Proposta do levantamento, feito a partir de ferramentas de inteligência artificial, é auxiliar o poder público a identificar o que está levando a pandemia expandir ou enfraquecer, de acordo com a situação de cada local
Países com grande desigualdade social, como o Brasil, estão entre os que têm maior índice de mortalidade por Covid-19 e também são os que mais tempo levam para ver a redução do contágio. É o que aponta um estudo feito por pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais, a partir de ferramentas de inteligência artificial.
Realizado em parceria com a Kunumi, organização dedicada ao desenvolvimento de tecnologias emergentes, o levantamento indica quais variáveis levaram a uma piora ou melhora em taxas de mortalidade nos países afetados pela pandemia.
Foram levantados mais de 200 indicadores de 211 países, extraídos de bancos de dados oficiais, como Datasus, IBGE e outros. Para condensar estes dados, foi utilizada uma solução de inteligência artificial, segundo um dos pesquisadores e chefe do laboratório, Adriano Veloso.
“Este modelo que a gente criou é capaz de juntar todas as variáveis, o que não é uma trivial. A gente gerou e treinou este modelo dia após dia, para ir prevendo ou predizendo a aceleração; quando o surto iria aumentar ou diminuir. Esta ferramenta ainda é capaz de reajustar automaticamente diante de um erro”, contou.
De acordo com Adriano, o modelo antecipa em até 15 dias o aumento do número de mortes e os principais motivos, em cada país, que seriam os “culpados” por este fenômeno.
“A gente construiu um modelo e antecipa em até 15 dias quantos óbitos vão crescer. E, ao fazer isso, o objetivo é conseguir explicar por que a aceleração vai aumentar. A explicação vem na forma das ‘culpas’. No Brasil, o grande número de pessoas que vivem em favela e a desigualdade social são os fatores que levam a número grande de mortes”, explicou Adriano.
Já em países europeus, por exemplo, o grande número da população idosa, vivendo em asilos, seria o fator responsável pelo número de óbitos. “A Bélgica sofreu muito, se considerar que não tem população muito grande. A Holanda, a Suíça, também. O que a nossa ferramenta ofereceu de explicação é que o fator culpado é o número de asilos. Esses países têm muitos asilos. Os enfermeiros saíam do hospital, iam assintomáticos e levavam para os moradores do asilo”, afirmou.
A proposta da ferramenta é, segundo o pesquisador, auxiliar o poder público a identificar o que está levando a pandemia expandir ou enfraquecer, de acordo com a situação de cada local. “A ferramenta pretende dar conta da complexidade para dar apoio aos gestores públicos do problema e todas as complexidades”, disse Gabriella Seiller, executiva da Kunumi.
O levantamento e os dados estão disponíveis para consulta no site.
Leia na íntegra: G1