28/01/2023 - 12:19
Cientistas da Faculdade de Medicina de Harvard e do Hospital Pediátrico de Boston, nos EUA, desenvolveram um algoritmo que é capaz de prever quando irá ocorrer um surto de Covid até seis semanas antes. Segundo os autores do estudo, o método usa a técnica de machine learning para detectar rastros digitais e antecipar aumentos acentuados na atividade do Covid-19 em cidades dos EUA.
“Nossos modelos são projetados para detectar o momento em que ocorrerá uma tendência de alta na atividade do Covid-19. Nossos métodos – testados à medida que os eventos se desenrolavam, em 97 condados representativos de vários tamanhos populacionais nos Estados Unidos – frequentemente antecipavam aumentos na atividade do COVID-19 uma a seis semanas antes dos surtos locais”, diz o estudo.
Como motivo para a criação da ferramenta, os autores citam que somente nos EUA já ocorreram mais de 1 milhão de mortes relacionadas à pandemia de Covid e que, apesar das estratégias de vacinação implementadas no país, a proporção da população totalmente vacinada ainda é baixa, em torno de 64%.
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“Com o surgimento de novas variantes de Covid-19, como a Ômicron e o declínio observado da imunidade conferida pelas vacinas e o fato de as intervenções não-farmacêuticas, como a obrigatoriedade de usar máscaras e o distanciamento social, terem se tornado menos frequentes, os Estados Unidos ainda são altamente vulneráveis aos efeitos dos surtos de Covid-19”, dizem os autores da pesquisa. “Dessa forma, nossa melhor linha de defesa contra surtos descontrolados continua sendo vacinar e ajustar nosso comportamento social quando o aumento acentuado de infecções é detectado pela primeira vez. No contexto de projetar respostas de saúde pública oportunas e apropriadas para retardar infecções e eventuais mortes, indicadores robustos em tempo real da atividade do Covid-19 são de grande importância, pois orientam as autoridades em seus processos de tomada de decisão”, concluem.
A ferramenta criada pelos cientistas norte-americanos verifica fluxos digitais e identifica momentos em que há um aumento de pesquisas na internet em determinado local usando os termos febre, anosmia ou outros sintomas relacionados ao Covid-19, por exemplo, o que pode sinalizar um aumento de infecções sintomáticas pela doença. Eles também identificaram que, quando ocorre um surto, cresce o número de pesquisas por médicos sobre a dosagem de medicamentos específicos para controlar a febre ou outros sintomas do Covid-19. Outro sinal que o algoritmo é capaz de identificar é quando os usuários do Twitter afirmam que eles ou seus familiares ou amigos podem ter contraído Covid-19, usando todas essas informações para para antecipar o início de surtos em regiões específicas.
