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Ferramenta desenvolvida na UFRGS permite identificar focos de disseminação do novo coronavírus

CityZoom Analytics utiliza base de dados de pessoas infectadas para identificar ambientes de maior incidência dentro da cidade, de acordo com os locais frequentados por elas 15 dias antes de serem diagnosticadas
03/09/2020 12:34

Identificar focos de disseminação do novo coronavírus é a nova funcionalidade do CityZoom, ambiente computacional que permite geração e edição de modelos 3D de cidades. A ferramenta foi criada em decorrência da pandemia de covid-19 e se chama CityZoom Analytics (CZ Analytics). Vinculado a uma base de dados de pessoas com a doença, o software identifica ambientes de maior incidência de infectados dentro da cidade, de acordo com os locais frequentados por eles 15 dias antes de serem diagnosticados.

Pronto e testado, o CZ Analytics aguarda apenas a liberação dos dados por parte do governo do Estado para que as análises sejam iniciadas. Até o momento, os pesquisadores do Núcleo de Tecnologia Urbana (NTU) da UFRGS têm utilizado dados simulados para fazer a prova de conceito do sistema. “Não há dúvidas quanto ao seu funcionamento, porém os ingredientes principais são os dados que o Estado detém”, explica Benamy Turkienicz, professor da UFRGS, coordenador do NTU e pesquisador Capes e CNPq.

O CZ Analytics foi desenvolvido por lógica baseada na inteligência espacial; isso quer dizer que para o software não são importantes os nomes das pessoas infectadas, mas sim os locais em que elas estiveram para, a partir daí, poder traçar padrões e identificar coincidências. A ferramenta, que dispõe de um recurso (zoom) que se comporta como uma lupa sobre um mapa tridimensional, permite ao agente público que a usa identificar focos de contaminação do novo coronavírus e ter precisão nas medidas a serem tomadas. “O que se ganha tendo esse olhar mais aproximado é não precisar paralisar toda uma região, por exemplo, mas sim controlar os focos de maneira mais rápida e eficaz”, explica Benamy.

Essa tecnologia foi desenvolvida na Universidade e tem sido usada em diversas cidades ao redor do mundo, principalmente para o planejamento urbano das Smart Cities. Os doutores em Ciência da Computação pelo Instituto de Informática (INF/UFRGS) Isabel Siqueira e Renato Silveira são membros do NTU e bolsistas PNPD/Capes de pós-doutorado junto ao Programa de Pesquisa e Pós-Graduação em Arquitetura (Propar/UFRGS). Ambos atuaram no desenvolvimento dessa funcionalidade inovadora agregada ao CityZoom. “A esse tipo de análise chamamos coincidência de dados, uma vez que, ao verificar o histórico de localização de uma pessoa contaminada 15 dias antes de ela ser diagnosticada com o vírus, podemos fazer um mapa ‘retroativo’ de locais em que esteve e tentar localizar possíveis focos de infecção”, reforça Renato.

A nova funcionalidade foi pensada para investigar a transmissão de covid-19 utilizando uma tecnologia que representa em 3D o comportamento da cidade. “O CityZoom Analytics se propõe a analisar, dentro da cidade, como os focos estão se comportando na disseminação da doença com base na visualização analítica de dados temporais e espaciais. Podemos pesquisar por bairros, por exemplo, e mapear os locais que são focos de contágio em potencial – como escolas, supermercados, hospitais, academias – e fazer um acompanhamento mais detalhado”, acrescenta Isabel.

A janela de informação de 15 dias antes de o sujeito ser diagnosticado com covid-19 não foi definida por acaso. Guido Lenz, professor do Departamento de Biofísica da UFRGS, estuda o comportamento de vírus e foi convidado pelo Grupo de Pesquisa de Benamy para estipular o tempo adequado de observação do passado do indivíduo infectado. Ele elucida que “50% dos contágios ocorrem na fase pré-sintomática, ou seja, antes que o doente procure o hospital. A minha principal contribuição para o Grupo foi enfatizar o olhar para trás: o que aconteceu nos dias anteriores”.

Armado da sua expertise em usar vírus como ferramenta de pesquisa, Guido conhece como esses micro-organismos se comportam e como podem contaminar as pessoas. Ele reforça que o maior risco da disseminação é o fato de que muitas pessoas não fazem ideia de que estão com o novo coronavírus, levando a sua vida como se tudo estivesse normal. “Por isso essa janela de tempo é tão importante. A média está em torno de cinco dias, mas existe variância: os dados individuais mostram incubação da covid-19 por muito mais tempo. Assim, olhar para os locais em que a pessoa possa ter se exposto em um tempo maior é fundamental para se ter uma melhor avaliação”. A janela de segurança de 15 dias foi abordada em um artigo recente publicado na revista científica Nature Medicine.

Confira a reportagem completa no UFRGS Ciência: Ferramenta desenvolvida na UFRGS permite identificar focos de disseminação do novo coronavírus.

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