Respostas
A pandemia da COVID-19, que assola a economia mundial e sistemas de saúde ao redor do mundo, demanda não apenas recursos para combatê-la nas frentes da saúde e economia, mas também informações precisas sobre sua evolução e eficácia de medidas adotadas para vencê-la. Autoridades governamentais, setores da sociedade e a população em geral necessitam de respostas à perguntas como: “quando será o pico da doença?”, “quais cidades ela atingirá primeiro?”, “as pessoas estão seguindo o isolamento social?”, “quando poderemos reabrir o comércio?”. Essas são perguntas que só podem ser respondidas de fato pela ciência, e a ferramenta fundamental para realizar pesquisas científicas nesse contexto é a Matemática.
Apenas por meio da modelagem Matemática da evolução da COVID-19 conseguiremos saber, por exemplo, quais serão as próximas cidades com maior chance de sofrer os impactos da doença ou quando provavelmente será o seu pico. Ainda, o cálculo de índices de isolamento social nos dá a dimensão do isolamento e sua tendência, de alta ou queda, ao longo do tempo. Assim, baseando-se tanto nos dados disponíveis sobre infectados, mortes e ocupação de leitos, quanto em previsões sobre a evolução da doença e intensidade do isolamento social, conseguiremos, apoiando-se sempre em recomendações de profissionais da saúde, órgãos técnicos competentes e em experiências internacionais bem-sucedidas, determinar o momento e a maneira correta de afrouxar as medidas de isolamento e iniciar a abertura gradual da economia. Portanto, métodos matemáticos exercem um papel chave para a solução da crise causada pelo novo coronavírus.
Para modelar matematicamente a evolução da COVID-19, nos baseamos em dados sobre a situação atual do espalhamento da doença, isto é, onde ela está hoje e como está impactando o sistema de saúde. Esses dados são incorporados a um modelo de epidemiologia Matemática, que rege a evolução de doenças no espaço e no tempo, para prever possíveis padrões de evolução e responder às perguntas de interesse público. Esses modelos incorporam informações específicas de cada doença, que no caso da COVID-19 estão relacionadas à movimentação de pessoas entre regiões. Como a doença se espalha por contato social, ela só chega em uma localidade quando um infectado viaja para lá. Logo, para determinar onde a doença irá chegar primeiro, é necessário identificar rotas mais comuns de movimento a partir de regiões com muitos infectados.
Em uma pesquisa recente, pesquisadores do Instituto de Matemática e Estatística da USP estudaram o primeiro estágio do espalhamento da doença, simulando um Modelo Matemático de Propagação de Doenças para estudar como o novo coronavírus pode se espalhar dentro dos estados de São Paulo e Rio de Janeiro. Esse modelo descreve matematicamente as primeiras semanas da evolução da doença dentro de cada cidade dos estados, e entre as cidades, levando em consideração a movimentação de pessoas entre as cidades, a qual foi mensurada através de dados de geolocalização de celulares, de forma agregada e sem ferir a privacidade dos usuários.
O objetivo do estudo foi classificar cada cidade de acordo com o risco da doença alcançá-la primeiro, e é um bom exemplo de como a Matemática pode ser utilizada para responder perguntas sobre a COVID-19. O ranqueamento estimado pela pesquisa para cada cidade com mais de 100 mil habitantes do estado de São Paulo, de maior risco para menor risco, está representado na figura abaixo, juntamente com o número de mortes confirmadas em cada cidade até o dia 18 de Maio. Observamos que há uma relação entre o risco estimado pelo modelo e o número de mortes confirmadas, já que as cidades com maior risco tendem a ter mais mortes, mostrando como os resultados deste estudo poderiam ter sido utilizados para identificar as cidades com maior risco futuro de sofrer os impactos da doença.
Resposta:
Matemática pode influenciar na economia