07/03/2022

Folha destaca modelo do IMPA que prevê surtos de dengue

Foto: Agência Brasil

Apesar de parcialmente ofuscada pela pandemia da Covid-19, a dengue segue como desafio para o Brasil, que registrou um total de 508,2 mil casos da doença em 2021. Atento a esta realidade, um grupo de pesquisa do IMPA desenvolveu um modelo de machine learning capaz de prever surtos de dengue em grandes centros urbanos brasileiros com 80% de acerto e até seis meses de antecedência. O novo sistema foi tema de reportagem do jornalista Gabriel Alves na Folha de S.Paulo, que destacou que ele “simplifica muito a vida, e pode ajudar diversas cidades a se preparem de acordo com o problema por vir”.

A ferramenta está disponível em código aberto e é a única alimentada exclusivamente com dados climáticos, o que facilita sua manipulação para criação de políticas públicas de combate à doença. Os matemáticos passaram cerca de dois anos testando o modelo com dados climáticos anuais de sete capitais: Aracaju, Recife, São Luís, Belo Horizonte, Salvador, Manaus e Rio de Janeiro. Através de técnicas computacionais modernas de processamento de dados e machine learning, conseguiram aprimorar a precisão dos resultados do modelo de 72% para 80%.

O artigo publicado na revista Expert Systems with Applications, da Elsevier, que disponibilizou também o código do programa, foi escrito pelo doutorando do IMPA Caio Souza em colaboração com o pesquisador-líder do Visgraf (Laboratório de Computação Gráfica do IMPA), Luiz Velho, o pós-doutor do IMPA Vitor Rolla e dois ex-doutorandos do instituto, Lucas Stolerman e Pedro Maia.

Um grande diferencial da ferramenta é que ela requer poucos dados para funcionamento – apenas temperatura e índice de precipitação -, e pode ser facilmente aplicada por municípios que dispõem de fundos limitados para saúde pública. “Outras abordagens de aprendizado de máquina mais extensas requerem o monitoramento de mais dados, como até mesmo tweets, e por isso exigem mais recursos das autoridades”, pontua Souza.

Para usar a ferramenta, não é preciso conhecer o modelo com profundidade nem ter conhecimento avançado em matemática ou programação. “Qualquer pessoa que tenha um conhecimento básico em linguagem Phyton consegue fazer o programa rodar com facilidade”, garante Souza. Primeiro, é necessário alimentar uma planilha com dados diários de temperatura e precipitação média por ano, que podem ser extraídos de fontes confiáveis como o portal do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Depois, basta subir esta planilha para o código.

O objetivo do grupo era desenvolver um modelo de predição de surtos de dengue que pudesse servir para prevenir picos de casos da doença no Brasil, e não apenas remediar, explica Souza. Por isso, a ferramenta é capaz identificar surtos com até seis meses de antecedência, e ainda indicar qual é a melhor época do ano para coletar os dados. A expectativa é que o trabalho possa ajudar na elaboração de políticas de saúde pública para as cidades, aumentando as medidas de controle de vetores durante épocas críticas e melhorando a previsão de anos de epidemia de dengue.