IA consegue antecipar ciclos da dengue em Goiânia

Uma ferramenta de inteligência artificial apresentou resultados promissores para antecipar o comportamento da dengue em Goiânia. O modelo foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp) e conseguiu prever possíveis cenários da doença com até quatro semanas de antecedência.

O estudo analisou as 27 capitais brasileiras e apontou Goiânia como a cidade em que o sistema apresentou o melhor desempenho. A pesquisa foi publicada neste mês no International Journal of Biometeorology.

O modelo utiliza o algoritmo CatBoost, que cruza diferentes conjuntos de informações para identificar padrões relacionados à evolução da dengue. Entre os dados considerados estão registros epidemiológicos, condições climáticas, características socioeconômicas e informações relacionadas às cidades vizinhas.

Em Goiânia, o sistema alcançou um coeficiente de determinação, conhecido como R², de 0,9199, o maior entre as capitais avaliadas. Esse indicador mostra que o modelo conseguiu acompanhar de maneira consistente as variações observadas na ocorrência da doença ao longo do tempo.

Tecnologia pode ajudar na prevenção

Na prática, uma ferramenta capaz de antecipar períodos de maior risco pode auxiliar as autoridades de saúde no planejamento de ações preventivas.

Com uma previsão de até quatro semanas, os gestores podem ter mais informações para avaliar quando reforçar a vigilância epidemiológica, intensificar inspeções em imóveis, combater possíveis criadouros do Aedes aegypti e preparar a rede de atendimento.

O objetivo, porém, não é substituir o trabalho das equipes de saúde. Os próprios pesquisadores destacam que o sistema deve ser utilizado como apoio à tomada de decisões, e não como uma previsão absoluta sobre o número de casos que ocorrerá em determinada semana.

Isso significa que um resultado positivo do modelo não representa necessariamente uma quantidade exata de pessoas que terão dengue. A tecnologia identifica tendências e padrões que podem ajudar na preparação antecipada das ações de controle.

Goiânia ainda não utiliza um sistema preditivo próprio

Apesar do desempenho apresentado no estudo, a Secretaria Municipal de Saúde de Goiânia informou que atualmente não possui um algoritmo preditivo desenvolvido especificamente para antecipar a evolução epidemiológica da dengue na capital.

Segundo a pasta, o município acompanha o avanço das ferramentas de inteligência artificial aplicadas à saúde pública e já participou de capacitações promovidas em parceria com o Ministério da Saúde.

Atualmente, a Vigilância Epidemiológica utiliza análises descritivas e estatísticas para acompanhar o comportamento da dengue. Também são realizados exercícios internos com scripts em Python desenvolvidos a partir das capacitações, mas essas ferramentas ainda não constituem um sistema preditivo implantado na rotina da secretaria.

A Secretaria Municipal de Saúde considera a inteligência artificial uma tecnologia com potencial para auxiliar na análise de grandes volumes de informações e na identificação antecipada de tendências.

Ainda assim, a pasta reforça que as ações tradicionais continuam essenciais, como a identificação e eliminação de criadouros, controle do mosquito, inspeções de campo, vigilância epidemiológica e orientação da população.

Estudo pode ampliar planejamento contra a dengue

O resultado obtido em Goiânia coloca a capital entre os exemplos de como ferramentas de inteligência artificial podem ser utilizadas para apoiar políticas de saúde pública.

O estudo também mostrou bons resultados em outras capitais, embora o desempenho tenha variado de acordo com cada cidade e com as métricas utilizadas.

A possibilidade de antecipar períodos de maior risco pode representar uma ferramenta adicional para que municípios se preparem antes do aumento da transmissão. No entanto, a tecnologia ainda precisa ser interpretada em conjunto com os dados de vigilância e com a realidade de cada região.

Para Goiás e outras áreas com histórico de circulação da dengue, o avanço dessas ferramentas reforça a importância de combinar tecnologia, monitoramento epidemiológico e ações permanentes de combate ao mosquito.