Batizado de ComplexVid-19, modelo matemático desenvolvido na USP em São Carlos fornece dados amplos e mais precisos sobre movimentação da população durante a pandemia
 Imagine uma cidade com 100 mil habitantes se deslocando, diariamente, a destinos comuns e cotidianos: escola, trabalho, atividades religiosas, atendimentos médicos e atividades de lazer, entre outros, inclusive utilizando ou não o transporte público. Em tempos de pandemia, como vivemos atualmente, é possível estimar como esses deslocamentos podem influenciar na transmissão de um vírus? De acordo com uma equipe de cientistas do Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da USP e do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), também de São Carlos, a resposta é sim. A garantia dos especialistas vem de um novo modelo matemático desenvolvido por eles que é baseado em redes complexas e de múltiplas camadas. O ComplexVid-19, como foi denominado, pode, assim, fornecer dados mais precisos de uma população de qualquer cidade, ou até mesmo de todo um país.
Imagine uma cidade com 100 mil habitantes se deslocando, diariamente, a destinos comuns e cotidianos: escola, trabalho, atividades religiosas, atendimentos médicos e atividades de lazer, entre outros, inclusive utilizando ou não o transporte público. Em tempos de pandemia, como vivemos atualmente, é possível estimar como esses deslocamentos podem influenciar na transmissão de um vírus? De acordo com uma equipe de cientistas do Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da USP e do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), também de São Carlos, a resposta é sim. A garantia dos especialistas vem de um novo modelo matemático desenvolvido por eles que é baseado em redes complexas e de múltiplas camadas. O ComplexVid-19, como foi denominado, pode, assim, fornecer dados mais precisos de uma população de qualquer cidade, ou até mesmo de todo um país.
ComplexVid-19 é um aprimoramento do conhecido modelo matemático SIR, que é aplicado ao estudo de epidemias analisando possíveis ações futuras e suas consequências. "Construímos um modelo robusto que leva em conta todas as possibilidades avaliando o comportamento cotidiano de uma população", descreve o professor Odemir Bruno, do Grupo de Computação Interdisciplinar do IFSC.
Sociedade virtual
Na prática, os cientistas inserem dados reais no modelo ComplexVid-19 e, de acordo com os resultados, podem estimar as principais ações que devem ser tomadas pelos gestores. Esses dados estão todos disponíveis publicamente por entidades como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e outros órgãos públicos. A partir desta inserção, é possível simular a inclusão de um ou mais indivíduos “infectados” no sistema ComplexVid-19 e analisar seus comportamentos cotidianos.
“Poderemos criar no ComplexVid-19 uma sociedade virtual, porém com dados reais. E isso pode incluir dados de populações de um país como o Brasil, de um estado como o Rio de Janeiro, uma cidade como São Paulo, ou um bairro, por exemplo”, descreve Bruno.
Dados públicos informam desde o número de crianças matriculadas em escolas, quantidade de trabalhadores, usuários do transporte público em horários diversos, frequentadores de templos religiosos e o número estimado de pessoas hospitalizadas pela covid-19, entre outros. “É justamente a partir desses dados que é formada uma rede complexa. Agora imagine incluirmos um grupo de ‘infectados’ nessa sociedade virtual. Teremos então uma simulação mais precisa da circulação do vírus”, estima o pesquisador.
“É assim que o ComplexVid-19 aprimora o modelo SIR tradicional e poderá ser aplicado ao estudo da epidemia de covid-19 no Brasil, analisando possíveis ações futuras e suas consequências”, garante Leonardo F. S. Scabini. Ele faz parte da equipe do professor Odemir Bruno, que em breve publicará um artigo sobre o novo modelo numa conceituada revista internacional de física.
Redes complexas e o modelo SIR
O SIR é um dos modelos epidêmicos mais conhecidos e utilizados em doenças infecciosas. O modelo considera uma população fixa com apenas três compartimentos: suscetíveis (S), indivíduos saudáveis mas que podem contrair a doença; infectados (I), aqueles que contraíram a doença e são capazes de infectar os suscetíveis; e recuperados (R), que não podem contrair a doença novamente. Daí a sigla SIR.
Mas como explica Scabini, no mundo real os contatos físicos dependem de muitas interações sociais e as pessoas só contraem a doença se estiverem em contato com um indivíduo infectado. “É por isso que uma rede complexa de interações sociais se aproxima melhor da realidade e nos ajuda a entender o comportamento da doença”, explica.
A rede complexa do ComplexVid-19 é caracterizada por considerar estatísticas de infecção, morte e tempo de hospitalização. Para simular isolamento, distanciamento social ou medidas de precaução, em seu trabalho os pesquisadores removeram camadas e/ou reduziram a intensidade dos contatos sociais. Os resultados mostram que, mesmo tomando várias premissas otimistas, os atuais níveis de isolamento no Brasil ainda podem levar ao colapso do sistema de saúde e a um número considerável de mortes (média de 149.000).


De acordo com o professor Odemir Bruno, o ComplexVid-19 já está disponível para utilização. “Principalmente gestores públicos que estiverem interessados em aplicar o modelo em suas realidades”, avisa. Para tanto, basta que se tenha em mãos dados estatísticos da população local para serem inseridos no sistema.
O trabalho teve início em março deste ano e deverá ser publicado em breve numa publicação especializada. A equipe de pesquisadores coordenada pelo professor Odemir Bruno é composta por Leonardo F. S. Scabin e Altamir G. B. Junior (IFSC), Lucas C. Ribas, Mariane B. Neiva e Alex J. F. Farfán, todos do ICMC.
Fotomontagem: montagem de Jornal da USP sobre foto de Marcos Santos/USP Imagens
Infográticos: Hospital John Hopkings – Foto: Reprodução/COmplexVID-19