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Modelagem poderá ajudar na redução da propagação da Ébola

A blood collection tube label as fake ebola virus positive

A ébola, em média, mata metade de todas as pessoas que contraem o vírus. Em surtos anteriores, a taxa de mortalidade aumentou para até 90%. Portanto, a capacidade de prever onde a ébola pode causar estragos a seguir pode salvar milhares de vidas, garantindo que as pessoas sejam mais capazes de detectar a doença, obter cuidados e tomar medidas para impedir a propagação do vírus.

A tecnologia tem sido usado para o beneficio humano, por intermédio dela em 2014 foi apresentado o Robot “Xenex“,  uma máquina capaz de desinfectar quartos emitindo raios ultravioleta, onde as autoridades norte americanas estavam a utilizar o robot como uma das armas secretas para combater a ébola.

“O futuro é inerentemente incerto. Mas os formuladores de políticas e tomadores de decisão querem entender a gama de possibilidades futuras ”, disse Kristie Ebi, professora de saúde global da Universidade de Washington, “Você precisa de informações sobre o que poderia acontecer, para que você possa estar melhor preparado.”

A modelagem poderá ser usado pará descobrir onde vacinar as pessoas antes que um surto pudesse acontecer, ou permitir que o governo tome medidas nas fronteiras onde os viajantes doentes possam espalhar a doença, David Redding, principal autor do estudo. estudo publicado hoje na Nature Communications.

Para descobrir as perspectivas para a ébola em 2070, os pesquisadores que desenvolveram o novo modelo matemático onde foram considerados cenários diferentes de como o mundo poderia trabalhar em conjunto para reduzir a desigualdade, diminuir o crescimento populacional e reduzir as emissões de gases de efeito estufa. Eles viram a probabilidade de novos surtos aumentar, a menos que as pessoas tomassem medidas para combater cada um desses factores.

Como o sistema funciona?

O método ilustra o quão complicado pode ser descobrir todos os problemas que podem causar uma epidemia. Para entender o risco actual de surtos, os pesquisadores usaram o modelo para analisar dados sobre mudanças climáticas, uso da terra, crescimento populacional e pobreza. Conseguiram identificar com precisão os lugares onde as epidemias já eclodiram, como a República Democrática do Congo e o Gabão. Mas também apontou para lugares, particularmente na Nigéria, que ainda não sofreram uma epidemia. Isso pode acontecer porque as infraestruturas de saúde nesses locais estavam melhor preparadas para enfrentar o risco.

Será que este sistema de modelagem é funcional? Só o futuro poderá ditar o futuro do mesmo..

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