E ela é contraintuitiva: no estado de São Paulo, o melhor é não testar na capital

Por Clarice Cudischevitch

Não há testes de Covid-19 para todos os brasileiros. O estado de São Paulo, por exemplo, hoje consegue testar 30 mil pessoas por dia — 750 por milhão de habitantes. É pouco e implica fazer escolhas: é melhor concentrar os testes na capital? Em cidades pequenas? Onde é mais eficaz testar a população?

O pesquisador Tiago Pereira, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da USP, usa a matemática para encontrar essas respostas. Junto a outros grupos de pesquisa da própria USP, do IMPA, da FGV, da UFAL e da Unicamp, ele desenvolveu um modelo que cruza dados de demografia e telefonia móvel para entender como as pessoas se locomovem. Compreendendo esse padrão, pode-se chegar à melhor forma de distribuir os testes.

O objetivo é encontrar um protocolo de testagem inteligente que, ao ajudar a reduzir a transmissão do vírus, possibilite um retorno possível à normalidade, evitando, por exemplo, o fechamento do comércio. Baseado nisso, o algoritmo decide para onde e quando enviar os testes.

Fazer a vida voltar ao velho normal se tornou um objetivo pessoal de Pereira: ele, que adora ir à universidade, teve que transformar em escritório o quarto do filho de 5 anos. Com três crianças em casa, o tempo para trabalhar diminuiu, enquanto as obrigações dobraram. “O trabalho aumentou quatro vezes”, ele brinca.

O modelo matemático funciona assim: primeiro, faz uma predição de quais medidas o governo deveria tomar (por exemplo, restringir a circulação de pessoas) caso ninguém fosse testado. Depois, avalia quão mais eficiente se torna essa intervenção estatal em diferentes modelos de distribuição dos testes.

Leia o texto completo no blog Ciência Fundamental, na Folha de S.Paulo.