segunda-feira, abril 13, 2020

Mais modelos.

Em abstracto, um modelo matemático é um conjunto de operações sobre parâmetros ajustáveis. Conforme o que queremos fazer, seja separar exemplos em classes, estimar distribuições ou aproximar uma curva a um conjunto de pontos, mexemos nesses parâmetros até ficar como queremos. A popularidade da curva logística na modelação amadora da COVID-19, a tal curva que maltratei no post anterior (1), deve-se à facilidade com que aproxima qualquer coisa que pareça um “S”, seja o acumulado de infectados seja os casos novos por dia. No entanto, para o problema concreto de analisar os dados, o modelo não é uma mera abstracção matemática. É uma ferramenta que deve servir para ajudar a esclarecer o que se passa ou ajudar a prever o que ainda não sabemos. Há modelos que ajudam a prever mesmo sem se perceber o que fazem mas isso só funciona quando os dados aos quais se ajusta o modelo vêm da mesma distribuição daquilo que queremos prever. Com a COVID-19 em Portugal não dá para fazer isso porque não temos um lote de Portugais onde treinar e validar os modelos que depois serviriam para fazer previsões acerca deste Portugal em que vivemos. Portanto a abordagem tem de ser a outra. Precisamos de modelos cujos parâmetros correspondam a algum aspecto da realidade, que nos ajudem a perceber o que se passa e, se os parâmetros estiverem correctos, permitam prever o que pode acontecer a seguir. É isso que os epidemiologistas tentam fazer.

Eu não sou epidemiologista mas, aproveitando que se sabe poucos dos parâmetros necessários para um modelo a sério, vou atalhar com um modelo simplificado. O meu é assim:



Dos susceptíveis, no início quase toda a gente, vão saindo todos os dias uma fracção proporcional aos contagiosos. Esta fracção aumenta os infectados, que mais tarde se tornam contagiosos. Os valores nas arestas do grafo são as fracções por dia. Os contagiosos podem tornar-se sintomáticos ou assintomáticos, podem mais tarde curar-se e deixar de contagiar, ou ir parar ao hospital e ter mais azar com a doença. Assumo que no hospital já não vão contagiar muita gente pelo que quem contagia, neste modelo, são os contagiosos, os assintomáticos e os sintomáticos. Estes últimos são quem tem sintomas suficientes para ir ao hospital, ser declarado suspeito e eventualmente testado confirmando a doença. Por isso, é o total dos sintomáticos que comparo com o total de casos confirmados em Portugal para ajustar o modelo.

O parâmetro que ajusto é apenas o primeiro, a taxa de contágio*. Aquele valor de 0.522 resulta de ajustar a curva à fase inicial de crescimento exponencial. Depois, a partir do dia 31 da simulação (é o dia que optimiza o ajuste aos dados da DGS), o valor é reajustado para ter em conta as medidas de mitigação. Na curva que obtive fica a 0.031. Ou seja, cerca de 3% de probabilidade por dia, em média, de alguém com COVID-19 contagiar outra pessoa neste momento. Os restantes parâmetros são inventados com base no que parece ser o tempo de incubação e duração da doença, mas são muito questionáveis e, por isso, repeti o ajuste mil vezes variando aleatoriamente os outros parâmetros até ±30% do seu valor original. Estas são as curvas cujo ajuste foi pelo menos tão bom quanto o original:



Primeiro, as más notícias. É mais fácil prever o passado do que o futuro e se bem que todas as curvas se aproximem dos dados a dispersão das previsões é enorme, dependendo muito de parâmetros cujo valor desconhecemos. E uma percentagem significativa dispara para valores muito altos, com dois terços das simulações prevendo até 50 mil confirmados nos próximos 3 meses, mesmo mantendo as medidas de mitigação. Julgo que na DGS também sabem disto e é por isso que estão a apertar com medidas adicionais. Não estamos safos ainda. Mas também há boas notícias. Primeiro, parece que o tal pico já passou. Na verdade, ocorreu logo quando se impôs as medidas de mitigação, iniciando o decaimento da fracção de infectados e, por isso, de contagiosos. O problema é que esse decaimento pode ser ainda lento e demorar a reflectir-se nos casos que observamos, os sintomáticos, que só surgem mais tarde com o progredir da doença. Segundo, mesmo nas simulações mais pessimistas é óbvio que as medidas que se tem tomado tiveram um impacto grande na propagação da doença. Mais importante ainda, apesar da curva com os parâmetros que escolhi estar no limite optimista da distribuição das simulações, o meu modelo em si é pessimista. Eu estou a assumir que a população é homogénea e a aplicar a toda a população os parâmetros que ajustam a curva aos casos confirmados. Mas a população é heterogénea, algumas pessoas resistem melhor que outras, e os casos que temos até agora são tendencialmente de pessoas mais susceptíveis. Não consigo estimar essa heterogeneidade mas é um factor importante e é provável que a curva real seja mais favorável do que a minha.

Adianta de pouco ajustar modelos arbitrários aos dados que temos ou tentar descobrir “o pico” porque o que importa é o que vem a seguir e isso depende de muitos parâmetros desconhecidos. Mais importantes ainda do que os parâmetros biológicos da doença são os factores psicológicos e económicos das pessoas. O bicho não está morto. Mexe-se pouco porque lhe pusemos um pé em cima e levantar o pé agora seria um desastre. Para evitar esse desastre é preciso resolver com urgência os problemas de quem não tem meios para ficar em casa à espera da vacina. Se bem que geralmente os problemas dos pobres sejam os menos prioritários, desta vez tenho esperança que lhes dêem a devida importância porque, situação rara, desta vez a saúde e a vida dos ricos depende das condições em que vivem os pobres. É preciso agora que todos percebam o perigo que correm se não colaborarem.

* Ajusto também o número inicial de infectados para dar certo com os dados da DGS a partir do 10º dia da simulação

Actualizei o código na pasta partilhada. Mas aviso que cada vez tem mais tralha feita cada vez com menos tempo e com código cada vez mais confuso.

1- Inflexão

5 comentários:

  1. Respostas
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  2. E porque não ajustar também ao número de mortos?

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