IA prevê avanço da dengue com até quatro semanas de antecedência e tem melhor resultado em Goiânia

Goiânia foi a capital brasileira onde um modelo de inteligência artificial apresentou o melhor desempenho na tentativa de antecipar períodos de crescimento e redução dos casos de dengue. A ferramenta alcançou índice R² de 0,92 na cidade e conseguiu identificar tendências da doença com até quatro semanas de antecedência.

O resultado faz parte de um estudo de pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp), publicado neste mês na revista científica International Journal of Biometeorology. O trabalho avaliou a capacidade de dois modelos de inteligência artificial de acompanhar o comportamento da dengue nas 27 capitais brasileiras.

O destaque de Goiânia ocorreu nos testes realizados com o CatBoost, algoritmo que combina diferentes informações para encontrar padrões e produzir previsões. O índice R² varia de 0 a 1 e é utilizado para medir o quanto os resultados previstos pelo modelo se aproximam dos dados observados. Quanto mais próximo de 1, melhor o desempenho.

Com 0,92, Goiânia ficou à frente de João Pessoa, que registrou 0,90. Fortaleza e Belo Horizonte aparecem na sequência, ambas com índice de 0,87.

Mais de 20 anos de dados

Para ensinar a inteligência artificial a reconhecer padrões relacionados à dengue, os pesquisadores utilizaram informações coletadas entre 1999 e 2021. A análise reuniu não apenas registros da doença, mas também fatores como temperatura, volume de chuva, umidade, extensão das áreas urbanizadas e indicadores econômicos.

A proposta é justamente cruzar variáveis que podem estar relacionadas ao comportamento da dengue para tentar antecipar mudanças na curva de casos.

Além do CatBoost, os pesquisadores testaram o GRU, um tipo de rede neural voltado à análise de informações organizadas em sequência. O desempenho dos dois métodos, entretanto, foi diferente.

Enquanto o GRU apresentou dificuldades em diversas capitais e chegou a identificar picos epidêmicos com atraso, o CatBoost demonstrou maior capacidade de acompanhar as oscilações registradas ao longo do tempo.

Por que Goiânia teve o melhor resultado?

O estudo não estabelece uma explicação específica para o desempenho alcançado em Goiânia. A pesquisa, porém, indica que a qualidade e a regularidade das séries históricas influenciam a capacidade de aprendizado dos modelos.

Em cidades onde os registros apresentam padrões mais consistentes, o algoritmo encontra mais informações para identificar relações entre as diferentes variáveis.

O cenário foi diferente, por exemplo, em Florianópolis e Porto Alegre. Segundo a pesquisa, a baixa incidência histórica de dengue nessas capitais produziu séries de dados mais esparsas e irregulares, o que dificultou as previsões.

IA não prevê número exato de casos

Apesar de conseguir antecipar tendências, a ferramenta não funciona como uma previsão exata de quantas pessoas terão dengue em determinada semana.

O modelo busca identificar a direção da curva, indicando se os casos apresentam tendência de crescimento ou redução. A diferença é importante porque um bom desempenho estatístico não significa que a inteligência artificial consiga antecipar individualmente cada caso da doença.

Ainda assim, uma previsão feita com semanas de antecedência pode servir como instrumento para o planejamento da saúde pública. A identificação antecipada de uma possível alta permitiria, por exemplo, preparar ações de enfrentamento à dengue antes que o pico seja registrado, além de auxiliar na organização dos serviços de saúde diante de um eventual aumento da demanda.

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