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O doutorando Marcelo Menezes Morato, do Programa de Pós-graduação de Engenharia de Automação e Sistemas da Universidade Federal de Santa Catarina (PPGEAS/UFSC), é um dos autores do artigo acadêmico que acaba de ser publicado na revista Nature Scientific Reports, o 7º periódico científico mais citado do mundo. Com o título “Um modelo de controle para otimizar políticas públicas de saúde durante a pandemia COVID-19” [A control framework to optimize public health policies in the course of the COVID-19 pandemic], a pesquisa evidencia que, se bem planejado, o distanciamento social pode diminuir consideravelmente o número de internações e mortes por COVID-19. Além de Morato, assinam o artigo outros 10 pesquisadores, de instituições brasileiras e estrangeiras.

“Neste estudo, desenvolvemos um algoritmo de controle preditivo que tem como propósito guiar as políticas públicas de saúde para mitigar a transmissão viral da COVID-19. A grande novidade é que nosso sistema permite guiar o controle da pandemia com medidas ótimas de contenção para cada fase do espalhamento. Assim, conseguimos minimizar o nível de infecções e, ao mesmo tempo, garantir o mínimo de uso de medidas mais duras de isolamentos social, pelo tempo mais reduzido possível”, explica Morato.

Segundo o pesquisador, dois aspectos devem ser destacados na aplicação das medidas de saúde públicas: “Primeiro, que é possível manter alternância entre períodos de restrições rigorosos e mais relaxados mantendo níveis baixos de transmissão do vírus e ocupação de leitos no sistema de saúde. Segundo, a aderência da população às medidas governamentais é fundamental para manter os níveis baixos das medidas aplicadas, além de manter a transmissão reduzida e controlar o número de novos casos.”

A metodologia empregada no estudo foi o “controle preditivo”. “É um ramo da Engenharia que compreende uma classe de estratégias que calculam e definem ações antecipatórias ótimas baseadas em predições dentro de determinado horizonte futuro. Recorrendo a uma linguagem prática do ponto de vista da pandemia, são técnicas que permitem aplicar as melhores tomadas de decisão em um dado instante de acordo com previsões que são calculadas mediante um modelo matemático. Para isso, além do algoritmo de controle, desenvolvemos um modelo epidemiológico que mostra o comportamento dinâmico não linear da propagação de Covid-19”, esclarece Morato.

O estudo proposto, de acordo com o pesquisador, “possibilita definir políticas públicas de restrição (ou flexibilização) que minimizam as infecções e casos letais, garantam o não colapso dos sistemas de saúde e não comprometam desnecessariamente as atividades econômicas. São estratégias que permitem balancear da melhor forma possível os impactos na saúde e na economia”. Os resultados foram obtidos por meio de simulações validadas com dados reais de diferentes localidades. Para o artigo publicado, os pesquisadores analisaram especificamente o decurso da pandemia na Bahia.

O artigo completo, em inglês, está disponível aqui.

Mais informações sobre o estudo podem ser acessadas na notícia publicada página do Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS – Fiocruz). Acesse aqui.