{"id":4655,"date":"2021-01-21T13:05:58","date_gmt":"2021-01-21T16:05:58","guid":{"rendered":"https:\/\/sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/2021\/01\/21\/modelos-estocasticos-para-epidemias\/"},"modified":"2022-08-16T21:37:20","modified_gmt":"2022-08-17T00:37:20","slug":"modelos-estocasticos-para-epidemias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/modelos-estocasticos-para-epidemias\/","title":{"rendered":"Modelos estoc\u00e1sticos para epidemias"},"content":{"rendered":"

\"\"Modelos matem\u00e1ticos t\u00eam ajudado a compreender e controlar o avan\u00e7o de doen\u00e7as contagiosas, tais como a Covid-19. A abordagem mais comum desses modelos \u00e9 a determin\u00edstica. Os n\u00fameros de pessoas afetadas pela doen\u00e7a s\u00e3o tratados como vari\u00e1veis de equa\u00e7\u00f5es diferenciais dependentes do tempo. J\u00e1 os modelos estoc\u00e1sticos t\u00eam a vantagem de levar em conta diretamente o fato de que a transmiss\u00e3o de uma doen\u00e7a contagiosa \u00e9 um processo probabil\u00edstico. Em um artigo publicado em outubro na revista Brazilian Journal of Physics, os f\u00edsicos da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP) T\u00e2nia Tom\u00e9 e M\u00e1rio de Oliveira apresentam uma abordagem para converter modelos epidemiol\u00f3gicos determin\u00edsticos em estoc\u00e1sticos.<\/span><\/p>\n

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Uma doen\u00e7a contagiosa se espalha por contatos muitas vezes aleat\u00f3rios entre indiv\u00edduos sucet\u00edveis e contaminados. Diferentemente dos modelos determin\u00edsticos, as distribui\u00e7\u00f5es de probabilidade dos modelos estoc\u00e1sticos podem descrever diretamente as flutua\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias observadas nos dados de epidemias reais.<\/span><\/p>\n

Tom\u00e9 e Oliveira demonstram sua abordagem criando modelos estoc\u00e1sticos a partir de quatro dos principais modelos determin\u00edsticos usados em epidemiologia (SIR, SEIR, SIS e SIRS). As taxas de transi\u00e7\u00e3o entre os poss\u00edveis estados dos indiv\u00edduos em rela\u00e7\u00e3o a uma doen\u00e7a (sucet\u00edveis, infectados e recuperados, no caso de modelos tipo SIR, por exemplo) foram calculadas, tratando os processos de transi\u00e7\u00e3o como se fossem rea\u00e7\u00f5es qu\u00edmicas catalisadas pela presen\u00e7a de pessoas infectadas na popula\u00e7\u00e3o. Assim, o surgimento de uma epidemia \u00e9 caracterizado como uma transi\u00e7\u00e3o de fase cr\u00edtica.<\/p>\n

Artigo Cient\u00edfico<\/strong>
\nStochastic Approach to Epidemic Spreading
\nT\u00e2nia Tom\u00e9 & M\u00e1rio J. de Oliveira
\nBraz J Phys 50, 832\u2013843(2020)<\/a><\/p>\n

Contato para imprensa<\/strong>
\nIgor Zolnerkevic
\nAssessor de comunica\u00e7\u00e3o
\ncomunicacao@sbfisica.org.br<\/a><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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