A vigilância epidemiológica apoiada por inteligência artificial (IA) vem se consolidando como uma das principais apostas da ciência moderna para detectar e monitorar doenças infecciosas com alto potencial de propagação. No Brasil, diversas instituições de pesquisa têm investido em sistemas baseados em dados e algoritmos inteligentes capazes de antecipar surtos e direcionar ações de saúde pública.
Um dos principais exemplos 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.
Publicado no periódico Journal of Medical Internet Research, o trabalho propõe um sistema de vigilância digital de última geração que utiliza diferentes fontes de dados de saúde — como registros da atenção primária, vendas de medicamentos e até publicações em redes sociais — para identificar possíveis focos de surtos com potencial pandêmico.
De acordo com os autores, “nas áreas potencialmente afetadas, uma coleta intensiva e rápida de amostras, associada a análises avançadas de sequenciamento genômico, pode fornecer informações sobre patógenos circulantes, conhecidos ou novos”. A proposta é que, ao detectar indícios de uma doença infecciosa, o sistema acione as autoridades sanitárias de forma imediata, permitindo uma resposta ágil e coordenada.
🌍 USP aposta em automação contra pandemias
Na Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos, pesquisadores desenvolvem o projeto AutoAI-Pandemics, que integra uma iniciativa internacional voltada à criação de uma rede global de controle de epidemias e pandemias no Hemisfério Sul.
O objetivo é desenvolver tecnologias de análise epidemiológica automatizada e de identificação de patógenos, abrindo caminho para o desenvolvimento de novos medicamentos e estratégias de prevenção.
🚁🦟 Drones e IA no combate à dengue
Outra experiência inovadora vem sendo testada pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). O projeto utiliza imagens de fachadas de edifícios captadas por drones e analisadas por inteligência artificial para mapear áreas com alto risco de disseminação da dengue.
O estudo, realizado em Campinas (SP) e publicado na revista PLOS Neglected Tropical Diseases, envolveu a análise de 200 quarteirões da cidade. Os pesquisadores treinaram uma rede neural profunda para criar um modelo computacional capaz de prever as condições dos imóveis a partir das imagens de suas fachadas.
Segundo os autores, a ferramenta pode otimizar a vigilância e o controle do mosquito Aedes aegypti, transmissor da dengue, zika e chikungunya, reduzindo a necessidade de visitas presenciais em regiões de maior risco.
💡 Ciência e tecnologia a serviço da saúde pública
Com essas iniciativas, a integração entre ciência de dados, IA e saúde pública se fortalece como um caminho promissor para reduzir o impacto de epidemias e pandemias no Brasil e no mundo. A expectativa é que os avanços tecnológicos ajudem a transformar o monitoramento epidemiológico em um processo mais preventivo, ágil e eficiente, protegendo vidas e otimizando recursos públicos.
Por Bruno Rakowsky
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