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    Pandemia da COVID-19 no mundo em meados de fevereiro de 2021 (110)
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    Projeto chileno criado durante a pandemia em 2020 usa Aprendizagem de Máquina e modelos epidemiológicos para atribuir dinamicamente unidades de terapia intensiva nas regiões chilenas.

    Uma equipe de engenheiros chilenos desenvolveu uma tecnologia capaz de prever o número de leitos ocupados em unidades de terapia intensiva (UTIs) para pacientes com SARS-CoV-2, para antecipar a demanda durante os dias mais críticos da pandemia.

    "No Chile, a primeira onda da COVID-19 manifestou um crescimento muito abrupto em meados de maio [de 2020]. Na comunidade científica já existiam alguns modelos que permitiam simular a progressão da pandemia, mas foi identificado que faltavam ferramentas específicas para administrar a disponibilidade de leitos críticos", contou à Sputnik Marcel Goic, engenheiro da Universidade do Chile, e um dos autores do modelo preditivo.

    Durante a fase mais crítica da pandemia, pesquisadores do Departamento de Engenharia Industrial da Universidade do Chile e do Instituto de Sistemas de Engenharia Complexa (ISCI, na sigla em espanhol) trabalharam para criar um sistema de previsão do uso de leitos de UTIs para que os hospitais chilenos pudessem antecipar os momentos de maior ocupação, quando os contágios aumentam, devido ao aumento de risco da falta de capacidade de resposta da rede hospitalar chilena.

    A iniciativa, cujo objetivo era apoiar a gestão de leitos críticos nos dias mais difíceis da pandemia, além de favorecer medidas preventivas em nível nacional, foi desenvolvida em conjunto com os graduados em engenharia Mirko Bozanic-Leal e Magdalena Badal, e o acadêmico Leonardo Basso, diretor do ISCI.

    O ISCI trabalhou com o Ministério da Ciência do Chile, e respondeu em menos de 48 horas ao primeiro pedido de entrega de dados. Estes relatórios foram entregues por várias semanas, de modo que a cada dois dias era possível emitir informações com uma estimativa da necessidade de leito crítico para cada região do país. Isto foi feito periodicamente até que a utilização dos leitos de UTIs diminuiu significativamente.

    Como funciona o modelo de previsão?

    A equipe de engenharia, em seu método de antecipação da demanda, concentrou-se no fato de que mesmo com informações incompletas é possível utilizar ferramentas avançadas de análise de dados para apoiar decisões urgentes.

    Foram utilizados instrumentos tais como Modelos Epidemiológicos, Aprendizagem de Máquina, ou seja, um programa de dados que identifica padrões e toma decisões, e Modelos Autorregressivos, uma representação de um processo aleatório no qual a variável de interesse depende de suas observações passadas.

    "Começamos utilizando as ideias de modelos epidemiológicos padronizados, nos quais os pacientes passam por diferentes estados, mas nos concentramos na dinâmica do uso dos leitos de UTI. Isto envolve o foco nos pacientes que geram sintomas (porque são eles que podem precisar de leitos), e analisamos em detalhe as taxas de entrada nas UTIs, e a distribuição dos horários em que os pacientes precisariam desses leitos", explica Goic.

    Quarto de unidade de terapia intensiva de enfermaria de antigo posto central de Santiago do Chile, Chile
    © Foto / Ministério de Saúde de Chile
    Quarto de unidade de terapia intensiva de enfermaria de antigo posto central de Santiago do Chile, Chile

    Foi assim desenvolvida uma solução para gerar previsões do número de leitos de UTIs que cada região do país precisaria, com um horizonte de tempo específico.

    "O modelo é especializado em descrever as exigências de leitos críticas. Neste sentido, o principal resultado corresponde a uma estimativa de quantos leitos serão necessários nos próximos 14 dias em cada região", explica Goic.

    O sistema captura diferentes componentes da evolução do surto epidemiológico, e a estimativa dos requisitos para duas semanas permite que os serviços de saúde gerenciem a capacidade adiando serviços menos urgentes ou reconvertendo salas pediátricas ou de anestesia, com a margem de erro das previsões variando entre 5% e 10%, explicou.

    Todas as informações são de uso público.

    Reconhecimento internacional

    O projeto é agora um dos semifinalistas do Prêmio Aplicações Inovadoras em Análise, promovido pela Sociedade Analítica de INFORMS, Kinaxis e a Universidade Adelphi, dos EUA e Canadá. O objetivo do prêmio é reconhecer o uso criativo e único da combinação de técnicas analíticas de alto impacto, que têm uma aplicação incomum e fornecem informações relevantes ou valiosas.

    Uma das distinções que vem com o prêmio é poder apresentar a pesquisa na Reunião Anual INFORMS, uma das mais importantes conferências em Análise de Negócios e Pesquisa Operacional, que acontece nos EUA, e que devido a contingências sanitárias será realizada virtualmente.

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