Seleção de modelos e estimação de parâmetros para o monitoramento da epidemia de COVID-19 no Brasil via inferência bayesiana - Inez, Lucas Martins; Dalla, Carlos Eduardo Rambalducci; Silva, Wellington Betencurte da; Dutra, Julio Cesar Sampaio; Costa, José Mir Justino da (Ciência e Natura, 2023)
Em 2019, uma nova variante do coronavírus conduziu a um surto de casos de doença denominada COVID-19, evoluindo rapidamente para uma pandemia. No Brasil, o atraso na tomada de decisões e a falta de conhecimento resultaram num aumento alarmante da transmissão diária e das mortes. Nesse contexto, pesquisadores utilizaram modelos matemáticos para auxiliar na determinação dos parâmetros que atuam na propagação das doenças, revelando medidas de contenção. Entretanto, inúmeros modelos matemáticos existem na literatura, cada um com parâmetros específicos a serem determinados, levando a uma importante questão sobre qual modelo melhor representa o comportamento da pandemia. Nesse sentido, este trabalho tem como objetivo aplicar o método de Computação Bayesiana Aproximada para selecionar o melhor modelo e simultaneamente estimar os parâmetros para resolver a questão acima mencionada. Os modelos adotados foram: suscetível-infectado-recuperado (SIR), suscetível-exposto-infectado-recuperado (SEIR), suscetível-infectado-recuperado-suscetível (SIRS) e suscetível-exposto-infectado-recuperado-suscetível (SEIRS). A Computação Bayesiana Aproximada Monte Carlos Sequencial (ABC-SMC) foi utilizada para selecionar entre quatro modelos concorrentes para representar o número de indivíduos infectados e para estimar os parâmetros dos modelos com base em três períodos de dados da COVID-19 do Brasil. Foi realizado um teste de previsão para testar o algoritmo ABC-SMC e os modelos selecionados para dois meses. O resultado foi comparado com o número real de infectados que foram notificados. Entre os modelos testados, verificou-se que o algoritmo ABC-SMC tem um desempenho promissor, uma vez que os dados eram ruidosos e os modelos não conseguiam prever todos os parâmetros.