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Ferramenta matemática ajuda a planejar isolamento intermitente em SP

Modelo aponta momentos em que cada cidade poderia ter mais ou menos restrições

 

Medidas de controle são fundamentais para resguardar o sistema de saúde diante da pandemia de Covid-19. O protocolo de distanciamento social tem sido adotado na maior parte dos países e também no Brasil. Pesquisadores unem esforços e utilizam a matemática para estudar algumas questões: Por quanto tempo o protocolo deve ser mantido para se evitar o colapso do sistema de saúde? Cientes de que a evolução da doença não se encontra no mesmo estágio em todas as cidades e que a capacidade hospitalar varia muito em cada região, deve-se implantar o mesmo protocolo de distanciamento de forma homogênea em todas cidades e no mesmo momento? Deve-se amenizar o protocolo também de forma homogênea em todo o estado?

O grupo denominado ModCovid19, formado por uma parceria entre pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, da USP São Carlos (ICMC), Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, da Unicamp Campinas (IMECC), do Instituto de Matemática Pura e Aplicada do Rio de Janeiro (IMPA) e da Universidade Federal de Alagoas (UFAL), foi atrás das respostas e chegou a modelos matemáticos capazes de simular diversos fenômenos e comportamentos ligados à pandemia.

Apoiados pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e com financiamento do Instituto Serrapilheira, os professores Paulo J. S. Silva, do IMECC/Unicamp, Tiago Pereira e Luís Gustavo Nonato, do ICMC/USP, desenvolveram um sistema que permite avaliar quando e com qual intensidade o protocolo de distanciamento deve ser implantado em cada cidade individualmente a fim de evitar o colapso do sistema de saúde. “O modelo leva em consideração fatores importantes na transmissão da infecção, como a proporção de pessoas que comutam diariamente entre cidades, a disponibilidade de leitos, além é claro, do número de casos de Covid-19 registrados em cada cidade”, comenta Luis Gustavo Nonato.

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Ele utiliza a figura acima para explicar: “Considere, hipoteticamente, que o número de leitos em São Paulo é capaz de atender até 1.5% da população infectada, enquanto que a disponibilidade de leitos em São José do Rio Preto e em Osasco é a metade da de São Paulo, logo, tais cidades poderiam suportar até 0.75% de sua população infectada em um dado momento. De acordo com o exemplo hipotético, que assume um nível de distanciamento social semelhante ao implantado atualmente no estado, o sistema de saúde de São Paulo iria colapsar a partir do início de junho, superando esta situação apenas em meados de agosto  (linhas verde pontilhadas). São José do Rio Preto e Osasco entrariam em colapso no final de junho, permanecendo nesta condição até a primeira quinzena de setembro  (linhas cinzas pontilhadas)”.

Utilizando o modelo matemático para estimar quando e com que rigor o distanciamento deve ser aplicado em cada cidade a fim de evitar o colapso do sistema de saúde, obtém-se como resultado os períodos e intensidade de distanciamento representados nesta outra figura que mostra a simulação do exemplo hipotético para algumas das principais cidades de São Paulo.

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A linha preta representa a previsão de pessoas infectadas e as cores, os níveis de controle classificados como abertura total (azul claro), baixo (verde), moderado (azul), elevado (amarelo), alto (laranja) e severo (vermelho). 

A simulação mostra que São Paulo deveria impor um período de distanciamento de alto a severo até a segunda semana de julho, passando a moderado por 30 dias, finalizando então o protocolo de distanciamento a partir da metade de agosto. Note que com o controle adequado do distanciamento, o sistema de saúde não colapsaria e a abertura total se daria apenas quinze dias depois do final do colapso previsto no exemplo inicial. Osasco deveria impor um período de distanciamento alto até início de agosto, iniciando então períodos quinzenais intercalados de distanciamento severo seguidos de abertura total. Já São José do Rio Preto, demandaria um período longo de distanciamento severo e alto, que vai do final de maio até meados de outubro. Ou seja, a cidade de São Paulo poderia relaxar o período de distanciamento bem antes de Osasco e Rio Preto, sendo que Osasco poderia iniciar o distanciamento intermitente meses antes que Rio Preto.

Os cenários são bem distintos em cada cidade e trazem parâmetros para que medidas de restrição sejam adotadas de acordo com cada município.

