Um modelo de inteligência artificial desenvolvido por pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp) para antecipar a evolução da dengue apresentou, em Goiânia, o maior coeficiente de determinação entre as 27 capitais brasileiras analisadas em um estudo publicado neste mês no International Journal of Biometeorology. O sistema prevê a taxa semanal de morbidade por dengue, uma medida que relaciona a ocorrência da doença à população de cada cidade.
Baseado no algoritmo CatBoost, o sistema faz previsões com até quatro semanas de antecedência e alcançou, na capital goiana, R² de 0,9199, o maior índice registrado entre as cidades avaliadas.
Na prática, o resultado indica que o modelo conseguiu reproduzir de forma próxima o comportamento da dengue observado em Goiânia, acompanhando a variação da doença ao longo do tempo e os períodos de aumento e queda registrados. O R², porém, não indica quantos casos o sistema acertou ou errou em cada previsão.
Embora o modelo tenha conseguido acompanhar de forma consistente a dinâmica da epidemia, isso não significa que tenha acertado exatamente o número de casos em cada semana.
A pesquisa avaliou modelos de inteligência artificial para fazer previsões de curto prazo da dengue nas 27 capitais brasileiras. Para isso, foram utilizados dados epidemiológicos, climáticos e socioeconômicos, além de informações sobre as características dos municípios, como dados de localidades vizinhas e variáveis de calendário. Com essas informações, os modelos identificam padrões nas séries históricas e estimam como a doença pode se comportar nas semanas seguintes.
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IA pode antecipar períodos de maior risco
As previsões podem ser feitas para períodos de uma a quatro semanas. Segundo os pesquisadores, esse tipo de antecipação pode indicar períodos e capitais com maior risco esperado, ajudando a orientar o planejamento das ações de saúde pública.
Na prática, uma ferramenta desse tipo poderia auxiliar gestores a reforçar a vigilância epidemiológica, preparar os serviços de saúde e definir o momento de intensificar medidas de controle do mosquito, como inspeções em imóveis, eliminação de criadouros e ações educativas, antes de períodos de maior transmissão.
Os pesquisadores, no entanto, ressaltam que os resultados devem ser utilizados como apoio à tomada de decisão, e não como uma previsão determinística dos casos. Segundo o estudo, a ferramenta não deve substituir as rotinas de vigilância já existentes, mas funcionar como apoio ao planejamento preventivo.
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Além de Goiânia, outras capitais também apresentaram resultados positivos com o CatBoost. João Pessoa, Fortaleza e Belo Horizonte, por exemplo, ficaram entre as cidades com os maiores valores de R². O estudo ressalta, porém, que o desempenho variou entre as capitais e que diferentes métricas podem apresentar resultados distintos.
Goiânia ainda não usa tecnologia para prever casos de dengue
Procurada pela reportagem, a Secretaria Municipal de Saúde (SMS) de Goiânia informou que não desenvolveu nem implantou, até o momento, um algoritmo preditivo customizado especificamente para antecipar a evolução epidemiológica da dengue na capital.
Segundo a pasta, a equipe técnica acompanha as discussões sobre o uso de inteligência artificial na saúde pública e participou de um curso introdutório promovido em parceria com o Ministério da Saúde, no qual foram apresentadas possibilidades de aplicação da tecnologia em diferentes realidades.
Atualmente, a Vigilância Epidemiológica municipal utiliza análises descritivas e estatísticas para acompanhar a dengue e subsidiar a tomada de decisões. A equipe também realiza análises preliminares com scripts em Python desenvolvidos a partir das capacitações oferecidas pelo Ministério da Saúde. De acordo com a SMS, essas ferramentas são utilizadas como exercícios internos de análise de dados e não constituem um algoritmo preditivo em produção.
A Secretaria informou ainda que tem interesse em avaliar novas ferramentas que possam contribuir para o aprimoramento da vigilância epidemiológica. “A eventual utilização de um modelo de inteligência artificial deverá considerar sua capacidade de responder às características territoriais e aos diferentes microclimas de Goiânia, a qualidade e compatibilidade com as bases de dados municipais, além da facilidade de utilização pelas equipes técnicas”, diz um trecho da nota.
Também seria necessária, segundo a SMS, a formalização de uma parceria com a instituição responsável pelo estudo para a realização de eventuais testes-piloto.
A secretaria considera a inteligência artificial uma ferramenta promissora para apoiar a tomada de decisões, principalmente na análise de grandes volumes de dados e na identificação de possíveis tendências epidemiológicas. A pasta, contudo, reforça que a tecnologia deve funcionar como instrumento de suporte analítico e não substituir as ações de vigilância e controle da dengue, como inspeções de campo, identificação e eliminação de criadouros, controle vetorial e conscientização da população.
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