IA pode prever surtos de dengue, zika e chikungunya a partir de dados do Brasil

A partir de dados do Rio de Janeiro, uma equipe de pesquisadores desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina que pode prever, com até três meses de antecedência, surtos de doenças tropicais, como dengue, zika e chikungunya. A Inteligência Artificial (IA) foi treinada com informações públicas e, no futuro, poderá ser usada por prefeituras do Brasil.

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Planejada por cientistas da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade Federal do ABC (Ufabac), a IA da dengue calcula as probabilidades de uma epidemia, a partir de indicadores ambientais — temperatura e nível de precipitação — e da saúde — número de casos da doença confirmados nos últimos meses.

IA consegue prever surtos da dengue

É verdade que outras IA similares já foram desenvolvidas para prever surtos de doenças tropicais, como na Indonésia, Tailândia e Malásia, mas a atual tecnologia é diferente, segundo os autores do projeto.

“Essas pesquisas, em geral, apresentavam pouca variedade de dados, poucas análises para a validação dos resultados e os modelos, em sua maioria, utilizavam a regressão linear, com baixa quantidade de métricas utilizadas", conta o pesquisador Robson Aleixo, da USP, para a Agência Fapesp.

"Também não havia muitas análises sobre a interpretabilidade desses modelos. Por isso, o objetivo deste trabalho foi lidar com as correlações não lineares e com um modelo que pudesse ser aplicado em diferentes cenários, avaliado em diferentes perspectivas, considerando quatro métricas de desempenho e explicando suas previsões”, completa Aleixo.

Para o desenvolvimento da nova IA, os pesquisadores usaram dados provenientes de diferentes bases da prefeitura do Rio de Janeiro, que foram coletados entre 2015 e 2020.

Quias são os principais indicadores da epidemia

De forma geral, o aparecimento de uma nova epidemia de dengue, zika ou chikungunya está relacionado com os três seguintes fatores:

• Número de casos da doença registrados no último mês;
• Histórico de casos de dengue daquele bairro em comparação com o restante da cidade;
• Avaliação dos índices de precipitação, ou seja, se choveu muito ou não na região.

“Por fim, também vimos que avaliar as condições dos bairros vizinhos é importante, inclusive se existem bairros muito próximos em que houve muitos casos. Tudo isso será usado para gerar um conjunto de predições para cada bairro”, acrescenta Raphael Yokoingawa de Camargo, da Ufabac.

Tecnologia já pode ser adotada no Brasil?

No momento, a tecnologia ainda não está pronta para ser utilizada por prefeituras no Brasil. Por exemplo, a interface ainda precisaria ser ajustada e, com isso, tornar os resultados compreensíveis para quem não domina as linguagens da programação.

Além disso, “precisaríamos aprimorar o modelo com melhores características como, por exemplo, pensar como os sorotipos da dengue e outros indicadores da doença poderiam interferir, além de incorporar técnicas avançadas de séries temporais em conjunto com o modelo de árvores de decisão e incluir dados de novas regiões”, completa Camargo. Para isso, são necessários mais investimentos para que o processo de desenvolvimento continue.

O estudo Predicting Dengue Outbreaks with Explainable Machine Learning recebeu o prêmio de melhor artigo no Workshop Internacional AI4Health, realizado em maio deste ano, na Itália.

Fonte: AI4Health 2022 e Agência Fapesp