No entanto, um dos autores desta pesquisa, Paulo J.S. Silva, observa que tais medidas devem ser orquestradas. “O estudo sugere que, de posse de dados confiáveis, é possível desenhar protocolos eficientes para a mitigação da Covid-19 nas cidades que consideram o que está ocorrendo em outras localidades com objetivo de evitar que toda economia do estado fique paralisada ao mesmo tempo. Acreditamos que esse modelo matemático é capaz de ajudar os governos e tomadores de decisão a balancear qual seria o melhor protocolo a ser adotado a fim de controlar a propagação da epidemia, levando também em conta os interesses econômicos e a ocupação dos leitos hospitalares. É preciso observar que a eficácia depende de decisões planejadas e as ações precisam ser vistas como um todo, levando em consideração o conjunto de todas cidades, ou regiões”, diz.

O grupo ModCovid19 trabalha em outras frentes de pesquisas que auxiliem no controle do novo coronavírus no Brasil. Este e outros trabalhos estão sendo reunidos em um website de apoio a gestores, população e comunidade científica.

 

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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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Estudo estima que um brasileiro pode ser salvo a cada quatro minutos com isolamento

Simulação matemática mostra mortes que poderiam ser evitadas no Brasil e por regiões

 

vidas salvas

 

O isolamento social tem sido um dos assuntos mais discutidos na pandemia. Efetivamente, ele salva vidas? Era essa resposta que os pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) Paulo J. S. Silva e Claudia Sagastizábal queriam ter quando iniciaram um estudo matemático em colaboração com Tiago Pereira e Alexandre Delbem e que resultou em uma página que pode ser consultada pela população.

O grupo fez ajustes do modelo SEIR, que representa a taxa de replicação do vírus SARS-CoV-2 (o coronavírus que causa a Covid-19), tentando descobrir se ele varia no tempo. A ideia era buscar identificar tendências na evolução da taxa de propagação do vírus e consequente aceleração ou desaceleração da epidemia depois do início dos protocolos de distanciamento social que foram implementados a partir de 24 de março.

“Fizemos a análise para o país todo e depois especializamos os resultados para os estados de São Paulo, Rio de Janeiro e Maranhão e para todas as grandes regiões do país”, explicou Paulo J. S. Silva, professor do IMECC/Unicamp.

Muito se discute sobre os reais números da pandemia no Brasil e no mundo, no entanto, os resultados da pesquisa estão baseados nos dados oficiais baixados a partir do site Observatório Covid-19 BR. “Esses dados sofrem de clara subnotificação e assim, as nossas estimativas serão também seguirão subestimadas. Porém, acreditamos que mesmo assim é possível ter uma ideia da evolução da epidemia e ser útil”.

O estudo considerou vidas que seriam salvas com o isolamento social nos próximos 14 dias (a partir de 04/05/20) e concluiu: 84 (06/05), 111 (07/05), 141 (08/05), 176 (09/05), 216 (10/05), 259 (11/05), 310 (12/05), 367 (13/05), 430 (14/05), 502 (15/05), 583 (16/05), 673 (17/05), 774 (18/05), 887 (19/05).

“Dessa forma, até o dia 19 de maio, seriam salvas 5.513 vidas o que dá aproximadamente uma vida a cada 4 minutos”, explicou o autor lembrando ainda que a página atualiza as projeções automaticamente a cada dia. “Logo, esses números simulados em 06/05 irão mudar de acordo com a divulgação diária dos dados oficiais do site Observatório Covid-19 BR”.

Paulo comenta ainda sobre a análise feita levando em consideração estudos específicos para cada região do país. “O distanciamento social parece ter sido efetivo quando consideramos o Brasil inteiro, mas vem perdendo força o que é preocupante. Essa é a tendência no Sudeste, que concentra a maior parte dos casos e também no Centro-Oeste. No Norte e Nordeste, que já possuem regiões onde o sistema de UTIs está acima da capacidade, parecem ter entendido a dimensão do problema e passaram a adotar um distanciamento mais efetivo. Na contra mão está o Sul, que sofreu um forte pico de casos reportados recentemente com causas a serem estudadas”, concluiu.

Claudia Sagastizábal (IMECC/Unicamp) comentou ainda sobre as curvas que de uma forma geral foram achatadas. “Objetivamente, esse estudo mostra a eficiência do isolamento e se torna preocupante quando analisamos os picos previstos pelo modelo SEIR que ainda são extremamente altos. Isso sugere que é imperativo que os governos busquem alternativas de controle da epidemia para não enfrentemos colapsos nos sistemas de saúde em breve”.

