Epidemiologista matemático(a)!

Ilustração Marco Carillo

O ano de 2020 pegou o mundo inteiro de surpresa. Podemos dizer que foi o ano do novo coronavírus. Como os cientistas pouco ou nada sabiam sobre ele, muitas pesquisas começaram a ser feitas em diferentes áreas. Uma dessas áreas tenta antecipar como a doença vai se comportar. Isso mesmo! Algumas pesquisas tentam prever como a doença pode se espalhar no futuro.

A área que faz isso é chamada de epidemiologia matemática.  Ela analisa as doenças a partir dos números. Para entender como os números podem “falar” sobre como uma doença se espalha, a CHC foi conversar com Ricardo Takahashi, professor titular do Departamento de Matemática da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pesquisador da área de epidemiologia matemática há 20 anos.

 

Analisando números

Não existe um caminho específico para se tornar um/a epidemiologista matemático/a. A dica é fazer uma graduação na área de exatas (em matemática, estatística ou física) ou na área de saúde (medicina, enfermagem, biologia, farmácia…) e, depois, seguir para uma especialização.

Os/As epidemiologistas matemáticos/as podem trabalhar em universidades, institutos de pesquisa ou no serviço público, como nas secretarias de saúde ou no Ministério da Saúde. Eles acompanham com atenção as informações sobre a saúde das populações. A partir desses números, e com a ajuda de ferramentas de computador, o/a epidemiologista matemático/a pode criar cenários possíveis sobre como as doenças afetam as pessoas.

“Há doenças que existem normalmente em populações. Mas às vezes algum fator do ambiente causa um aumento da incidência de uma dessas doenças”, conta Ricardo. O/A epidemiologista matemático/a, então, pesquisa se o que acontece é apenas uma variação nos números ou se surgiu algo novo que explique esse aumento.

Foi assim no início da epidemia de Zika, por exemplo. Os pesquisadores perceberam que estava aumentando muito o número de bebês nascidos com a cabeça muito pequena. Eram mais casos do que os que aconteciam normalmente de crianças com esse distúrbio chamado de microcefalia. Analisando os casos, os pesquisadores descobriram que era a Zika, doença transmitida por mosquito, que afetava os bebês ainda na barriga das mães.

 

Novo desafio

Com o novo coronavírus, veio mais um desafio. Os pesquisadores se apressaram em estudar o espalhamento do vírus, para explicar o que acontecia e como os casos poderiam evoluir. A partir daí, sugeriram medidas para conter a epidemia, como o isolamento e a distância entre as pessoas, adotadas por muitos de nós nos últimos meses.

“Tivemos que produzir respostas rápidas, em uma situação na qual ainda conhecemos pouco sobre a biologia do vírus e de sua interação com a espécie humana”, conta Ricardo.

As informações também ajudaram os governantes a definir suas estratégias. Por exemplo: recomendar que as pessoas fiquem em casa, paralisar atividades e definir a quantidade necessária de leitos de hospital para atender pacientes.

“Assim como o cidadão comum, um governante não está acostumado a pensar sobre como uma epidemia evolui. Estar informado sobre isso é fundamental para que seja possível avaliar a situação e tomar decisões”, diz Ricardo.

 

Do presente ao futuro

Embora as previsões ajudem a definir as ações, não quer dizer que sejam definitivas. “Uma previsão da epidemiologia matemática não deve ser entendida como algo inevitável. A epidemiologia matemática irá falar de cenários possíveis, um para cada tipo de escolha que a sociedade fizer”, afirma Ricardo.

Os números de infectados e de vítimas da covid-19 de determinado dia, por exemplo, têm relação com o que cidadãos e governantes escolheram fazer nas duas semanas anteriores.

A epidemiologia matemática não existe para causar medo ou ansiedade. “Seguir essa profissão é saber que o trabalho tem um propósito, que irá ajudar a humanidade”, diz Ricardo.

A melhor reação é que as pessoas tomem decisões sobre como se comportar para produzir um futuro melhor.

 

Elisa Martins
Especial para a Ciência Hoje das Crianças

Matéria publicada em 15.07.2020

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