Projeções e medidas de enfrentamento à COVID-19
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
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.
- Modelo DELPHI Epidemiological Case Predictions
- Modelo SEIRD
- Modelo EPIFORECAST
- Modelo ARIMA
- 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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