Jornal da Franca - Covid-19: Algoritmo do MIT analisa quarentena e prevê a redução de infecções

Covid-19: Algoritmo do MIT analisa quarentena e prevê a redução de infecções

Cesar Colleti
Publicado em 17 de abril de 2020 às 15:14
Modificado em 8 de outubro de 2020 às 20:37

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Tecnologia foi desenvolvida por especialistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT)

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.

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 computadores 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.

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.

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