Pesquisadores da PUCPR desenvolveram uma metodologia que combina informações meteorológicas, como radiação solar e precipitação, e dados de novos casos e mortes por Covid-19 em metrópoles brasileiras para prever taxas de transmissão e óbitos em decorrência da doença com uma semana de antecedência, aproximadamente. As cidades escolhidas foram São Paulo (SP), Rio de Janeiro (RJ) e Manaus (AM), os municípios do país com mais casos de mortes por SARS-CoV-2 até o primeiro semestre de 2021. 

Os dados analisados, referentes ao período de 25 de fevereiro de 2020 a 31 de maio de 2021, são públicos. As informações epidemiológicas são disponibilizadas pelos governos estaduais, enquanto os dados climáticos foram retirados da plataforma on-line do Sistema de Monitoramento Agrometeorológico (Agritempo) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET).

Informações acerca da qualidade do ar foram obtidas apenas para a cidade de São Paulo (SP), a partir da plataforma internacional “Air Quality Historical Data Platform”, alimentada pela Companhia Ambiental do Estado (Cetesb). 

Os modelos de previsão têm como base dois algoritmos diferentes e seus resultados foram comparados. Todos os dados foram combinados e, por meio da aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina, foi possível entender os padrões de causa (condições ambientais) e efeito do Covid-19.

O conhecimento adquirido pela máquina permite a previsão diária das taxas de novos casos e mortes por coronavírus com até sete dias de antecedência e com taxa de acerto superior a 98%. 

“O resultado da previsão auxilia na preparação prévia das equipes de saúde, tomadas de decisão pelos gestores públicos, gestão de leitos, recursos aplicados e outros benefícios da saúde pública”, afirma Fabio Teodoro de Souza, professor do Programa de Pós-Graduação em Gestão Urbana (PPGTU) da PUCPR, que desenvolveu os modelos de previsão durante o seu segundo pós-doutorado, realizado na Universidade KU Leuven, em Bruxelas, na Bélgica, durante 2020 e 2021. 

Pesquisas anteriores – A metodologia foi previamente testada e validada na previsão de surtos mensais de doenças respiratórias associadas à poluição do ar na Região Metropolitana de Curitiba (RMC).

Também foi desenvolvida uma metodologia similar para a previsão da qualidade das águas urbanas em duas bacias hidrográficas da RMC, que poderia auxiliar na identificação de pontos de saneamento básico mais vulneráveis e contribuir para a gestão urbana e de saúde coletiva. 

Trabalho completo – Além de Souza, participaram do estudo “Data based model for predicting Covid-19 morbidity and mortality in metropolis” (“Modelo baseado em dados para prever a morbidade e mortalidade por Covid-19 em metrópoles”, em tradução livre) os pesquisadores da PUCPR Demian da Silveira Barcellos e Giovane Matheus Kayser Fernandes. O trabalho foi publicado no periódico Scientific Reports, vinculado à  Nature, e pode ser acessado na íntegra aqui.