiza 400 admissões na UTI por milhão de pessoas em 200 dias, levando assim a uma forte contribuição em vidas salvas”.

 

Estudo contribuiu com a carta aberta #AbrilPelaVida

A pesquisa está contribuindo cientificamente na carta aberta aos governantes brasileiros #AbrilPelaVida, assinada por Paulo e mais de 30 cientistas, pesquisadores e economistas. A proposta é da Impulso Gov, organização brasileira de saúde pública, que reuniu estudos que apontam que o avanço da vacinação no país terá impactos positivos a partir do mês de maio. A carta defende um lockdown de 3 semanas no mês de abril, que seria o tempo necessário para que a vacinação contra Covid-19 comece a fazer efeito significativo e reduzir mortes no Brasil, podendo poupar 22 mil vidas.

 

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

 

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Telefone: (19) 99199-8981

 

FAPESP aprova Núcleo de Inteligência de Dados para gerenciamento de Cidades e Segurança

NInDa nasce como uma spin-off do CeMEAI e terá sede no ICMC/USP São Carlos 

 

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A Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) acaba de aprovar a criação do Núcleo de Inteligência de Dados para o Gerenciamento de Cidades e Segurança (NInDa), tornando-se um dos Núcleos de Pesquisa Orientada a Problemas em São Paulo (NPOP-SP).

O projeto nasce como uma spin-off do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e tem como sede o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

De estudo científico a Núcleo de Pesquisa, o trabalho que há vários anos se dedica a entender os problemas da criminalidade em São Paulo, agora terá financiamento de cinco anos e suporte específico para ampliar a criação de soluções no desenvolvimento de cidades sustentáveis e inteligentes, por meio da resolução de problemas dentro do eixo de segurança pública.

“Criar condições e mecanismos que conectem cientistas, agentes governamentais de segurança pública e a iniciativa privada em um ambiente colaborativo e envolvente, abordando os problemas da segurança pública de forma ampla e inovadora por meio de ferramentas baseadas em técnicas de ciência de dados e inteligência artificial é a principal missão do Núcleo. A formação de recursos humanos altamente qualificados e capazes de desenvolver novas metodologias voltadas para prevenção e redução de crimes também é componente importante do NInDa, trazendo assim grande benefício para a sociedade”, explicou o coordenador do Núcleo e pesquisador do CeMEAI, Luís Gustavo Nonato.

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Luis Gustavo Nonato é pesquisador do CeMEAI e professor do ICMC/USP

O NInDa é composto por pesquisadores especialistas em ciência de dados, inteligência artificial, monitoramento urbano, segurança pública, cidades inteligentes e IoT, caracterizando uma equipe qualificada e multidisciplinar. Entre os principais parceiros estão o Centro Universitário Facens - Sorocaba, SP, Secretaria Municipal de Segurança Pública da Prefeitura de São Carlos, SP, Secretaria de Segurança Pública do Estado de São Paulo e o Núcleo de Estudo da Violência - USP / São Paulo. Pela iniciativa privada, a empresa Splice Indústria, Comércio e Serviços é parceira e como órgão não governamental, a Fundação Tide Setúbal.

“Os parceiros da iniciativa privada e dos órgãos de governo formam o elo entre a academia e os problemas reais de segurança pública que serão abordados. Desta forma, a principal característica no Núcleo é o foco na solução de problemas reais de segurança, criando ainda condições para que as soluções desenvolvidas sejam de fato empregadas pelos parceiros de modo a viabilizar, em primeiro lugar, a concepção de ações preventivas que inibam a atividade criminosa”.

Ainda segundo o coordenador Luís Gustavo Nonato, metodologias desenvolvidas no contexto de cidades inteligentes podem auxiliar estudos de fenômenos ligados ao problema da criminalidade. “De particular interesse são os sistemas de monitoramento urbano que vêm sendo construídos no contexto de cidades inteligentes, os quais são capazes de capturar, direta ou indiretamente, informações climáticas, de mobilidade urbana, iluminação, vegetação urbana, dentre outras. Fatores urbanos como a proporção de edifícios residenciais, comerciais e industriais, presença de bares e restaurantes, fluxo de pessoas, presença de parques e praças, fatores climáticos, além, é claro, das condições socioeconômicas influenciam fortemente no padrão e na dinâmica do crime em cada localidade”, disse.

O projeto busca apresentar soluções e alternativas inovadoras para esse cenário, visando ao desenvolvimento de ferramentas inteligentes que viabilizem a análise conjunta de todos os dados, propondo soluções de baixo custo para a captura de dados e análise preditiva de crimes, além do armazenamento adequado de tais dados de modo a viabilizar seu acesso de forma otimizada pelos parceiros do projeto. “Outro objetivo é a identificação de padrões para a predição de diferentes tipos de crime, como roubo de transeuntes, roubo de carro e roubo de carga. Tendo como base métodos de Inteligência Artificial e Ciência de Dados, os métodos propostos darão subsídios à confecção de políticas públicas baseadas em evidências, auxiliando no planejamento de ações de policiamento preventivo”, disse.

 

Sistema já auxilia no combate à criminalidade em áreas urbanas

O projeto iniciado em 2016 já apresenta resultados e ferramentas computacionais. Por intermédio de uma parceria com o Núcleo de Estudos da Violência (NEV), os pesquisadores puderam ter acesso a uma grande quantidade de dados sobre crimes na capital paulista que deram origem a um conjunto de ferramentas que possibilitam identificar padrões de crime ao longo do tempo em regiões da cidade, verificando os que mais prevalecem em termos quantitativos, entre outras variáveis.

Recentemente, o trabalho foi veiculado na Agência Fapesp em reportagem explicando a tecnologia. O CeMEAI, neste vídeo, também mencionou pesquisa relacionada que visa entender a relação entre a criminalidade e infraestrutura no entorno dos grupos de escolas para poder ajudar os formuladores de políticas públicas em suas decisões.

Esse trabalho resultou em um convênio com a Secretaria de Segurança Pública de São Carlos que utilizará a ferramenta no combate à criminalidade

“Agora, com a aprovação do NInDa, teremos um grande incentivo para desenvolvimento de outras parcerias e convênios. Seremos um polo de formação de recursos humanos capacitados a empregar e desenvolver tecnologias baseadas em ciência de dados e inteligência artificial para solução de problemas de segurança pública”, concluiu Nonato.

 

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

 

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Ferramenta baseada em inteligência artificial foi desenvolvida por pesquisadores da USP e ajuda a entender o que leva certos crimes a ocorrer mais em determinadas regiões.

 

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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

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Estabelecer esses diferentes cenários é o que propõe um sistema matemático para indicar o relaxamento do isolamento social para cada cidade.

 

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