Algoritmos Genéticos e média móvel para ajuste da curva de predição da infecção por SARS-Cov-2

Uma das maiores dificuldades para a gestão de epidemias é compreender a evolução do número de pessoas contagiadas e dentro dessas, a quantidade que necessitará de atendimento hospitalar, de suporte de UTI e identificar a taxa de mortalidade.

Propomos, o uso de algoritmos evolutivos, uma das vertentes da área da Inteligência Artificial, para analisar os dados públicos disponibilizados e ajustar as curvas teóricas.

Apresentamos também o formato de árvore de agrupamentos por correlação do padrão da curva de contágio entre as regiões, o que nos fornece um panorama sobre similaridades na dinâmica da doença entre os diferentes estados.

Nosso intuito está em auxiliar as autoridades públicas na tomada de decisões e medidas preventivas sobre a disseminação da doença, como em relação a redução ou ampliação das ações de mobilidade social, bem como, das atividades de ensino, pesquisa e extensão.

As análise são fornecidas não apenas para os estados, mas também para as regiões e municípios, de forma a orientar de maneira localizada o planejamento das medidas preventivas de forma adequada à realidade de cada município e região.

O modelo estará sendo continuamente melhorado, conforme mais dados se tornarem disponíveis, e terá atualização contínua das previsões.

Fonte dos dados:

Brasil: Painel de casos de doença pelo coronavírus 2019 (COVID-19) no Brasil pelo Ministério da Saúde

Municípios Paranaenses: Informe Epidemiológico Covid-19

Outros países: Data on the geographic distribution of COVID-19 cases worldwide

Quem Somos

O projeto é desenvolvido por membros do Grupo de Inteligência Artificial Aplicado a Bioinformática do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFPR e parceiros.

Nome Vínculo Unidade de Lotação Lattes
Dieval Guizelini Docente UFPR/SEPT
Fabio de Oliveira Pedrosa Docente UFPR/Departamento de Bioquímica e Biologia Molecular
Jeroniza Nunes Marchaukoski Docente UFPR/SEPT
Paulo Afonso Bracarense Costa Docente UFPR/Departamento de Estatística
Emanuel Maltempi de Souza Docente UFPR/Departamento de Bioquímica e Biologia Molecular
Camila Pereira Perico Discente UFPR/SEPT
Monique Schreiner Discente UFPR/SEPT
Roberto Tadeu Raittz Docente
(coordenador do projeto)		 UFPR/SEPT