A análise de dados e a inteligência artificial têm sido aliados importantes no combate à pandemia da Covid-19. Cientistas, epidemiologistas e autoridades de saúde de todo o mundo têm recorrido a modelos matemáticos, cruzamento de dados e ferramentas de tecnologia para simular cenários de contágio da doença e planejar políticas públicas. Para discutir a aplicação dessas ferramentas na contenção da Covid-19 e de outras doenças, o laboratório de dados e inovação da Serasa Experian, o DataLab, promove nesta terça-feira (19), às 19h, um bate-papo on-line entre o cientista-chefe de dados do DataLab, Renato Vicente e o professor de matemática aplicada da USP, Sérgio Oliva. O evento é gratuito e será transmitido no canal do Youtube.
Na oportunidade, os dois professores discutirão como as técnicas de machine learning e a aplicação de modelos matemáticos podem ser úteis na previsão e no combate à pandemias, como a da Covid-19. Além de apresentar uma visão histórica dos modelos já utilizados na propagação de doenças infecciosas, a live vai discutir um desafio recente que é a inclusão da mobilidade humana e do fluxo de migração nos modelos mais comumente utilizados.
Estimar o ritmo de disseminação do vírus, prever o número de infectados e o volume de hospitalizações, além do percentual de óbitos são algumas das possibilidades que a aplicação de modelos estatísticos e do uso de respostas automatizadas de machine learning podem entregar. “A análise de dados é uma arma poderosa no combate à pandemia, pois ao prever tendências, permite avaliar a eficácia de intervenções e direcionar medidas adequadas para reduzir o contágio”, afirma Vicente.
Participações: Renato Vicente, cientista-chefe de dados do DataLab da Serasa Experian. É graduado em Ciências Moleculares pela Universidade de São Paulo, Mestre em Física pela USP e Doutor em Machine Learning pelo NCRG – Aston University. Trabalha como Professor Associado no Departamento de Matemática Aplicada no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo.
Sergio Oliva, professor livre-docente da Universidade de São Paulo. Possui bacharelado em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo, mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo e doutorado em Matemática pela Georgia Institute of Technology. Tem experiência na área de Matemática Aplicada, com ênfase em Equações Diferenciais, atuando principalmente nos seguintes temas: equações de reação e difusão, equações parciais funcionais, atratores, condições de fronteira não lineares e retardamento. Entre as aplicações, forte interesse em problemas de difusão de doenças (epidemiologia).
