Dados meteorológicos podem ajudar a prever surtos de doenças sazonais no Brasil
Epidemias de dengue, zika e chikungunya poderão ser previstas a partir de informações de chuva e temperatura.
No Brasil, surtos de doenças sazonais, como dengue, zika e chikungunya, podem começar a ser previstos com a partir de dados do Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet). Com a criação de um novo modelo de aprendizado de máquina (machine learning), é possível prever uma epidemia com até três meses de antecedência. A novidade foi apresentada no artigo Predicting Dengue Outbreaks with Explainable Machine Learning, premiado no Workshop Internacional AI4Health, evento sobre aplicação de inteligência artificial na área da saúde realizado em maio deste ano na Itália.
O artigo demonstrou a importância da coleta de dados meteorológicos e ambientais, como temperatura e chuva para uma determinada localidade, na elaboração de um prognóstico. Segundo o estudo, para calcular a probabilidade de uma possível epidemia de dengue no Rio de Janeiro (RJ), por exemplo, o algoritmo utilizou indicadores como o número de casos da doença em um bairro e em regiões vizinhas, informações do Levantamento Rápido de Índices para Aedes aegypti (LIRAa) e dados meteorológicos, ambientais, demográficos e espaciais.
Apesar de ter sido baseado em dados da capital fluminense, o modelo deve ser adaptado para outras cidades brasileiras, tornando o algoritmo uma importante ferramenta na luta contra doenças sazonais no Brasil.
“O Inmet possui uma rede de estações em amplo funcionamento no Brasil e, a partir disso, fornece uma série de dados confiáveis aos pesquisadores. Sabemos que a proliferação dos mosquitos é maior em períodos chuvosos e que a temperatura também influencia nisso, portanto, nossos dados ajudam na identificação de condições mais favoráveis ao aumento do número de casos de dengue, zika e chikungunya”, explicou o chefe do Serviço de Observações Meteorológicas do Inmet (SEOME), Alan Pantoja Braga.
O Sistema de Coleta e Distribuição de Dados Meteorológicos do Inmet conta com estações meteorológicas convencionais, operadas manualmente; e a maior rede de estações automáticas da América do Sul. A infraestrutura possibilita ao Inmet o fornecimento de dados de temperatura, umidade relativa do ar, direção e velocidade do vento, pressão atmosférica e chuva.
“Anualmente, o Inmet faz a manutenção das estações para garantir a qualidade e a precisão dos dados. Um equipe técnica faz a aferição, especialmente, dos sensores de chuva e de temperatura, o que impacta diretamente na eficácia do trabalho dos pesquisadores”, completou Alan.
O objetivo do estudo é que a inteligência artificial torne mais rápida a análise de dados e, consequentemente, uma eficiente atuação das autoridades da área da saúde, otimizando, também, o gasto de recursos públicos. O artigo contou com a colaboração de pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e do Instituto de Estudos de Políticas de Saúde (IEPS) da Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas (FGV).
O INMET é um órgão do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) e representa o Brasil junto à Organização Meteorológica Mundial (OMM) desde 1950.
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