Mas, as políticas públicas de prevenção à doença poderão receber um reforço tecnológico com o método desenvolvido por pesquisadores do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (Lais/ UFRN) que envolve o uso de inteligência artificial.
Para chegar aos resultados, os pesquisadores desenvolveram um algoritmo usando técnicas de inteligência artificial como o machine learning (aprendizagem de máquina), por exemplo, que ensina os computadores a identificar determinados padrões. A partir daí, os cientistas fizeram a análise dos dados resultantes da contagem dos ovos depositados pelos mosquitos em 397 ovitrampas (uma espécie de armadilha) espalhadas por Natal, que eram coletadas semanalmente.
“A ideia é usar o histórico de contagem de ovos de ovitrampas espalhadas na cidade para prever casos nas semanas seguintes. Nós fizemos duas análises: uma com a série histórica de casos de dengue registrados na cidade para as semanas seguintes; e uma segunda avaliação, com indicadores obtidos pela contagem de ovos. Os dois modelos tiveram resultados próximos, com correlação de 90%. Mas, o interessante é que quando usamos o indicador a partir dos ovos, a capacidade de antecipação é maior. São dois modelos com resultados satisfatórios, mas o que permite maior antecipação é a contagem de ovos. É algo bastante importante porque permite antecipar ações de controle da doença com maior folga de tempo”, detalha Ignacio Sanchez-Gendriz, principal autor do estudo que foi publicado no Scientific Report, periódico do grupo Nature, um dos principais repositórios científicos do mundo.
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