A ferramenta Info Tracker, desenvolvida por professores da Unesp e da USP, que monitora o avanço da pandemia e utiliza matemática e inteligência artificial para projetar o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados da Covid-19 no estado de São Paulo e demais regiões do Brasil, registrou entre os meses de agosto e novembro, aumento no número de casos suspeitos, especialmente na região da grande São Paulo. Esse dado corresponde às pessoas consideradas suspeitas de estarem com Covid-19 e que atualmente ou estão aguardando a realização ou divulgação de resultado de teste, ou ainda casos que foram diagnosticados como Síndrome Gripal (SG) ou Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG).
No caso da Grande São Paulo, os números não seguem uma tendência de estabilidade ou de queda, como tem ocorrido na maioria das regiões pesquisadas no interior do estado.
A ferramenta mostra que, entre 1 de agosto e 5 de novembro, as regiões analisadas do interior do estado apresentaram uma queda gradual nos casos suspeitos. Por exemplo, na região de Ribeirão Preto, houve uma redução drástica, de 84%, de 7.483 para 1.200 casos no período. No mês de outubro a redução foi de 39%, de 2.098 para 1.282 casos.
| Depto. Regional de Saúde | 01-agosto | 05-novembro | aumento/queda |
|---|---|---|---|
| Campinas | 8.496 | 4.789 | -44% |
| Taubaté | 7.670 | 5.597 | -27% |
| Ribeirão Preto | 7.483 | 1.200 | -84% |
| São José do Rio Preto | 4.550 | 3.692 | -19% |
| Sorocaba | 2.762 | 1.677 | -39% |
Tabela 1: Variação nos casos suspeitos do interior do estado. Fonte: Info Tracker.
Dados apontam para uma possível segunda onda da doença
O cenário é diferente quando são analisadas as regiões da Grande SP. Na Grande SP Sudeste, região onde há maior concentração de casos suspeitos, houve alta de 75%, tendo os casos suspeitos saltando de 43.494 para 76.188, no mesmo período de análise.
| Depto. Regional de Saúde | 01-agosto | 05-novembro | aumento/queda |
|---|---|---|---|
| Grande SP Sudeste | 43.494 | 76.188 | 75% |
| Grande SP Leste | 3.328 | 3.731 | 12% |
| Grande SP Oeste | 10.679 | 18.760 | 76% |
| Grande SP Sudoeste | 5.967 | 8.395 | 41% |
Tabela 2: variação nos casos suspeitos na Grande SP. Fonte: Info Tracker.
Quando a análise passa apenas para a capital paulista, também há um aumento expressivo nos casos suspeitos, da ordem de aproximadamente 50% no período, subindo de 339.934 (em 1 agosto) para mais de meio milhão de casos, 504.949 suspeitos (em 5 novembro).
“A ferramenta é de fácil entendimento e pode ser acessada por qualquer pessoa interessada. Os dados são coletados diretamente dos boletins epidemiológicos dos municípios que são acompanhados pela plataforma. Nosso principal objetivo ao desenvolvê-la foi dar amparo técnico à análises do comportamento da doença no estado de São Paulo, contribuindo assim com a tomada de decisão dos gestores, especialmente das áreas de saúde e governos. Devemos estar atentos aos números não somente de casos confirmados, óbitos e internações, mas também outros dados que sejam relevantes nesse contexto como casos suspeitos e casos descartados, pois eles nos permitem avaliar a pandemia de forma mais aprofundada e sob diferentes ângulos”, comenta um dos pesquisadores que desenvolveram a ferramenta, Wallace Cassaca, professor da Unesp e pesquisador do CeMEAI-USP.
“A diferença no número de casos suspeitos do interior paulista com relação à grande SP e capital aponta para a possibilidade de que o estado possa estar vivenciando o começo de uma segunda onda de Covid-19, que tem tomado forma na região da Grande SP. Portanto, o alerta e precaução são fundamentais para que se tenha ações mais efetivas para tentar conter o avanço da doença enquanto”, disse.
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.
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