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Pesquisa otimiza estoques de EPIs em hospitais durante pandemia de COVID-19

Modelos preditivos auxiliam no planejamento e manutenção segura dos insumos

 

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Resultado de uma união de esforços, de pesquisadores dos laboratórios de Estatística e de Otimização (ICMC/USP), Centro de Estudos de Risco (CER), Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e iniciativa privada, por intermédio da empresa de soluções digitais para gestão de processos em saúde, Bionexo, nasceu um projeto desafiador que está utilizando a matemática como um auxílio na tomada de decisão dos hospitais, ao lidar com as consequências da pandemia de COVID-19.

O principal objetivo deste trabalho que utiliza dados reais é acomodar a demanda explosiva e fornecer aos hospitais meios para possíveis realocações de recursos, principalmente os EPIs, que se tornam limitados diante da pandemia.

Segundo um dos coordenadores do trabalho, Francisco Louzada Neto, a intenção é construir modelos preditivos para a demanda de insumos em hospitais atendidos pela empresa e com essas previsões propor métodos para a movimentação otimizada desses insumos entre hospitais, com a garantia de um estoque mínimo e, consequentemente, sem acarretar a falta dos mesmos no hospital em um determinado período de tempo.

“Estamos trabalhando com dados históricos da utilização de insumos e outras variáveis como taxa de internação, frequência no pronto atendimento, número de leitos disponíveis, entre outras. O modelo estatístico a ser desenvolvido se baseia na demanda hospitalar, o que envolve o entendimento da curva da doença/previsão de internações, bem como o material utilizado para atender essa previsão, fornecidos pelos hospitais ou pela empresa parceira”, explicou Louzada.

A pesquisadora Maristela de Oliveira Santos, que também coordena o trabalho, comenta que o aumento demasiado da procura fez com que a empresa identificasse não apenas crescimento na demanda nos hospitais, mas o aumento de preços de muitos insumos. Assim, existe a necessidade de desenvolver ferramentas para a manutenção inteligente de estoque, de forma que não faltem esses insumos para os hospitais.

“Esta ferramenta auxilia os gestores na estimativa do montante seguro necessário em estoque dos suprimentos, permitindo o intercâmbio e a cooperação entre hospitais e colaborando para a tomada de decisão sobre a compra de insumos durante a pandemia. Os modelos estatísticos propostos por este projeto acomodam características e estratégias assumidas de acordo com a especialidade clínica do hospital, bem como pela dinâmica da epidemia em cada cidade de operação. Tais modelos visam fazer previsões destinadas a estimar o nível de segurança no estoque para cada insumo desejado”, complementou Maristela.

A pesquisadora e professora do ICMC/USP Cibele Maria Russo Novelli também explicou que para os testes iniciais do modelo, a equipe considerou o consumo dos EPIs em hospitais levando em conta a mudança de padrão provocado pelo atendimento de pacientes com Covid-19, cujas características foram obtidas por meio de dados fornecidos pela empresa e também pelas séries históricas de consumo destes insumos em períodos anteriores a doença. “Geralmente um hospital com um número determinado de leitos aloca os pacientes em três categorias: Unidade de Internação (UI), Unidade de Terapia Intensiva (UTI) e Pronto-Atendimento (PA). Pacientes nas UIs encontram-se em estado não crítico, enquanto pacientes nas UTIs estão em estado crítico e por isso requerem mais profissionais e insumos.  Com o aumento no número de pacientes com COVID-19, caso seja necessário, leitos de UI são convertidos em UTI. Um percentual de pacientes que chegam ao PA podem ser internados em UI ou UTI, dependendo da gravidade dos sintomas. Desses, alguns precisam de cuidados intensivos e equipamentos especiais como ventiladores pulmonares. A demanda por profissionais e insumos é calculada separadamente com base na quantidade de pacientes que passa pelo pronto atendimento e nas demais unidades do hospital e podem ser adaptadas de acordo com o tamanho de cada hospital”, explicou.

Francisco Louzada observou ainda que com essas informações, os modelos preditivos indicam a tendência de aumento do consumo de cada insumo ao longo do tempo dadas as observações, bem como o momento em que atinge o limite máximo, considerando a ocupação total do hospital e quanto tempo permanecerá neste limite. “Dessa forma, é possível mensurar quando atinge um platô de consumo, sua duração e quando sairia e voltaria a apresentar consumos, conforme as características usuais do hospital”, finalizou Louzada.

