Para combater a pandemia do novo coronavírus, a Cleveland Clinic, centro médico acadêmico americano com sede no estado de Ohio, e o SAS, líder global em analytics, criaram modelos inovadores que ajudam hospitais a prever o volume de pacientes, a capacidade de leitos e a disponibilidade de ventiladores, entre outros itens necessários ao planejamento de recursos médico-hospitalares. Os modelos, que estão disponíveis gratuitamente via GitHub, fornecem informações oportunas e confiáveis para que hospitais e departamentos de saúde otimizem o cuidado das vítimas da Covid-19 e de outros pacientes, e também prevejam impactos na cadeia de suprimentos, nas finanças e em outras áreas críticas.
Diferente de algumas previsões, que focam em uma projeção baseada em um único grupo de suposições, esses modelos estatísticos foram desenvolvidos para criar os piores, os melhores e os mais prováveis cenários, e podem ser ajustados em tempo real à medida que a situação e os dados mudam. Os modelos podem, por exemplo, considerar o efeito do distanciamento social na expansão da doença.
A Cleveland Clinic está utilizando os modelos como forma de apoio em seu processo de decisão. Com essas informações, eles podem prever e se planejar para demandas futuras no sistema de saúde, como leitos de UTI, equipamento de proteção pessoal e ventiladores. Depois de revisar possíveis cenários de picos, a Cleveland Clinic optou por colocar em ação um plano que a preparava para o pior cenário e construiu um hospital de 1.000 leitos exclusivo para pacientes com covid-19 que não precisam de cuidados de UTI. O sistema do hospital também usou os modelos para tomar decisões sobre a organização e ativação de novos grupos de trabalho.
"Esses modelos preditivos foram desenvolvidos em parceria por duas organizações que entendem os grupos de pacientes, os dados e a modelagem", afirma Chris Donovan, diretor-executivo de gestão da informação e analytics da Cleveland Clinic. "Estamos compartilhando publicamente esses modelos para que outras entidades de saúde e agências governamentais em todo o mundo possam utilizá-los em suas próprias comunidades. Nossa esperança é que outros contribuam com ideias e também tragam melhorias aos modelos."
O link do GitHub , onde os modelos estão disponíveis, foi acessado mais de 1.700 vezes nas últimas duas semanas, resultando em mais de 50 downloads.
No núcleo do trabalho está um modelo epidemiológico chamado SEIR, no qual as pessoas se "movem" entre os estágios de suscetível (Susceptible), exposto (Exposed), infectado (Infected) e recuperado (Recovered) ao longo do tempo. O modelo SEIR, desenvolvido pelo SAS e pela Cleveland Clinic, é baseado em um modelo open source da Universidade da Pensilvânia que foi recodificado e expandido na plataforma de analytics do SAS e continuamente melhorado com feedback em tempo real de epidemiologistas e cientistas de dados da Cleveland Clinic. Os modelos resultantes incluem o controle flexível dos parâmetros e diferentes abordagens que consideram as variações de saúde regionais e demográficas.
"Esses modelos podem ajudar hospitais, serviços de saúde e agências governamentais a prever o impacto da Covid-19 e a se preparar para o futuro", afirma Steve Bennett, diretor de global de negócios com o governo do SAS. "Os modelos também podem auxiliar sistemas de saúde de regiões mais vulneráveis e menos desenvolvidos na luta contra a Covid-19."
