Como a inteligência artificial pode ajudar a prevenir e controlar epidemias
Algoritmos facilitam a coleta, análise e interpretação de dados e ganham espaço no enfrentamento a doenças infecciosas
A vigilância epidemiológica baseada em inteligência artificial é uma das apostas da ciência como ferramenta de detecção e monitoramento de doenças infecciosas com alto poder de propagação.
No Brasil, um exemplo dessa estratégia é o estudo conduzido pelo Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs/Fiocruz Bahia), em parceria com a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e a Fundação Rockefeller.
Publicada no periódico Journal of Medical Internet Research, a pesquisa destaca o uso de abordagens digitais usando fontes de dados de saúde para criar um sistema de vigilância de última geração que sinaliza a possibilidade de ocorrência de surtos com potencial pandêmico.
O projeto prevê a utilização de registros da atenção primária à saúde, de vendas de medicamentos e mesmo de notícias ou relatos circulando em redes sociais para identificar regiões com número crescente de casos de determinadas doenças.
“Nas áreas potencialmente afetadas, uma coleta intensiva e rápida de amostras e análises avançadas de sequenciamento genômico de alto rendimento forneceriam informações sobre patógenos circulantes conhecidos ou novos”, explicam os autores no documento.
A ideia é que, ao identificar uma doença infecciosa, o sistema acione as autoridades de saúde o mais rapidamente possível, agilizando medidas de enfrentamento.
+Leia também: Inteligência artificial promove avanços na medicina de precisão
Na mesma linha, pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) de São Carlos trabalham no projeto AutoAI-Pandemics, que vem recebendo financiamento de iniciativa internacional dedicada a criar uma rede global para controle de epidemias e pandemias no Hemisfério Sul.
De acordo com o site da plataforma, o objetivo é buscar soluções como análise epidemiológica automatizada, assim como identificação de patógenos para desenvolvimento de novos medicamentos.
Uma outra experiência, esta elaborada na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), testa o uso de imagens de fachadas de edifícios, feitas por drones e analisadas por IA, para mapear territórios com alto risco de disseminação da dengue.
Numa investigação realizada em Campinas (SP), com resultados publicados no PLOS Neglected Tropical Diseases, a equipe fez um levantamento 200 quarteirões na cidade e treinou uma rede neural profunda a fim de criar um modelo computacional capaz de prever as condições dos edifícios com base na visualização das fachadas.
De acordo com os autores, a ferramenta pode ajudar a otimizar a vigilância e o controle do Aedes aegypti, reduzindo o número de visitas presenciais em quarteirões e bairros com maior risco de doenças causadas pelo mosquito transmissor de arboviroses.
Trabalhos como esses são potenciais candidatos a concorrer ao Prêmio Veja Saúde Oncoclínicas de Inovação Médica, em categorias como IA na Transformação Digital em Saúde ou Prevenção e Promoção à Saúde, entre as sete que integram a premiação. Os ganhadores da edição 2025 serão anunciados no dia 5 de setembro. Fique de olho!
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