Esta não é a primeira vez que a empresa Bionexo e pesquisadores do CEPID-CeMEAI desenvolvem soluções conjuntamente. Após a participação da empresa no Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, agora, o desafio é apoiar os hospitais no enfrentamento da doença.

Para Denis Neves, Head de Analytics da Bionexo, esta aproximação com a academia é de grande valor para produzir soluções para problemas reais do mercado, especialmente em momentos críticos como este de pandemia.

“A Bionexo está conectada a uma rede de cerca de 2 mil hospitais e opera no Brasil e América Latina. A maioria dos nossos clientes está com dificuldade em planejar suas compras, principalmente insumos como máscaras, álcool em gel e produtos de grande demanda, fica difícil estimar quantas unidades adquirir, levando também em consideração os aumentos de preço e procura.  Muitos hospitais compraram muito, enquanto outros, estão com dificuldades em abastecer os estoques”, explica.

“Pelo histórico de consumo dos clientes nós conseguimos saber se um hospital está com muito estoque e, esta, é a principal contribuição da Bionexo no Projeto. Dada esta interação com hospitais, conseguimos colaborar com a obtenção desses dados de consumo e auxiliar para que os pesquisadores trabalhem nessa modelagem preditiva, conseguindo confrontar o estoque atual de um determinado hospital e quais vão ser as necessidades dele nos próximos dias ou semanas”, disse.

Ainda segundo Denis, com base nessa predição será possível saber quais os locais que terão ou não problemas de abastecimento de insumos. “A proporção de valor está aí. Todos os hospitais sabem que precisam de estoques maiores, mas não sabem dimensionar o quanto. Com o estudo, vamos conseguir dar aos nossos clientes a visibilidade de como esse consumo vai se comportar no futuro próximo”.

Denis lembra ainda a importância da segunda parte da parceria. “A ideia é conseguir remanejar esses estoques de um hospital a outro, claro se houver decisões voluntárias para isso e dessa forma, equilibrar o atendimento aos pacientes”, concluiu.

O estudo também conta com a colaboração de Oilson Alberto Gonzatto Jr e  Marcos Jardel Henriques, doutorandos em Estatística  ICMC/USP e UFSCar, Caio Tomazella doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional ICMC-USP , Diego Nascimento doutor em Estatística  ICMC-USP/UFSCar,  Maurício Barbosa, Presidente do Conselho de Administração da Bionexo,  Evelyn Bertazo Gerente de Customer Success da Bionexo, Diego Assad Leite Coordenador de Costumer Development da Bionexo  e Rafaela Guerra, Chief Medical Officer da Apus.

 

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Pesquisa analisa distribuição de processos no Supremo Tribunal Federal

Um dos autores, Julio Stern utiliza técnicas matemáticas para sugerir transparência

 

Como é decidido qual ministro do Supremo Tribunal Federal vai julgar qual processo? A distribuição dos processos no STF ou em qualquer tribunal tem que seguir o pressuposto de que o juiz não escolhe que casos vai julgar e as pessoas não decidem que juízes julgarão seus casos.

As regras constam de regimentos internos. E também são analisadas por uma pesquisa intitulada “Avaliando a aleatoriedade em caso de atribuição: o estudo de caso do Supremo Tribunal Brasileiro”, que tem como um dos autores o pesquisador do CEPID- CeMEAI Julio Michael Stern, professor do IME/USP.

Uma das justificativas do estudo se baseia no fato de que, nos sistemas judiciais dos países ocidentais modernos, os procedimentos aleatórios são empregados para selecionar o júri, a corte e/ou o juiz encarregado de julgar um caso legal. “Portanto, esses procedimentos aleatórios desempenham um papel importante no decorrer de um caso e devem cumprir alguns princípios, como transparência e auditabilidade completa”, diz o resumo da pesquisa.

“No entanto, esses princípios são negligenciados por procedimentos aleatórios em alguns sistemas judiciais, que são realizados em sigilo e não são auditáveis pelas partes envolvidas”, observa Julio.

Ainda segundo ele, a distribuição de casos no Supremo Tribunal Federal é um exemplo de tal procedimento, pois é realizada por meio de procedimentos desconhecidos para as partes envolvidas nos processos judiciais.

