ISSN 2179-460X Ci. e Nat., Santa Maria, X ERMAC RS, e11, 2021 • https://doi.org/10.5902/2179460X66940 Submissão: 27/07/2021 • Aprovação: 29/09/2021 • Publicação: 05/11/2021 Artigo publicado por Ciência e Natura sob uma licença CC BY-NC-SA 4.0. Necessidade de leitos hospitalares para Covid-19 estimada por modelo epidemiológico SEIR adaptado para o município de Pelotas Need for hospital beds for Covid-19 estimated by the epidemiological model SEIR adapted for the city of Pelotas Thiago Santos I , Bianca Cata-Preta I , Luisa Echeverry I , Anaclaudia Fassa I , Bruno Nunes I , Inácio Silva I , Tiago Collares I , Régis Quadros I , Glênio Gonçalves I , Tiago Gandra II , Daniela Buske I I Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, RS, Brasil II Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul, Rio Grande, RS, Brasil RESUMO Um dos desafios causados pela pandemia da covid-19 foi o provimento de leitos hospitalares para enfrentamento da doença e para evitar sobrecarga do sistema de saúde. Este artigo tem como objetivo apresentar a plataforma de projeção de leitos hospitalares desenhada para auxiliar a prefeitura do município de Pelotas, Rio Grande do Sul, a definir o número máximo de leitos de UTI necessário no pico da epidemia no município. Empregou-se o modelo epidemiológico SEIR adaptado com processo estocástico para os parâmetros da dinâmica de transmissão. A plataforma foi construída dentro de uma Aplicação Shiny e permite ao usuário ajustar todos os parâmetros utilizados no modelo. No início de abril de 2020, estimou-se a necessidade de 100 leitos de UTI no pico da epidemia em Pelotas. Tanto os parâmetros do modelo quanto as previsões foram constantemente atualizadas conforme o avanço da epidemia e do conhecimento científico sobre a doença. A plataforma foi uma das ferramentas utilizadas pela Equipe Científica do Comitê Interno para Acompanhamento da Evolução da Pandemia pelo Coronavírus da UFPel para tomada de decisões e divulgação de notas técnicas à imprensa. Palavras-chave: Projeção de leitos hospitalares; covid-19; SEIR; Modelo estocástico ABSTRACT One of the challenges faced by the covid-19 pandemic was the provision of hospital beds to cope with the disease and to avoid overloading the health system. We aimed to present a projection platform for hospital beds, developed to help the municipality of Pelotas, in Rio Grande do Sul - Brazil, in establishing the maximum number of ICU beds needed at the peak of the epidemic in the city. The SEIR