Um banco de dados atualizado automaticamente com parâmetros da evolução do novo coronavírus em algumas cidades brasileiras foi acrescentado ao Simcovid, simulador para análise e previsão da evolução da pandemia de Covid-19. O software foi desenvolvido por pesquisadores da FURG e do Instituto Federal do Rio Grande do Sul (IFRS) e está disponível de forma gratuita para ser instalado em equipamentos com sistemas operacionais Windows.

Os pesquisadores Sebastião Gomes, do Instituto de Matemática, Estatística e Física (Imef) da FURG, e Carlos Rocha, do Campus Rio Grande do IFRS, responsáveis pelo Simcovid, explicam que a nova versão do software amplia as informações a respeito do comportamento da Covid-19 para algumas cidades brasileiras. O modo “Estudo de Casos” (versão 2.0) foi implementado considerando a dificuldade dos usuários em identificar alguns dados para realizar as simulações. Entre os parâmetros solicitados, estão os números de habitantes, de casos confirmados, de recuperados e de óbitos, além do percentual de circulação e da taxa de quarentena.

Com a atualização, é possível clicar em um ícone do mapa do Brasil e escolher uma das cidades previamente cadastradas. Ao lado de cada uma é informada a data mais recente de atualização dos parâmetros e um texto com gráficos relativos ao trabalho realizado durante a identificação paramétrica. Os parâmetros são transportados automaticamente para a interface, de forma que o usuário precisará apenas escolher o tempo final que deseja para a realização da sua simulação. Os resultados são apresentados na forma de dados e gráficos. O Rio Grande do Sul é o único estado com duas cidades cadastradas: além da capital, Porto Alegre, há os dados também de Pelotas.

Confiabilidade é maior para períodos mais curtos

Como a evolução da epidemia têm apresentado rápidas variações, principalmente em razão de mudanças nas ações de prevenção (como isolamento social, uso de máscaras, distanciamento social em lugares públicos etc.), parâmetros do modelo podem mudar significativamente com o passar do tempo. Portanto, os pesquisadores sugerem a realização de simulações com períodos inferiores a 30 dias, para que os resultados sejam mais confiáveis. A previsão é que os dados do Simcovid sejam atualizados duas vezes por semana.

Fazem parte dos estudos de caso as cidades de Porto Alegre, Pelotas, São Paulo, Rio de Janeiro, Brasília, São Luís, Belém, Salvador e Fortaleza. Os professores informam que outras cidades podem ser acrescentadas no futuro.

Simulador tem interface simplificada

Embora o núcleo do sistema seja formado por complexas ferramentas matemáticas, o simulador tem uma interface projetada para facilitar o uso por qualquer pessoa, sem necessidade de conhecimentos em matemática ou computação. Além disso, um painel de ajuda fornece esclarecimentos sobre quais são os dados a serem informados para a simulação ser executada. O simulador tem recursos como exportação de resultados, o que permite usar os dados em outras ferramentas e facilita, por exemplo, a elaboração de relatórios.

O simulador pode dar uma primeira noção sobre a evolução pandêmica para tempos futuros, o que poderia servir como uma parte de um estudo mais aprofundado e específico sobre a pandemia na cidade ou região de interesse do usuário. A ideia é que o simulador seja utilizado por órgãos públicos como mais uma ferramenta de apoio à tomada de decisão.

“Quando se mudam os dados de controle, como o percentual de pessoas que poderá circular na cidade, quão cedo ou tarde esse controle inicia e em quantos dias ocorre a restrição de circulação, a curva é modificada”, observa o professor Carlos Rocha. Dessa forma, o uso pode auxiliar na conscientização da importância do distanciamento social. “Para entes de planejamento, como prefeituras e governo, o software é mais uma ferramenta de apoio, mas que não deve ser usada isoladamente para a tomada de decisões de políticas públicas”, acrescenta.

O professor do IFRS lembra que todo modelo matemático é uma aproximação da realidade, e existem inúmeros fatores complexos e dinâmicos no cenário real que podem significar erros nos modelos. Já o professor Sebastião, da FURG, afirma que a identificação dos parâmetros foi uma tarefa difícil, e por isso “pesquisamos sobre vários modelos existentes na literatura científica e existem alguns com maior complexidade estrutural, que utilizam um número grande de parâmetros e isto amplifica o problema. Por isso nossa escolha pelo modelo de estrutura simples”, ressalta o professor Sebastião.