Tecnologia desenvolvida pelos pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), é capaz de presumir o surto de infecções causadas pelo mosquito Aedes Aegypti (dengue, zika e chikungunya) com meses de antecedência. Utilizando inteligência artificial (IA), foi proposto um modelo que se baseava em machine learning.
Um fator importante, é que já existem em alguns países tropicais, inclusive no Brasil, pesquisas nessa área.
Porém, os estudiosos da USP garantem que os resultados apresentados por outras pesquisas preveem apenas com até dois meses de antecedência - considerando resultados precisos. E também, não realizam acompanhamento mensal nos locais e não explicam como ocorrem as previsões publicadas.
O primeiro local escolhido para iniciar os testes, foi a cidade do Rio de Janeiro, onde a inteligência artificial foi populada com as principais informações sobre os bairros que seriam relevantes para pesquisa, como as listadas abaixo:
O que os pesquisadores necessitavam, era de um modelo capaz de analisar esses dados recolhidos de forma rápida e fácil, além de auxiliar na otimização do trabalho dos vigilantes da saúde, ligadas às ações e aos surtos das possíveis doenças.
A proposta é extremamente útil, visto que considera várias métricas e é aplicável em diversos cenários, além de possuir explicações sobre os resultados obtidos.
Um dos argumentos utilizados a favor da proposta, é a eficácia durante a distribuição dos esforços de recursos sanitários. No período de 2015 a outubro de 2020, os pesquisadores conseguiram analisar 160 bairros da cidade carioca.
O principal fator adotado para realizar as previsões, era a quantidade de casos confirmados no mês anterior e qual a relação do número de infectados daquele bairro com o restante da cidade. Por último, estão os fatores climáticos, como a chuva e a temperatura.
O próximo passo proposto é alimentar novamente a inteligência artificial com dados atuais e de alguma região diferente, para que a proposta atenda outros municípios. Além de criarem uma versão para prefeituras, profissionais de saúde e pessoas que não entendem de programação.
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Técnica em Informática Industrial, pelo CEFET MG onde também cursa a graduação em Engenharia de Controle e Automação. Ex diretora de Marketing da Encautech Júnior Consultoria, realiza projeto de pesquisa na área de Proveniência de Dados em Processos de Software, está no núcleo de extensão Monkeys Aerospace desde sua fundação e também faz parte do Coletivo Feminista do CEFET Leopoldina, CEFET-ANAS. Possui certificação em Marketing de Conteúdo e atualmente é estagiária da Voitto, onde atua no time de Artigos & SEO.
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