CIÊNCIA NA COVID
Antecipar cenários para proteger vidas
No Pará, pesquisadores usaram inteligência artificial e dados da saúde pública para prever a evolução da pandemia. As projeções apoiaram o planejamento de leitos e decisões de enfrentamento nas diferentes regiões do estado.
Até 14 dias
de horizonte nas previsões
13 regiões
de saúde nas projeções
40 municípios
incluídos a partir de julho de 2020
O QUANTO A PREVISÃO SE APROXIMOU DO OBSERVADO
97%
precisão média para casos
avaliada em 147 dias
96%
precisão média para óbitos
avaliada em 161 dias
86%
precisão média para ocupação de UTI
avaliada em 72 dias
Como ler os percentuais: indicam a proximidade entre previsão e registro observado no estudo de 2020. Não medem redução de mortes nem eficácia de tratamentos.
COMO UMA PREVISÃO AJUDA NA CRISE?
Pense nas projeções como um radar: elas ajudam a enxergar a pressão que pode chegar aos hospitais e a preparar a resposta.
Dados da SESPA
Casos, óbitos e ocupação hospitalar alimentavam as análises.
Projeções com IA
Redes neurais identificavam padrões e estimavam os próximos dias.
Apoio à gestão
Os boletins subsidiavam a distribuição de recursos e medidas de controle.
Um estado, diferentes momentos da pandemia
Enquanto a Região Metropolitana de Belém mostrava estabilização, regiões como Baixo Amazonas, Tapajós e Araguaia ainda enfrentavam picos. Esse olhar territorial ajudou a orientar a realocação de recursos hospitalares.
UMA REDE DE CIÊNCIA PELA VIDA
Dr. Marcel do Nascimento Botelho
Participou da supervisão científica e da validação dos estudos. No artigo de 2021, Marcus de Barros Braga e Jonas Elias Castro da Rocha são responsáveis pela administração do projeto, com supervisão compartilhada entre pesquisadores.
15 autores
de cinco universidades, no artigo sobre o Boletim COVID-PA (2021).
UFRA / 8 pesquisadores
Universidade Federal Rural da Amazônia
- •Marcel do Nascimento Botelho
- •Marcus de Barros Braga
- •Gilberto Nerino de Souza Júnior
- •Jonas Elias Castro da Rocha
- •Rafael da Silva Fernandes
- •Silvana Rossy de Brito
- •Fernando Napoleão Noronha
- •Raphael Rodrigues Pinheiro
Autoria científica: esta relação não corresponde à composição formal dos comitês governamentais.
PESQUISA QUE CONTINUA A SERVIR
Da emergência ao avanço científico
A experiência gerou estudos publicados internacionalmente. Em 2023, uma nova pesquisa avaliou modelos de aprendizado profundo para prever casos e óbitos, incluindo dados de vacinação.
FAPESPA: apoio documentado
O artigo de 2023 declara financiamento do Governo do Estado do Pará por meio da FAPESPA, apoiando o desenvolvimento dessa linha de pesquisa.
O que os números contam
Os indicadores vêm de 13 boletins analisados no estudo de 2020. As fontes demonstram apoio à gestão; não quantificam vidas salvas nem comprovam superioridade no tratamento.
AS PUBLICAÇÕES POR TRÁS DESTA PÁGINA
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará
Epidemiologia e Serviços de Saúde, 2021
- •Previsões com até 14 dias de horizonte
- •Abrangência de 13 regiões de saúde e 40 municípios
- •Precisão média de 97% para casos, 96% para óbitos e 86% para ocupação de UTI
- •Composição da equipe de 15 autores de cinco universidades
- •Contribuição dos boletins para a gestão hospitalar
Artificial neural networks for short-term forecasting of cases, deaths, and hospital beds occupancy in the COVID-19 pandemic at the Brazilian Amazon
PLOS ONE, 2021
- •Metodologia de previsão com redes neurais artificiais
- •Participação de Marcel do Nascimento Botelho na supervisão científica e validação
- •Atribuição da administração do projeto a Marcus de Barros Braga e Jonas Elias Castro da Rocha
Deep learning framework for epidemiological forecasting: A study on COVID-19 cases and deaths in the Amazon state of Pará, Brazil
PLOS ONE, 2023
- •Continuidade da pesquisa com modelos de aprendizado profundo
- •Inclusão de informações de vacinação
- •Declaração de financiamento do Governo do Estado do Pará por meio da FAPESPA