Tecnologia Científica

Novo modelo matemático pode rastrear epidemias com mais eficácia
À medida que o COVID-19 se espalha pelo mundo, os líderes contam com modelos matemáticos para tomar decisões em saúde pública e econômicas.
Por John Sullivan - 25/03/2020


Um novo modelo desenvolvido pelos pesquisadores de Princeton e Carnegie Mellon
melhora o rastreamento de epidemias, contabilizando mutações em doenças. Agora,
os pesquisadores estão trabalhando para aplicar seu modelo para permitir que os
líderes avaliem os efeitos das contramedidas às epidemias antes de implantá-las. 
Um novo modelo desenvolvido pelos pesquisadores de Princeton e Carnegie Mellon
melhora o rastreamento de epidemias, contabilizando mutações em doenças. Agora, 
os pesquisadores estão trabalhando para aplicar seu modelo para permitir que os
líderes avaliem os efeitos das contramedidas às epidemias antes de implantá-las.

"Queremos considerar intervenções como quarentenas, isolar pessoas etc., e depois ver como elas afetam a propagação de uma epidemia quando o patógeno está em mutação à medida que se espalha", disse H. Vincent Poor , um dos pesquisadores deste estudo. e o reitor interino de engenharia de Princeton.

Os modelos atualmente usados ​​para rastrear epidemias usam dados de médicos e profissionais de saúde para fazer previsões sobre a progressão de uma doença. Poor, o professor de engenharia elétrica da Universidade Michael Henry Strater , disse que o modelo mais usado atualmente não foi projetado para explicar as mudanças na doença que está sendo rastreada. Essa incapacidade de explicar as mudanças na doença pode tornar mais difícil para os líderes combater a propagação da doença. Saber como uma mutação pode afetar a transmissão ou a virulência pode ajudar os líderes a decidir quando instituir ordens de isolamento ou enviar recursos adicionais para uma área.

"Na realidade, são coisas físicas, mas, neste modelo, elas são abstraídas para parâmetros que podem nos ajudar a entender mais facilmente os efeitos das políticas e das mutações", afirmou Poor.

Se os pesquisadores puderem explicar corretamente as medidas para combater a propagação da doença, eles poderão fornecer aos líderes insights críticos sobre os melhores passos que podem tomar diante das pandemias. Os pesquisadores estão aproveitando o trabalho publicado em 17 de março no Proceedings da Academia Nacional de Ciências. Nesse artigo, eles descrevem como seu modelo é capaz de rastrear mudanças na propagação epidêmica causadas pela mutação de um organismo patológico. Os pesquisadores agora estão trabalhando para adaptar o modelo para levar em conta as medidas de saúde pública adotadas para conter uma epidemia também.

O trabalho dos pesquisadores decorre do exame do movimento de informações pelas redes sociais, que possui notáveis ​​semelhanças com a disseminação de infecções biológicas. Notavelmente, a disseminação de informações é afetada por pequenas alterações nas próprias informações. Se algo se tornar um pouco mais emocionante para os destinatários, por exemplo, é mais provável que eles passem adiante ou passem para um grupo maior de pessoas. Ao modelar essas variações, é possível ver como as mudanças na mensagem alteram seu público-alvo.

"A disseminação de um boato ou de informações através de uma rede é muito semelhante à disseminação de um vírus através de uma população", afirmou Poor. “Informações diferentes têm taxas de transmissão diferentes. Nosso modelo nos permite considerar alterações nas informações à medida que elas se espalham pela rede e como essas mudanças afetam a propagação. ”

"Nosso modelo é agnóstico em relação à rede física de conectividade entre os indivíduos", disse Poor, especialista no campo da teoria da informação, cujo trabalho ajudou a estabelecer redes modernas de celulares. “As informações estão sendo abstraídas em gráficos de nós conectados; os nós podem ser fontes de informação ou fontes potenciais de infecção ".

A obtenção de informações precisas é extremamente difícil durante uma pandemia em andamento, quando as circunstâncias mudam diariamente, como vimos com o vírus COVID-19. “É como um incêndio. Você nem sempre pode esperar até coletar dados para tomar decisões - ter um modelo pode ajudar a preencher esse vazio ”, afirmou Poor.

"Esperamos que esse modelo possa fornecer aos líderes outra ferramenta para entender melhor as razões pelas quais, por exemplo, o vírus COVID-19 está se espalhando muito mais rapidamente do que o previsto e, assim, ajudá-los a implantar contramedidas mais eficazes e oportunas", disse Poor.

Além de Poor, os co-autores incluíram os pesquisadores Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen Carley e Osman Yağan, de Carnegie Mellon. O trabalho foi apoiado em parte pelo Escritório de Pesquisa do Exército, pela National Science Foundation e pelo Escritório de Pesquisa Naval.

 

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