Diante da pandemia de coronavírus, pesquisadores das várias áreas do conhecimento na Universidade de São Paulo sentiram-se desafiados a direcionar suas linhas de pesquisa para novas investigações com o objetivo de auxiliar a sociedade a conter o avanço da doença. Conheça aqui as várias ações do IME-USP para ajudar no combate à pandemia.

 

Predicting the spatial-temporal dynamics of the COVID19 pandemic considering mobile geolocation data
Pedro S. Peixoto, Sérgio M. Oliva Filho, Cláudia M. Peixoto (IME-USP)

Mobile geolocation data is a valuable asset in the detection of movement patterns of a population, notably in a pandemic situation as with COVID19. The population movement patterns are a key input in the design of models that predict the spatial spreading of infectious diseases.

The main goal of this project is to develop a metapopulation model with spatial coupling between cities of Brazil, that may allow a rapid assessment of risk which can trigger mitigation strategies. The model is intended to capture both early stages of the epidemic, providing early warning, and also capturing the later stages of the epidemic, providing inputs for longer-term planning, relevant, for example, for strategic economic planning. Hence, the study is intended to help public administrators in action plans and resources allocation, whilst also providing a study on how mobile geolocation data may be employed in epidemic models.

The mobility data is based on millions of anonymized mobile visits data in Brazil, obtained from collaborations with companies that develop geolocation services for mobile applications. The main challenges to be dealt with are: (i) the big-data processing, which requires heavy use of scientific computing; (ii) careful parameters estimation from best-of-knowledge available COVID19 data, requiring optimization and statistics experience; (iii) mathematical modeling and analysis of the proposed model, which go beyond classic local metapopulation models available in the literature; (iv) development of communication material for the general public and public administration offices, which is key to ensure that the main results of this research reach those that can need it. Given the complexity of the project, it is to be developed as a joint collaboration effort, with the main team based in São Paulo State, within USP, UNESP, and UFABC.

 

 

Simulando epidemias no R
Alexandre Galvão Patriota (IME-USP)

O objetivo da pesquisa é entender como as epidemias ocorrem por meio de simulações. Alguns cenários são considerados em uma população clusterizada. Os códigos estão disponíveis no github.

 

 

Apoio ao Comitê de Crise do Estado de São Paulo - Mobilidade Regional no Estado com Ciência de Dados
Fabio Kon (IME-USP) e Alessandro Santiago dos Santos (IPT)

O INCT da Internet do Futuro para Cidades Inteligentes em parceria com o Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT) e apoio da STI-USP estão disponibilizando e adaptando a plataforma InterSCity para coleta, análise e visualização de dados sobre mobilidade no Estado de São Paulo baseado em técnicas de ciência de dados. O sistema está sendo utilizado pelo Comitê de Crise do COVID-19 do Estado de São Paulo para auxiliar o combate ao COVID-19 por meio da análise da mobilidade intermunicipal em todo o Estado de São Paulo. As análises tem como objetivo fornecer subsídios para a gestão do isolamento social no estado.

Numa iniciativa de pesquisa e desenvolvimento tecnológico para cidades inteligentes, a plataforma InterSCity foi concebida para coletar, armazenar, processar e visualizar dados sobre cidades utilizando ferramentas avançadas de software livre, computação de alto desempenho e ciência de dados. 

 

 

Previsões para o número de casos confirmados e de óbitos por covid-19 utilizando métodos de análise de séries temporais
Pedro A. Morettin, Airlane P. Alencar, Francisco Marcelo M. Rocha, Chang Chiann e Clelia Toloi (IME-USP)

O objetivo da pesquisa é aplicar e avaliar metodologias de séries temporais para a previsão do número diário de casos confirmados e de óbitos por covid-19 utilizando os dados oficiais disponibilizados no Painel coronavírus do Ministério da Saúde. Diversas metodologias serão avaliadas como modelos ARIMA, modelos espaço de estados, modelos não lineares com correlação serial e modelos utilizando ondaletas.

 

 

Detecção de pontos de mudança na curva de contágios do novo coronavírus e predição de curto prazo
Florencia Leonardi (IME-USP)

O objetivo da pesquisa é ajustar um modelo estatístico aos dados de casos reportados de sars-cov2, disponíveis em bases de dados públicas, para detectar mudanças na dinâmica deste processo e predizer no curto prazo o número de novos casos. A análise está sendo empregada às séries de casos reportados em diferentes países da América Latina, estados e cidades brasileiras.