[ABE-L] Fwd: Mesa redonda: Propagação de epidemias (Google Meet) - Palestrantes: Dani Gamerman (UFMG), Florencia Leonardi (USP), Leo Bastos (Fiocruz) e Americo Barbosa da Cunha Junior (UERJ) - 22/05/20 às 14h00

[Francisco Aparecido Rodrigues]

Olá Sandro,

o pessoal está me perguntando se vai ficar gravado.

abraços


Em sex., 22 de mai. de 2020 às 11:29, Sandro Gallo <sandro.gallo em ufscar.br>
escreveu:

> Bom dia!
>
> Segue, abaixo, o convite para a Mesa Redonda desta tarde com o link do
> Google Meet (meet.google.com/ers-ykuk-iha).
>
> Abraço!
> Sandro
>
> ------------------------------------------------------------------------
>  *Mesa redonda:* Propagação de epidemias
>
> *Dia 22 de maio às 14h* pelo *Google Meet*  - *Link*:
> meet.google.com/ers-ykuk-iha
> *Chair:* Sandro Gallo
>
> *Mediadores:*
>     Daiane Zuanetti (UFSCar)
>     Francisco Rodrigues (USP)
>     Vera Tomazella (UFSCar).
>
> *Convidados:*
>
> 1) *Americo Barbosa da Cunha Junior (UERJ)*: Diferentes modelos
> computacionais para inferir o progresso da epidemia de COVID19.
>
> Resumo da Apresentação
> Um modelo computacional é um tipo de “máquina preditiva”, que recebe como
> “matéria prima” informações e devolve como “produto acabado” uma previsão
> sobre o comportamento do sistema ou fenômeno de interesse. No contexto da
> epidemia de COVID19, esses modelos podem ser utilizados como ferramentas de
> auxílio à decisão, orientando agentes públicos como responder de modo ótimo
> aos desafios impostos à sociedade civil pelo avanço do novo corona vírus.
> Nessa apresentação vamos expor alguns dos fundamentos de modelagem
> matemática em epidemias, indicando possíveis abordagens, os respectivos
> domínios de aplicabilidade e limitações.
>
> 2) *Dani Gamerman (UFMG)*: CovidLP: um aplicativo para prever a evolução
> da Covid19 baseado nos dados:
>
> Resumo da Apresentação:
> Nesta apresentação pretendo apresentar um aplicativo para previsão de
> curto e longo prazos para a pandemia da Covid19. Essas previsões são
> completamente baseadas nos dados observados diariamente de casos
> confirmados e mortes, sem utilização de modelagem epidemiológica. Nossas
> previsões permitem estimar características relevantes da pandemia, como
> pico e fim dos casos/mortes e numero total de casos/mortes. Toda a
> inferência é sumarizada em preditores pontuais, acompanhados dos
> respectivos intervalos de credibilidade. Desafios associadas ao
> desenvolvimento de um sistema de larga escala para vários paises e estados
> também serão descritos. Esse aplicativo está sendo desenvolvido em conjunto
> com
>
> 3) *Florencia Leonardi (USP)*: Detecção de pontos de mudança na curva de
> novos casos de Covid19:
>
> Resumo da Apresentação:
> Neste seminário falarei sobre os desafios de analisar e tentar prever a
> curva de contágios do novo coronavírus, dada a incerteza em relação aos
> dados disponíveis. Vou mostrar também uma análise em andamento em
> colaboração com Magno Tairone e Alex Rodrigo Sousa do IME-USP sobre como
> obter pontos de mudança na dinâmica da curva  e previsões de curto prazo,
> usando técnicas de seleção de modelos. Os resultados de nossa análise estão
> disponíveis para consulta na página http://www.ime.usp.br/~gpeca/
>
> 4) *Leo Bastos (Fiocruz)*: Corrigindo atraso de notificação: Definições,
> modelo, e problemas
>
> Resumo da Apresentação:
> Nesta apresentação farei uma breve revisão dos métodos utilizados desde as
> projeções do HIV na década de 1980. Apresentarei o modelo proposto para
> corrigir o atraso de notificação no contexto de um sistema de alerta de
> epidemias usado tanto para fazer o nowcasting de casos de arboviroses
> quanto de casos de síndrome respiratória aguda grave (SRAG). Terminando com
> os problemas (não resolvidos) associados ao nowcasting de casos de SRAG com
> confirmação de COVID-19 (SRAG-COVID) e óbitos por SRAG e SRAG-COVID.
>
> Lembramos, também, que todos os seminários e outras atividades já
> previstas encontram-se na página inicial do PIPGES:
> http://www.pipges.ufscar.br/.
>
>
>
> _______________________________________________
> abe mailing list
> abe em lists.ime.usp.br
> https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe
>


-- 
Francisco A. Rodrigues, PhD,
http://www.icmc.usp.br/pessoas/francisco
Associate Professor at University of São Paulo
Departamento de Matemática Aplicada e Estatística
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Universidade de São Paulo
São Carlos-SP, Brazil
Phone: +55 16 33738626
Office 4107
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