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Projeções e medidas de enfrentamento à COVID-19

  • Publicado: Quinta, 30 de Julho de 2020, 14h46
  • Última atualização em Quinta, 30 de Julho de 2020, 14h55
  • Acessos: 140

EPIDEMIOLOGIA, MODELOS MATEMÁTICOS E MEDIDAS DE ENFRENTAMENTO A COVID-19

Alex Ander Javarotti Zumalde
Mestre em Ciências (Confiabilidade de Software) - Profissional do setor privado – Engenharia

Alexsandra Bezerra da Rocha
Profa. Dra. da Universidade Federal de Campina Grande - Campus Cajazeiras/CFP/UNAGEO

Alberto Luiz Gerardi
Mestre em Estatística e Métodos Quantitativos - Aposentado do Banco do Brasil

Ivan Carlos Pimentel da Cruz
Engenheiro Mecânico (EE/UFRJ), M.Sc, D.Sc em Ciências da Engenharia Mecânica (COPPE/UFRJ), pós-graduado em ciência dos dados (Emeritus/Columbia Univ.) - Gerente sênior de desenvolvimento de tecnologias (setor privado, O&G)

Landir Saviniec
Doutor em Matemática Computacional - Professor da UFPR - Campus de Jandaia do Sul

Marco Aurélio Boselli
Físico (IFGW/Unicamp). M,Sc e D.Sc em Física (IFGW/UNICAMP); Pós Doutorado: Univ. Paris VI (1998) e Univ. Regensburgo (2009) - Prof. Associado Universidade Federal de Uberlândia

Marcus Carvalho
Doutor em Ciência da Computação - Professor da Universidade Federal da Paraíba-UFPB

Maria de Fátima Alves Fernandes
Médica sanitarista, Doutora em ciências e mestre em saúde pública - Aposentada da Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo

Mildred Ballin Hecke
Eng. Civil, DSc Eng Mecânica, Pos Doc Eng Mecânica - Profa. Aposentada UFPR

Ricardo Haus Guembarovski
Doutor em Engenharia e Gestão do Conhecimento - Engenheiro Eletricista aposentado da CELESC

Objetivo: Levantar informações epidemiológicas, criação, utilização e manutenção de modelos matemáticos e também elaboração das projeções referentes às medidas de enfrentamento.

Metodologia: A figura abaixo representa a forma de trabalho. A metodologia inicia com a extração, tratamento e armazenamento dos dados (ETL). A partir dos dados são formulados e implementados modelos matemáticos e de aprendizado de máquina. Na etapa final os resultados são apresentados em um dashboard único.

Figura 1: Fluxograma metodologico

f12

Fonte: Autores, 2020

DASHBOARD COVIDSUB9

Site voltado para disponibilização de informações sobre Covid-19 a partir do trabalho de modelagem e pesquisa realizadas pelos autores.

O dashboard tem as seguintes sessões:

BREAKING NEWS

Informações de quaisquer estado ou município, obtidas das análises dos modelos e que apresentam questões urgentes sobre a COVID-19.

Estas informações serão geradas utilizando modelos de Conhecimento e Incerteza. São utilizados algoritmos de classificação e clustering para aprendizado de máquina e redes neurais artificiais. A incerteza está sendo tratado por meio de modelos estocásticos e de lógica Fuzzy.

MAPAS TEMÁTICOS

com taxa de variação por semana epidemiológica de casos e óbitos por região de saúde para todo o território nacional.

Além dessas informações tem-se outras divididas em 5 painéis:

NO PAINEL 1

Painel espaço-temporal interativo com o mapa por semana epidemiológica de casos, óbitos, incidência, mortalidade, crescimento de casos e crescimento de óbitos em três escalas (Estados, municípios e Regiões de Saúde). Ao clicar no mapa teremos um painel com informações atualizadas sobre a COVID-19 na região clicada.

NO PAINEL 2

Mapa de Região de Saúde, ao clicar na região será exibido o gráfico com a evolução de casos e óbito acumulados.

NO PAINEL 3

Conjunto de gráficos em escala logaritimica comparativos dos estados do Nordeste mostrando a evolução de casos, óbitos, incidência e mortalidade.

NO PAINEL 4

Informações e projeções obtidas dos modelos implementados pelo autores para os Estados do Brasil.

  1. Modelo DELPHI Epidemiological Case Predictions
  2. Modelo SEIRD
  3. Modelo EPIFORECAST
  4. Modelo ARIMA
  5. Modelo Logístico

DETALHAMENTOS DOS 5 MODELOS MATEMÁTICOS:

MODELOS EPIDEMIOLÓGICOS

DELPHI Epidemiological Case Predictions - COVID Analytics, MIT - Operations Research Center, Status: Determinístico implantado, Brasil - Curva de Casos Acumulados, Curva de Casos Acumulados, Curva de Casos Diários, Curva de Óbitos Acumulados, Tabela com valores simualdos nos próximos 30 dias.

Modelo SEIRD - Curva de Óbitos Acumulados, Curva de Óbitos Diários, Outras Curvas Simuladas, Variação do R_t, Tabela com valores simulados nos próximos 30 dias.
 
MODELOS SÉRIES TEMPORAIS

Modelo Epiforecasts CMMID COVID Modelling Group, London School of Hygiene & Tropical Medicin, Status: Implantado, Brasil e Estados, sob demandacom - casos por estados do Nordeste - Curva de Casos Diários por Estado e Variação do Rt por Estado

Séries Temporais - Projeção ARIMA - Curva de Casos Acumulados, Curva de Óbitos Acumulados, Previsão para os próximos 14 dias

Séries Temporais - Projeção Logística - Curva de Casos Acumulados, Curva de Óbitos Acumulados, Séries Temporais - Projeção Logística, Previsão para os próximos 14 dias

PAINEL 5

Sindrome respiratória Aguda Grave - SRAG - Apresenta uma análise da distribuição da duração, em número de dias, de três eventos da SRAG: Tempo entre primeiros sintomas e evolução do caso, tempo entre primeiros sintomas e notificação, e tempo de permanência em UTI para todo o Brasil.

AQUIVOS

Material sobre os modelos e uma imagem da estruturação do banco de dados.

Endereço eletrônico: http://covidsub9.glitch.me/

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