O artigo, com publicação na Law, Probability & Risk, da Oxford Academic, apresenta uma revisão de como o Sorteio tem sido empregado historicamente.

No vídeo, o pesquisador explicou o estudo.

 

Pesquisa analisa distribuição de processos no Supremo Tribunal Federal

A distribuição dos processos no STF ou em qualquer tribunal tem que seguir o pressuposto de que o juiz não escolhe que casos vai julgar e as pessoas não decidem que juízes julgarão seus casos. O professor Julio Stern, do IME-USP e pesquisador do CEPID - CeMEAI, é um dos autores de um estudo de como essa aleatoriedade tem sido empregada historicamente. Entenda:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 23 de abril de 2020

 

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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.

 

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Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

Com informações de Jéssica Souza – Ascom UFPA

 

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Ferramenta concentra dados atualizados sobre o coronavírus em São Paulo

Informações de mapa interativo são renovadas diariamente por pesquisador do CeMEAI

 

Você tem ideia de quantos casos de coronavírus foram confirmados na sua cidade até hoje? E o número de casos suspeitos? A pandemia tem preocupado a população mundial e, no Brasil, o vírus parece ainda estar em ascensão.

Nesse contexto, o Governo Federal e o Governo do Estado de São Paulo desenvolveram ferramentas públicas para informar a população a respeito do número de casos. Porém, o instrumento disponibilizado pelo Ministério da Saúde mostra apenas o número de casos confirmados em cada estado da Federação, enquanto a ferramenta criada pelo Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE) apresenta dados desatualizados sobre várias cidades do estado.

Na imagem abaixo, retirada do site da SEADE às 14h36 do dia 1º de abril de 2020, podemos perceber, por exemplo, que apenas um caso de Covid-19 consta na cidade de São José do Rio Preto. Segundo a ferramenta, os dados foram atualizados no dia 29 de março. Porém, o boletim oficial da Prefeitura de São José do Rio Preto do dia anterior (28) confirma que 12 pessoas já haviam sido infectadas na cidade.

 

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O mesmo ocorre para outras cidades, como São Carlos, que sequer aparecia no mapa até o acesso na plataforma do Governo Estadual às 14h43 do dia 1º de abril de 2020, mas cuja Prefeitura já havia confirmado o primeiro caso do município no dia 18 de março.

Para informar a população com mais assertividade, o professor Wallace Casaca, do campus da Unesp em Rosana e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), teve a ideia de desenvolver um mapa interativo com informações atualizadas diariamente a respeito do coronavírus em mais de 60 municípios de São Paulo.

“É importante que a população tenha acesso a informações mais detalhadas e atualizadas sobre a pandemia. Por isso, nosso grupo de pesquisa visita diariamente os boletins oficiais das prefeituras municipais do estado de São Paulo e alimenta o mapa com os dados mais novos que foram divulgados”, explica Casaca.

A ferramenta foi colocada no ar na última quinta-feira (26) e coleta apenas informações oficiais de cada prefeitura dos municípios que já têm casos confirmados do novo coronavírus. “Quando uma pessoa é a primeira a ser infectada em algum município, nós adicionamos essa cidade ao mapa e começamos a acompanhar os boletins de sua prefeitura diariamente também”, salienta o pesquisador.

 

Mapa interativo com as informações atualizadas está disponível desde o dia 26 de março

 

Algumas cidades no mapa contêm mais dados que outras. Segundo o professor, os boletins de cada prefeitura trazem informações diferentes. Algumas falam sobre casos descartados e outras não, da mesma forma que nem todas divulgam dados sobre óbitos em investigação, pacientes internados, suspeitas descartadas etc. “O que nós fazemos é disponibilizar todas as informações passadas por cada município e concentrar no mapa”, resume.

Wallace faz parte de um grupo de pesquisa que conta com cerca de 20 colaboradores do Brasil e do exterior e também tem trabalhos nas áreas de Ciências de Dados, Processamento Digital de Imagens, Sensoriamento Remoto e Modelagem Inteligente Aplicada à Energia.

O trabalho de atualização diária dos dados tem sido conduzido pela pesquisadora Marilaine Colnago, que também é integrante do grupo. Por dia, é necessária 1h30 de trabalho para atualizar os dados manualmente no mapa interativo, já que toda a coleta de dados – na checagem de informações disponibilizadas por cada cidade – é feita de forma manual.

