![Inteligência artificial e dengue: projeto da UFSM investiga como algoritmos podem prever surtos da doença Inteligência artificial e dengue: projeto da UFSM investiga como algoritmos podem prever surtos da doença](https://suitacdn.cloud-bricks.net/fotos/922693/file/desktop/9a060b24-7cfd-4c75-8757-ad72297884b6.jpg?1712685788)
Foto: Beto Albert (Diário)
O Rio Grande do Sul ultrapassou 60 mortes em decorrência da dengue em 2024. Os casos confirmados somam mais de 51,3 mil e as notificações chegam a 95 mil. Em Santa Maria, segundo a última atualização do painel da Secretaria Estadual da Saúde (SES), são 301 casos positivos. Para ajudar a prevenir cenários como este, um projeto de mestrado desenvolvido na Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) estuda o uso da inteligência artificial (IA) no mapeamento de regiões vulneráveis a surtos da doença.
A pesquisa utiliza dados reais de condições climáticas e casos de dengue confirmados. A partir disso, algoritmos treinados otimizam o cruzamento automático das informações, a fim de gerar um resultado, que mostra bairros em risco. Para que isso seja possível, o mestrando em Ciência da Computação Pedro Henrique Pinto Leão, 36 anos, explica que uma série de fatores precisam ser analisados:
- Nós precisamos de dados que afetam a vida do mosquito, como chuva, temperatura, radiação solar e umidade. Também usamos dados do município, como população, casos (de dengue) em cada bairro e unidades de saúde disponíveis. Com todos esses dados juntos, aplicamos o modelo para tentar fazer a predição, que indica como a dengue vai se comportar nos próximos dias.
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Os dados de clima são retirados do Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet), por meio de duas estações locais instaladas em Santa Maria. Já os relacionados à doença no município, foram cedidos pela prefeitura. Conforme Leão, uma das informações mais importantes para delinear a incidência de dengue é o Sistema LIRAa/LIA - Levantamento Rápido de Índices para Aedes aegypti. O índice, que ordena uma escala de zero a um, mostra a quantidade de imóveis onde há recipientes com larvas do mosquito. Quanto mais próximo de zero, menor é o risco de surtos de dengue. Se o resultado é próximo ao número um, as chances de proliferação da doença são maiores.
De posse desses dados, o pesquisador e sua equipe criaram um modelo Dataset, ou seja, uma coleção organizada de informações - em formato de tabela - que contém observações conforme casos antigos. É assim que a inteligência artificial é treinada e, com isso, os algoritmos geram resultados que podem indicar possíveis surtos de dengue em determinadas regiões do município.
- Já observamos, por exemplo, que os bairros mais populosos tendem a ter mais casos de dengue. O Bairro Camobi, por exemplo, é o que mais tem casos, mas não necessariamente a situação vai ser de surto, porque também tem mais unidades de saúde. Então, por isso é importante cruzar os dados - destaca o pesquisador.
Mas por que usar inteligência artificial?
De fato, este é um trabalho que poderia ser realizado manualmente. Mas, para isso, seriam necessárias décadas de pesquisa. Segundo Leão, o tempo seria tanto que não é possível precisar. Além disso, a organização realizada por apenas um computador exigiria centenas de profissionais para desenvolver com a mesma precisão. Como ressalta Daniel Welfer, 43 anos, professor de Computação e orientador do projeto, o momento mais demorado é a definição e o treino de um modelo:
- O mais importante é construir um Dataset robusto, com dados do passado. Depois de um modelo treinado é muito rápido. Treinar pode demorar, mas depois desses dados processados com a IA se cria um modelo e se consegue ter uma resposta bem rápida, em segundos.
Futuro
O objetivo da pesquisa é que autoridades de saúde e vigilância sanitária possam usar a ferramenta para estabelecer estratégias e evitar os surtos. Por isso, os pesquisadores planejam otimizar o projeto, para que ele apresente previsões com 30 dias de antecedência - um tempo considerado hábil para traçar planos de contingência. A expectativa é que ele seja entregue até março de 2025.
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