Pesquisadores da USP e da Unesp desenvolveram uma ferramenta para projetar o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados do coronavírus (Covid-19) em São Paulo. A partir dos dados fornecidos pelas prefeituras, analisados por modelos matemáticos e técnicas de inteligência artificial, os professores conseguem antever o comportamento da doença em cada uma das 22 sub-regiões do Estado no período de sete a dez dias com 95% de acerto.
De acordo com a atualização desta última segunda-feira, as previsões do número efetivo de reprodução e de novos casos ativos apontam que Araçatuba, Grande SP Sudeste e Norte (subdivisões da Grande São Paulo), São João da Boa Vista, Registro e Piracicaba são regiões com "provável controle da transmissão". Por outro lado, Barretos, Franca, Grande SP Leste (Suzano, Santa Isabel, Poá, Mogi, Itaquá, Guarulhos, Ferraz de Vasconcelos, Arujá) e Sudoeste (Vargem Grande Paulista, Taboão, Itapecerica, Embu e Cotia) são regiões com "provável aumento no número de casos" nos próximos dias.
Disponível na internet para acesso público, a plataforma SP Covid Info Tracker reúne informações sobre 91 cidades que hoje correspondem à aproximadamente 92% do número de casos e de óbitos no Estado. É um universo de 35 milhões de pessoas. Para chegar a essas conclusões, os pesquisadores coletam diariamente as informações da pandemia junto às prefeituras com alto grau de detalhamento. O dado é coletado no mesmo dia de sua ocorrência, o que permite um monitoramento em "tempo real" do avanço do novo coronavírus. O estudo está alinhado à divisão do estado em sub-regiões feita pela Secretaria Estadual da Saúde.
Com a inteligência artificial, os pesquisadores apontam as tendências para os próximos dias. "A inteligência artificial busca uma análise dos padrões a partir dos próprios dados que alimentam a ferramenta", explicou Wallace Casaca, pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da USP São Carlos e responsável pela coleta de dados na pesquisa.
