Saúde

Algoritmo analisa quarentenas e prevê redução de infecções por Covid-19

Partículas do novo coronavírus tentando infectar o citoplasma da célula (Foto: Fiocruz)Algoritmo analisa quarentena e prevê redução de infecções por Covid-19. Acima: partículas do novo coronavírus (pontinhos escuros) tentando infectar o citoplasma de uma célula (Foto: Fiocruz)

Uma equipe de engenheiros do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveu um modelo que usa dados da pandemia de Covid-19 em conjunto com uma rede neural artificial para determinar a eficácia das medidas de quarentena. O intuito da tecnologia é prever de forma mais precisa qual é o ritmo de propagação do novo coronavírus.

"Nosso modelo é o primeiro que utiliza dados do próprio coronavírus e integra dois campos: aprendizado de máquina e epidemiologia padrão", explicou Raj Dandekar, estudante que auxiliou o professor George Barbastathis durante a pesquisa, em declaração à imprensa.

saiba mais

  • Qualidade do ar melhorou 40% em cidades que adotaram distanciamento social
  • Newton criou Teoria da Gravidade durante quarentena da peste bubônica

A maioria dos modelos usados ​​para prever a propagação de uma doença segue o que é conhecido como "modelo SEIR", que agrupa as pessoas em suscetíveis, expostas, infectadas e recuperadas. Dandekar e Barbastathis aprimoraram o método treinando uma rede neural de compuradores para capturar o número de indivíduos infectados que estão em quarentena e, portanto, não mais espalhando a infecção para outras pessoas.

Quando o Sars-CoV-2 começou a se espalhar pelo mundo, os especialistas começaram a investigar a transmissão do novo coronavírus na China, na Itália, na Coreia do Sul e nos Estados Unidos. A dupla começou a modelar a disseminação do microrganismo em cada uma dessas regiões após o 50° caso registrado, pois foi quando as autoridades locais implementaram ordens de quarentena.

saiba mais

  • App rastreará casos confirmados e suspeitas de Covid-19 por Bluetooth

A equipe partiu desses dados e do modelo SEIR padrão para criar uma rede neural artificial, uma espécie de algoritmo, capaz de prever como a quarentena de indivíduos que testaram positivo para a Covid-19 interfere na disseminação da doença. Usando esse modelo, a equipe de pesquisa conseguiu estabelecer uma correlação direta entre as medidas de distanciamento social e uma redução no número de pessoas infectadas pelo novo coronavírus.

O modelo conclui, por exemplo, que em lugares como a Coreia do Sul, onde o governo implementou quarentena rapidamente, o vírus se espalhou mais devagar. Já em lugares que foram mais lentos para adotar a medida, como na Itália e nos EUA, o número de casos cresceu exponencialmente.

saiba mais

  • Startups brasileiras desenvolvem sistema que detecta febre a distância

"Nosso modelo mostra que as restrições de quarentena são bem-sucedidas", afirmou Barbastathis. "Este é um momento realmente crucial. Se relaxarmos as medidas de distanciamento social, isso pode levar ao desastre."

Veja essa e outras matérias no site da Revista Galileu