IA prevê avanço da dengue em Goiânia e oferece novo suporte à vigilância epidemiológica

Um estudo científico avaliou ferramentas de inteligência artificial capazes de estimar a evolução da dengue nas 27 capitais brasileiras. Em Goiânia, o modelo baseado no algoritmo CatBoost apresentou o melhor resultado entre as cidades analisadas, com coeficiente de determinação (R²) de 0,9199.

A tecnologia utiliza registros epidemiológicos, condições climáticas, indicadores socioeconômicos, características dos municípios, informações de cidades vizinhas e variáveis relacionadas ao calendário. A partir desse conjunto de dados, o sistema identifica padrões históricos e calcula possíveis cenários para as semanas seguintes.

O resultado obtido em Goiânia indicou forte capacidade do modelo para acompanhar as oscilações da dengue ao longo do tempo, inclusive nos momentos de crescimento e redução da transmissão. O R², porém, não representa a quantidade exata de casos acertados ou errados em cada semana.

As projeções podem alcançar períodos de uma a quatro semanas e apontar locais com maior risco esperado. Com esse tipo de informação, gestores podem planejar reforço da vigilância, preparar unidades de saúde e definir períodos mais adequados para ampliar inspeções, eliminar criadouros e promover ações educativas.

Os pesquisadores ressaltaram que a ferramenta deve servir como apoio ao planejamento, sem substituir os métodos tradicionais de vigilância epidemiológica. A previsão indica tendências possíveis, mas não representa uma determinação sobre o número futuro de casos.

Além de Goiânia, João Pessoa, Fortaleza e Belo Horizonte registraram resultados expressivos com o CatBoost. O desempenho, contudo, apresentou diferenças entre as capitais e variou conforme a métrica utilizada na avaliação.

A Secretaria Municipal de Saúde de Goiânia informou que ainda não implantou um sistema de inteligência artificial criado especificamente para prever a evolução da dengue na capital. A pasta acompanha estudos sobre a aplicação da tecnologia na saúde pública e participou de capacitação introdutória realizada em parceria com o Ministério da Saúde.

Atualmente, a Vigilância Epidemiológica de Goiânia utiliza métodos descritivos e estatísticos para acompanhar a doença e apoiar decisões. A equipe também realiza análises preliminares com scripts em Python, produzidos após capacitações do Ministério da Saúde. Segundo a SMS, esses recursos permanecem restritos a exercícios internos e não correspondem a um algoritmo preditivo em operação.

A secretaria informou que tem interesse em analisar soluções capazes de aprimorar a vigilância epidemiológica. Para eventual adoção, a tecnologia deverá considerar as particularidades territoriais e os diferentes microclimas da capital, além da qualidade e compatibilidade dos dados municipais e da facilidade de uso pelas equipes.

A realização de testes-piloto também dependerá da formalização de uma parceria com a instituição responsável pelo estudo. A SMS considera a inteligência artificial uma alternativa promissora para analisar grandes volumes de informações e detectar possíveis tendências epidemiológicas.

Mesmo com o avanço das ferramentas digitais, a secretaria reforça que a tecnologia deve atuar como suporte analítico. As ações de campo, a identificação e eliminação de criadouros, o controle do mosquito e a conscientização da população continuam entre as principais estratégias de enfrentamento da dengue.