“A ferramenta ainda é recente e a crescente dos casos no Brasil também. Por isso, ainda não temos uma quantidade muito grande de dados. Porém, estamos armazenando tudo isso para que no futuro, possamos dividir os números com outros pesquisadores e analisar os dados para entender melhor como a doença se comporta e, se possível, buscar soluções e políticas públicas de combate ao coronavírus”, finaliza Casaca.

 

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Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

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"Isolamento é fundamental para controlar o coronavírus", afirma pesquisador

Tiago Pereira, do CeMEAI, analisa números e comenta ações de controle

 

Os números da pandemia do novo coronavírus (COVID-19) ao redor do mundo crescem em uma velocidade impressionante. O distanciamento social é a estratégia mais adotada até aqui. O professor Tiago Pereira, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), tem importantes contribuições de como prever doenças a partir da matemática e analisou o protocolo de distanciamento social junto a uma estratégia de isolamento de infectados.

Ele analisou dados divulgados pelo governo no dia 22 de março de 2020, quando eram confirmados cerca de 1500 casos de coronavírus no Brasil, com 18 mortes e 17 mil testes feitos até então, segundo o governo. Utilizando seus modelos matemáticos, Pereira calculou a quantidade de indivíduos infectados que devem ser apropriadamente isolados, assim como o tempo necessário para o diagnóstico. A matemática ajuda a traçar cenários de controle e calcula o número de testes diários para que a doença seja extinta.

Assista ao vídeo sobre a análise e as ações necessárias para o controle da pandemia no país:

 

"Isolamento é fundamental para controlar o coronavírus", afirma pesquisador

O pesquisador Tiago Pereira, do CEPID - CeMEAI e professor do Icmc Usp, tem importantes contribuições de como prever doenças a partir da matemática. Hoje, ele analisou o protocolo de distanciamento social junto a uma estratégia de isolamento de infectados para tentar combater o coronavírus. Confira a análise:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 26 de março de 2020

 

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 e Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Pesquisa analisa relação entre o crime e infraestrutura ao redor das escolas

Modelo também está sendo aplicado em São Carlos por um convênio com a Prefeitura

 

Pesquisa analisa relação entre o crime e infraestrutura ao redor das escolas

Um trabalho que conta com a participação de pesquisadores do CEPID - CeMEAI em parceria com o Núcleo de Estudos da Violência da USP busca entender a relação entre os padrões de criminalidade e as características de cada região da cidade de São Paulo. Conheça melhor o estudo, que já está sendo aplicado em São Carlos/SP:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 17 de março de 2020

 

Entender a relação entre os padrões de criminalidade e as características de cada região da cidade de São Paulo é o tema central de uma pesquisa orientada pelo pesquisador Afonso Paiva Neto do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI) e que conta com colaboração de Luis Gustavo Nonato em parceria com o Núcleo de Estudos da Violência (NEV).

A aluna de doutorado Jaqueline Alvarenga Silveira trabalhou com dados reais fornecidos pelo NEV e que deram suporte para um estudo direcionado à análise específica das atividades criminosas ao redor das escolas.

“O nosso maior objetivo neste trabalho era entender essa relação entre a criminalidade e infraestrutura no entorno dos grupos de escolas analisados para poder ajudar os formuladores de políticas públicas em suas decisões”, diz Jaqueline.

“Desenvolvemos um mecanismo analítico versátil baseado na decomposição de tensor para extrair padrões de várias fontes de dados, permitindo o agrupamento de escolas de acordo com esses padrões. Mais especificamente, reunimos indicadores socioeconômicos, informações sobre infraestrutura urbana e histórico criminal envolvendo mais de seis mil escolas na cidade de São Paulo. O modelo permitiu combinar e extrair os padrões mais representativos para cada grupo de escolas”, explica.

Entre as conclusões obtidas Jaqueline cita o fato de existir uma relação direta entre o aumento do número de ponto de ônibus e bares e o aumento de crimes, especialmente o crime transeunte. “Identificamos, por exemplo, padrões que mostram que existe roubo de carro no período da tarde no entorno de grupos de escolas. Uma explicação para isso se deve justamente por conta do congestionamento de carros gerado na saída das aulas”.

