Pesquisadores do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), nos EUA, estão trabalhando em um novo aplicativo capaz de prever epidemias, mostrando ainda a probabilidade do usuário ter sido infectado pela Covid-19. O estudo completo foi publicado na revista PLOS Computational Biology.
O projeto foi idealizado por Tapio Schneider, engenheiro, cientista climático e diretor da Climate Modeling Alliance (CliMA). O pesquisador pensou em formas de desenvolver um rastreador de Covid-19 a partir dos métodos utilizados em programas de previsão do tempo.
Ele teve ajuda de Jeffrey Shaman, pesquisador da Universidade de Columbia, nos EUA, que estuda como as mudanças climáticas afetam a propagação de doenças infecciosas. Juntos, desenvolveram um modelo capaz de prever a propagação do vírus a partir de dados fornecidos por uma rede de contatos humanos, informações epidemiológicas, risco de exposição ou infecção do indivíduo para a doença e assim por diante.
Como o aplicativo do tempo mostra a chance de chover naquele dia, o novo programa indica a probabilidade da pessoa ter sido exposta ou infectada pelo Sars-CoV-2 em determinado ambiente. As chances são mostradas ao usuário no formato de porcentagem.
Os cientistas simularam uma versão reduzida de Nova York para testar a eficácia do programa. Ao final, detectaram duas vezes mais exposições potenciais do que seriam detectadas por aplicativos tradicionais de rastreamento de contatos, que utilizam menos variáveis para a projeção.
De acordo com o estudo, basta que 75% de uma determinada população forneça informações relevantes no app para que o software controle a epidemia naquela região. O número fica utópico quando pensamos em grandes cidades, mas os pesquisadores sugerem que o método seja aplicado em comunidades menores, como campus universitários.