No atual contexto de emergência sanitária gerada pelo novo coronavírus (Sars-Cov 2), surge a necessidade de verificar quais fatores impactam em sua disseminação. O presente estudo propõe a criação de modelo genérico para qualquer cidade brasileira, que considere a mobilidade das pessoas em espaços públicos, estações de transporte público, comércios e locais de trabalho, para caracterizar como estas variáveis podem ser explicativas e influenciam na ocorrência de contágios e óbitos. A proposta prevê a utilização de dados públicos cedidos pela GoogleTM especificamente para os pesquisadores os utilizarem para investigações acerca da doença. A técnica de aprendizagem de máquina traz resultados promissores e revelam a necessidade de ações sanitárias de campo em bairros identificados e, consequentemente, a percepção que as cidades precisam rever suas políticas de ocupação e populacionais para controle de vetores de contaminação em seus habitats insalubres, densamente ocupados e sem as redes de infraestruturas básicas. Os aspectos de mobilidade urbana mostraram-se cruciais como fatores moderadores da evolução da pandemia nas cidades estudadas. O modelo analítico baseado em inteligência artificial e na mobilidade urbana de três grandes cidades do Ceará alcançou uma predição robusta do mapeamento de contágios, da dinâmica da doença e óbitos, além dos vetores de transmissão e de potenciais ações de controle epidemiológico.
Nesse contexto, a plataforma Google Mobilty disponibiliza relatórios de mobilidade de diversas atividades que mostram tendências de mobilidade por região para diferentes categorias de locais. As atividades monitoradas são:
| Parques | Estações de transporte público |
|---|---|
| Jardins públicos | Estação de metrô |
| Castelo | Porto |
| Floresta nacional | Ponto de táxi |
| Camping | Local de parada na estrada |
| Observatório | Agência de aluguel de carros |
*Fonte:Google Mobilty
No gráfico a seguir é possível observar a evolução temporal da variação da mobilidade nas atividades citadas anteriormente:
Com o avanço da vacinação é notável a redução do número de novos casos confirmados de COVID-19 conforme observa-se a seguir:
*Dados atualizados até 14/09/2021
Por meio de técnicas de inteligência artificial, fazendo uso das variáveis de mobilidade e combinado a vacinação foi construído um modelo no qual é possível fazer uma estimação dos casos de COVID-19. O esquema ilustrado indica um breve resumo do processo de estimação dos casos.
*Adaptado de Google Mobilty
A seguir é possível observar a comparação entre a curva epidemiológica real e estimada: