COVID-19

O objetivo deste repositório é iniciar uma força tarefa conjunta da comunidade científica e tecnológica a fim de organizar dados e criar modelos de previsão de infectados (e talvez outras métricas, entre elas demanda por leitos de internação) pelo COVID-19, focando no Brasil. O projeto é público e pode ser usado por todxs.

Toda e qualquer comunicação deve ser feita publicamente via GitHub Issues (fique a vontade para criar uma issue nova). Veja como contribuir com sua área de conhecimento (seja você profissional da saúde, computação, dados ou qualquer outra área) na seção Como contribuir?

No momento, as principais contribuições são o modelo SEIR-Bayes que pode ser visualizado interativamente com o Simulador; e os Dados disponíveis neste respositório

É importante entender que as análises estão em fase preliminar. Use a seu próprio risco.

Índice

• COVID-19
• Índice
• Informações rápidas
  • Qual o modelo que acreditamos ser melhor?
  • Como posso usar o simulador online?
  • Como entro no grupo oficial do Telegram?
• Setup para rodar os modelos
• Modelos
  • Modelos Compartimentados
    • SEIR-ODE
    • SEIR-SDE
    • SEIR-Bayes
      • Resultado
      • Acessar resultados com Python
• Dados disponíveis neste respositório
• Simulador
  • Hosteado pela 3778
  • Com pip
  • Com Docker
• Como contribuir?
  • Quero entender os modelos, mas não sei por onde começar!
  • Tipos de contribuições
• Recursos didáticos
  • Introdução aos modelos SEIR e variantes
  • Implementações
  • Efeito das intervenções públicas
  • Datasets Brasileiros
• Referências

Informações rápidas

Qual o modelo que acreditamos ser melhor?

SEIR-Bayes

Como posso usar o simulador online?

https://covid-simulator.3778.care/

Como entro no grupo oficial do Telegram?

Clique neste link: https://t.me/covid3778

Setup para rodar os modelos

1. Instale python 3.6 ou superior;
2. (Opcional) Crie um ambiente virtual;
3. Instale as dependências com pip install -r requirements.txt

Modelos

Estes modelos são testes iniciais e não são bons exemplos de como se deve programar em Python.

Modelos Compartimentados

https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SEIR_model

Buscamos na literatura e temos as seguintes estimativas para os parâmetros desses modelos. Temos alguns artigos a serem estudados para melhorar essas estimativas.

SEIR-ODE

Este modelo deterministico separa a população em 4 compartimentos: Suscetíveis, Expostos, Infectados e Removidos; cujo equacionamento é dado por uma equação differencial ordinária.

Para rodar: python legacy/seir_ode.py (a forma de rodar provavelmente vai mudar no futuro)

[Codigo] [Equacionamento]

SEIR-SDE

Modelo similar ao SEIR-ODE, porem com dinâmica de transição de estados estabelecida por uma binomial.

Para rodar: python legacy/seir_sde.py (a forma de rodar provavelmente vai mudar no futuro)

[Codigo]

SEIR-Bayes

Modelo similar ao SEIR-SDE, porém com os parâmetros alpha, gamma e beta amostrados de uma distribuição à priori para cada rodada de simulação.

Para rodar: python legacy/seir_bayes.py (a forma de rodar provavelmente vai mudar no futuro), ou use https://covid-simulator.3778.care/

[Codigo]

Resultado

Este resultado é preliminar, favor ver issue 13. O objetivo era simular a cidade de São Paulo.

É importante entender que as análises estão em fase preliminar. Use a seu próprio risco.

Acessar resultados com Python

Temos uma classe para rodar o modelo de forma fácil em covid19/models.py. A documentação está no próprio arquivo.

Dados disponíveis neste respositório

O arquivo data/ibge_population.csv possui a estimativa de 2019 das populações por município. Além disso, é possível baixar os casos diários por município, assim como as populações, utilizando as funções load_cases e load_population do arquivo covid19/data.py. A documentação das funções estão no arquivo.

Simulador

Este simulador usa o Streamlit. No momento, ele permite simular o SEIR-Bayes variando os parâmetros. Estamos trabalhando para melhorar este simulador (veja as issues).

Hosteado pela 3778

Apenas clique aqui: https://covid-simulator.3778.care/

Com pip

1. Faça o Setup para rodar os modelos
2. Execute make launch

Com Docker

1. Instale docker;
2. Na raiz do projeto execute make image para construir a imagem;
3. Em seguida, execute make covid-19 e aponte seu navegador para http://localhost:8501.

Como contribuir?

Nas seção de issues profissionais de diversas áreas podem ajudar. Veja a lista de exemplos abaixo sobre sugestões de como você pode ajudar com sua àrea de conhecimento, seja ela da saúde, ciências biológicas, exatas, computação, ou outras:

Fique a vontade para abrir uma issue nova, ou trabalhar em uma já existente. Discussões e sugestões, além de código e modelagem, são bem vindas.

Quero entender os modelos, mas não sei por onde começar!

• The MATH of Epidemics | Intro to the SIR Model

Tipos de contribuições

Toda contribuição é bem vinda. Estamos gerenciando via GitHub Issues. Existem algumas categorias de contribuições:

• modelagem - relacionados a modelagem matemática (discussões e implementações) dos modelos;
• bug - problemas encontrados no código;
• documentação;
• dev - tudo que é relacionado a código (sem ser a modelagem ou bugs);
• paper - artigo a ser analisado;
• modelo: $NOME_DO_MODELO- para modelos específicos (por exemplo, modelo: SEIR-Bayes).

Recursos didáticos

Introdução aos modelos SEIR e variantes

• Compartmental models in epidemiology
• The MATH of Epidemics | Intro to the SIR Model
• Mathematical Modeling of Infectious Diseases Dynamics

Implementações

• Modelling the coronavirus epidemic spreading in a city with Python
• Social Distancing to Slow the Coronavirus
• The SIR epidemic model (SciPy)
• Epidemic Calculator

Efeito das intervenções públicas

• Understanding Unreported Cases in the COVID-19 Epidemic Outbreak in Wuhan, China, and the Importance of Major Public Health Interventions

Datasets Brasileiros

• Number of confirmed cases of COVID-19 in Brazil

Referências

1. Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)
2. Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia
3. Estimation of the reproductive number of novel coronavirus (COVID-19) and the probable outbreak size on the Diamond Princess cruise ship: A data-driven analysis
4. MIDAS Online Portal for COVID-19 Modeling Research