SIMULADOR COVID-19

UM SIMULADOR PARA ENTENDER A PROGRESSÃO DO COVID-19 NO BRASIL, NO SEU ESTADO OU CIDADE, BASEADO NO MODELO DE EPIDEMIOLOGIA SEIR (Suscetível, Exposto, Infectado, Recuperado ou morto).

O simulador tem o objetivo de auxiliar pesquisadores, médicos, cientistas de dados, jornalistas e curiosos, a entender e visualizar a progressão do vírus no Brasil. Você pode alterar os parâmetros afim de simular o cenário de qualquer país, estado ou cidade, que você possua os dados.

Através do simulador você pode avaliar o impacto das medidas de intervenção adotadas, como compra de mais EPIs, distanciamento social, disponibilização de mais leitos de hospital e de UTI, auxiliando na tomada de decisão.

A ferramenta está publicada sob a licença de Creative Commons e seu código publicado de forma aberta para quem quiser incluir novas funcionalidades.
É possível realizar 3 tipos de simulação:
1) PROGRESSÃO COVID-19 – Casos previstos de COVID-19 por resultado clínico
Simule o curso natural de uma epidemia de COVID-19 em uma única população sem nenhuma intervenção.
2) COM INTERVENÇÃO – Previsão de redução do COVID-19 após adoção de medidas de intervenção como distanciamento social
Simule a mudança do avanço da epidemia de COVID-19 em uma única população com medidas de distânciamento social (ficando em casa).
3) CAPACIDADE HOSPITALAR: Casos COVID-19 vs capacidade de assistência médica
Simule casos previstos do COVID-19 versus a capacidade do sistema de saúde de cuidar deles. Os cuidados necessários dependem da gravidade da doença – indivíduos com infecção “grave” requerem hospitalização e indivíduos com infecção “crítica” geralmente requerem cuidados no nível da UTI e ventilação mecânica.

ACESSE O SIMULADOR

 

*Essa ferramenta é baseada no modelo criado por Alison Hill, adaptada pelo time de cientistas do Cappra Institute for Data Science para simulação do cenário Brasil. Código disponível no GitHub https://github.com/dumsantos/SEIR_COVID19_BR

**O time envolvido na adaptação foi liderado por Eduardo Santos, com a colaboração de Guilherme Rodrigues Machado, Caetano Pires e do time de pesquisadores e cientistas do @cappraLAB.