O orientador de Jaqueline, Afonso Paiva Neto, lembra que outras tantas variáveis podem ser concluídas por intermédio dessa ferramenta, auxiliando nas tomadas de decisões dos gestores públicos. “O trabalho pode auxiliar em políticas de segurança nas escolas que já existem e também no planejamento de novas unidades a serem construídas”, comenta.

Segundo ele, o próximo passo da pesquisa é evoluir para a relação entre violência no entorno das escolas e desempenho dos alunos.

O município de São Carlos, no interior de São Paulo já está sendo beneficiado pela pesquisa. Um convênio foi firmado com a Prefeitura Municipal e irá auxiliar a Secretaria de Segurança Pública a melhorar a segurança nas escolas.

 

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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Horrores de um mundo sem escolha

Horrores de um mundo sem escolha

Seminário de Coisas Legais retorna na sexta-feira, 13

 

O Seminário de Coisas Legais voltou nesta sexta-feira, 13.

O evento que conta com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), recebeu Rodrigo Roque Dias, da Universidade Federal do ABC, para a primeira apresentação do ano.

A apresentação teve como título "A Hora do Pesadelo: Horrores de um mundo sem escolha".

Veja como foi:

Horrores de um mundo sem escolha

O Seminário de Coisas Legais voltou nesta sexta-feira (13) e recebeu Rodrigo Roque Dias, da UFABC - Universidade Federal do ABC, para a primeira apresentação do ano. Veja como foi:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Sexta-feira, 13 de março de 2020

CeMEAI apoia conferência de modelagem estatística em finanças

Evento organizado pelo IME-USP e ABE chegou à 7ª edição

 

 

 

A Seventh Brazilian Conference on Statistical Modelling in Insurance and Finance ocorreu em Maresias, na cidade de São Sebastião, litoral de São Paulo. O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) apoia o evento organizado pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP) e a Associação Brasileira de Estatística (ABE).

Professor do IME e pesquisador do CeMEAI, Nikolai Valtchev Kolev coordena a conferência que visa proporcionar um fórum para a apresentação de pesquisas de ponta no desenvolvimento, implementação e aplicações reais da Modelagem Estatística/Estocástica em Ciências Atuariais e Finanças, além de promover discussões e intercâmbio entre cientistas.

A sétima edição ocorreu entre 1 e 6 de março e foi aberta às comunidades acadêmicas e não acadêmicas de universidades, companhias de seguros, bancos, empresas de consultoria e agências governamentais e foi projetada especificamente para contribuir para promover a cooperação entre profissionais e teóricos no campo.

A ciência de dados foi o principal tópico da conferência, com apresentações de palestras e cursos de curta duração.

Francisco Louzada Neto, coordenador de Transferência Tecnológica do CeMEAI foi um dos apresentadores. “O evento teve um formado que aproximou os participantes, o que nos deu oportunidade de relacionamento intenso com pesquisadores de 15 diferentes nacionalidades. Tivemos a oportunidade ainda de mostrar que o Brasil está na linha de frente em termos de ciências matemáticas na transferência tecnológica para as indústrias de seguro e finanças”.

“A sétima edição do evento apresentou resultados de pesquisas recentes efetuadas por professores e alunos estrangeiros do Brasil e outras quinze nacionalidades, bem como pessoal técnico das indústrias de seguro e finanças do Estado de São Paulo. Os minicursos oferecidos envolveram linguagens de programação para machine learning e técnicas de estimação de reservas na indústria de seguros”, explicou Nikolai.

Ainda segundo ele, muitos resultados científicos apresentados na conferência podem ser traduzidos em ferramentas estatísticas que tornam possível a estimação mais acurada dos riscos aos quais as indústrias de finanças e seguros estão submetidas: crédito, operacional, mercado, entre outros. “Nesse sentido, o evento contribui para a disseminação de inovações nas áreas de risco e data science que podem auxiliar no processo decisório dessas indústrias, tornando-as mais competitivas e lucrativas”, finalizou.

O diretor do CeMEAI, José Alberto Cuminato, participou do evento e comentou o apoio do Centro. “A indústria financeira sempre esteve no radar do CeMEAI que gostaria de ter mais parcerias com o setor. O CeMEAI apoia com entusiasmo iniciativas como as do Prof. Nikolai na organização desta conferência, que promoveu a participação de pesquisadores nacionais e internacionais reconhecidos assim como colaboradores da indústria financeira e seguros que estão implantando o estado da arte no aprimoramento do seu negócio”.

 

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.

 

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