Pesquisadores criam computador que pode prever como a COVID-19 se espalha

A essa altura, você já deve saber como a COVID- tem sido simplesmente um enigma para os especialistas, que protagonizam uma saga em busca de informações sobre a doença e como lidar com ela. E em meio a essa jornada, quem recentemente teve um avanço foi a Universidade de Stanford, nos EUA. Acontece que uma equipe de pesquisadores criou um modelo de computador que previu com precisão a disseminação do COVID- em grandes cidades, analisando três fatores que geram o risco de infecção: para onde as pessoas vão no decorrer de um dia, quanto tempo permanecem e quantos outras pessoas estão visitando o mesmo lugar ao mesmo tempo.

“Construímos um modelo de computador para analisar como pessoas de diferentes origens demográficas e de diferentes bairros visitam diferentes tipos de lugares que estão mais ou menos lotados. Com base em tudo isso, podemos prever a probabilidade de novas infecções ocorrerem em qualquer lugar ou hora”, disse Jure Leskovec, cientista de computação de Stanford, em entrevista ao portal de notícias da universidade, Stanford News.

O estudo mescla dados demográficos, estimativas epidemiológicas e informações anônimas de localização de celulares, e parece confirmar que a maioria das transmissões COVID- ocorrem em lugares como restaurantes, academias de ginástica e cafés, onde as pessoas permanecem aglomeradas sob o mesmo teto por longos períodos. Os pesquisadores afirmam que a especificidade de seu modelo pode servir como uma ferramenta para que as autoridades ajudem a minimizar a disseminação do COVID- à medida que reabrem empresas.

Pesquisadores criam computador que pode prever como a COVID- se espalha Imagem:  Fernando Zhiminaicela Pixabay

O coautor do estudo, David Grusky, professor de sociologia da Escola de Humanidades e Ciências de Stanford, informou que no passado, presumia-se que essas disparidades eram causadas por condições preexistentes e acesso desigual aos cuidados de saúde, enquanto o modelo sugere que os padrões de mobilidade também ajudam a impulsionar esses riscos desproporcionais.

O modelo mostra como a re