Estudo da USP de São Carlos sobre epidemias, desenvolvido durante três anos, foi feito com base em simulações computacionais com as mesmas características da sociedade e dos fatos
Por G1
Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) de São Carlos (SP) – que usam a matemática para estudar a propagação de doenças – descobriram que as campanhas de conscientização de saúde divulgadas massivamente podem ter efeito contrário ao esperado, fazendo, por exemplo, com que um vírus se espalhe mais rapidamente pelo mundo.
“Caso aumente muito a comunicação sobre a epidemia, ocorre algo como uma inundação de informação, que faz com a epidemia aumente ao invés de diminuir. Esse comportamento ocorre para doenças em que não há sintomas, como nas sexualmente transmissíveis”, explicou o professor Francisco Aparecido Rodrigues, docente do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos.
O estudo está em desenvolvimento há mais de 3 anos no Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e ocorre em várias fases, sempre com base em simulações realizadas no computador.
Neste ano, a pesquisa foi reconhecida como o melhor trabalho de doutorado pelo “Prêmio Yvonne Mascarenhas”, que analisa trabalhos de iniciação científica, mestrado e doutorado durante a Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos (SIFSC).
Campanhas
Nesta fase do estudo, que contou com a expertise do aluno de doutorado Paulo César Ventura da Silva, foi simulada a propagação de epidemias de acordo com a influência das campanhas de conscientização, como exemplo, a campanha contra o HIV.
“Quando o governo começa uma campanha de conscientização, naturalmente a incidência doença diminui. Entretanto, se o governo começa a falar muito sobre uma doença sexualmente transmissível, por exemplo, as pessoas recebem tanto aquela informação que acabam achando que aquilo não é importante”, afirmou.
Isso acontece porque as pessoas ficam familiarizadas com as informações divulgadas e deixam de se preocupar, resultando no aumento do número de casos.
“É o caso do HIV. Depois de vários anos, começou a crescer novamente o número de pessoas infectadas. Se a doença parece muito banal, ela se prolifera mais rápido”, disse.
Rodrigues explica que esse fenômeno ocorre, principalmente, em doenças que a pessoa está doente, mas não manifesta sintomas, porque ela deixa de informar sobre a doença e continua a rotina normalmente.
Simulação
De acordo com Rodrigues, a pesquisa de propagação de epidemias desenvolvida na USP não foi feita no ‘mundo real’, mas por meio de um estudo usando matemática e computação que reproduz o modelo (realidade) e o fenômeno (epidemia) no computador.
“Nós temos vários softwares que nos ajudam a simular e verificar como a ligação entre as pessoas vai influenciar na propagação de determinada doença. Se tivermos todas as pessoas conectadas de maneira totalmente aleatória, a doença se espalharia mais dificilmente do que hoje em dia, numa sociedade quase totalmente conectada”, explicou.
As simulações são realizadas de modo a reproduzir o mundo real de forma mais precisa possível. Com isso, é possível estudar métodos para controlar a propagação de doenças infecciosas.
Conexão
A pesquisa considerou um estudo que mostra como a peste bubônica se espalhou lentamente pela Europa, no século 13 e 14, levando cerca de quatro anos para ir da Turquia até a Suécia, enquanto que a epidemia de gripe (H1N1), em 2009, levou dois meses para ir do México a todos os continentes.
“Hoje, as pessoas estão muito conectadas e isso facilita a proliferação de doenças. Com essas conclusões, nosso objetivo é definir métodos para melhorar as campanhas de vacinação, por exemplo. Quem será vacinado? E quem são as pessoas mais suscetíveis? Essa pergunta nós queremos responder através de simulações computacionais”, disse.
Próximos passos
Até o momento, o estudo já identificou os indivíduos que mais propagam as epidemias e constatou que a estrutura da rede social tem influência sobre a propagação. Agora, o estudo começará a analisar os rumores positivos e os rumores negativos – como as fake news – e suas influências na propagação da doença.
“A ideia é considerar o grande volume de dados produzido atualmente na web e treinar métodos de inteligência artificial para que aprendam a dinâmica de propagação da doença e façam previsões precisas”, explicou Rodrigues.
Para isso, Silva irá passar um ano na Universidade de Zaragoza, na Espanha, onde trabalhará com o pesquisador Yamir Moreno, um dos mais renomados na área de sistemas complexos, com bolsa da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).
“Pretendemos coletar os dados do Twitter e dados de busca do Google que estão relacionados à propagação de doenças. Alguns estudos mostram que, antes de você ter um surto de gripe, por exemplo, as pessoas começam a procurar sobre a gripe na internet. Então seria possível ‘prever’ o surto através da análise de dados de comportamento de usuários do Google, por exemplo”, disse.
Foto: Rodrigo Sargaço/EPTV
