Startup testa nova tecnologia para combater dengue
Sistema, que usa inteligência artificial para apontar focos da doença, será testado pelo governo de São Paulo a partir de janeiro de 2016
Entre janeiro e maio, o Brasil enfrenta o período do ano com maior incidência de casos de dengue. Agora, a preocupação das autoridades de saúde é ainda maior já que o mosquito ‘Aedes aegypti’ também carrega o vírus que causa as doenças chikungunya e zika. Enquanto não há vacina ou tratamento específico, a prevenção é feita por meio do combate ao mosquito. Neste ano, uma nova tecnologia importada da Malásia poderá ajudar nessa difícil tarefa. Trata-se de um algoritmo baseado em inteligência artificial desenvolvido pela startup Aime. Ele é capaz de prever, com até três meses de antecedência, os locais onde haverá maior incidência da doença.
A nova tecnologia começa a ser testada em janeiro pelo governo do Estado de São Paulo. A startup foi escolhida para o projeto por meio do programa Pitch Gov que selecionou, em novembro, 15 startups com ideias para melhorar serviços públicos. Através de um convênio, o governo vai testar a nova tecnologia e, se ela ajudar no combate ao mosquito da dengue nos próximos meses, a Aime poderá ser contratada.
A Aime (Inteligência Artificial em Epidemiologia Médica, na sigla em inglês) nasceu no início deste ano, durante o curso de inovação da Singularity University, universidade localizada dentro do câmpus da Nasa, no Vale do Sílício. Em visita ao câmpus, a ONG Viva Rio fez uma parceria com a startup para colocar a solução em prática no Brasil. “A Aime vem com a tecnologia e a gente com a operação de campo para gerar o impacto social”, diz o coordenador de inovação da Viva Rio, Francisco Araújo.
Será a primeira vez que a Aime vai aplicar sua tecnologia fora da Malásia. Nos testes realizados em duas províncias do país, o sistema conseguiu prever corretamente 88% dos locais onde a doença se manifestou. Para que a tecnologia funcione por aqui, a startup teve de ajustar seu algoritmo aos dados brasileiros. Para isso, os fundadores passaram três semanas no Rio de Janeiro para levantar as informações necessárias em conjunto com a Viva Rio.
O algoritmo analisa dados que já são coletados pelo governo local e por sistemas de reconhecimento de imagens de satélite, o que permite que a tecnologia seja empregada em qualquer cidade a um custo baixo. No Rio de Janeiro, a equipe da startup testou o sistema usando dados da prefeitura relativos ao período entre 2007 a 2013. Por meio do aprendizado de máquina, o algoritmo identificou padrões entre as variáveis e localizou os focos doença em cada ano. Após compreender as correlações, o sistema gera um mapa com as previsões de foco de dengue, que podem ser comparadas com as ocorrências registradas por região.
Segundo o epidemiologista malaio e fundador da startup, Dhesi Raja, não foram necessárias muitas alterações no programa, porque o clima e ecossistema do Brasil são similares aos da Malásia. “No começo achamos que seria difícil, mas a experiência no Brasil foi maravilhosa, porque alcançamos uma precisão de 84% no diagnóstico”, diz. O algoritmo analisou dados de uma região de 63,7 quilômetros quadrados, onde foi registrado o maior número de casos de dengue neste ano no Rio de Janeiro.
Variáveis. Para chegar a este resultado, é preciso analisar grandes conjuntos de dados. O programa leva em conta tudo que influencia o voo do mosquito, como clima, velocidade e direção do vento, radiação e índice de chuvas. Outros fatores têm uma relação mais direta com a reprodução do mosquito, como a proximidade de lagoas, bosques, obras e locais de acúmulo de água limpa e parada. Para transmitir a dengue, o Aedes aegypti precisa picar uma pessoa infectada pelo vírus, por isso o software também analisa o histórico de saúde das pessoas que vivem na região, densidade demográfica e até a faixa de renda da população.
No mapa, o sistema aponta os potenciais focos da doença e um raio de 400 metros em torno deles, onde há uma probabilidade de 65% do surgimento de casos de dengue – o tamanho da área considerada segue as recomendações da Organização Mundial da Saúde (OMS). Na prática, a definição das áreas de risco permite o uso mais eficaz de mecanismos de combate à dengue, como larvicidas, “fumacê” e mosquitos geneticamente modificados.
Atualmente, o Ministério da Saúde não tem um método preciso para identificar regiões onde o mosquito vai se proliferar. O Levantamento Rápido de Índices para Aedes aegypti (LIRAa), divulgado pelo órgão em novembro, revelou que 199 municípios brasileiros estão em situação de risco de surto de dengue, chikungunya e zika. Em 2015, o número de pessoas infectadas por dengue aumentou 176% em relação ao ano passado, alcançando 1,5 milhão de casos registrados.
O objetivo da Aime e da Viva Rio é prestar para governos uma espécie de consultoria de prevenção de epidemias. A partir do diagnóstico do algoritmo, a startup ajuda a traçar estratégias para resolver o problema em parceria com autoridades públicas de saúde. Além de São Paulo, há a expectativa de que a cidade do Rio também adote a nova tecnologia por conta da proximidade do início dos Jogos Olímpicos de 2016.
Por enquanto, o algoritmo só identifica focos de dengue, que segundo a OMS coloca em risco a saúde de cerca de 2,5 bilhões de pessoas no mundo todo. Segundo a Aime, porém, a tecnologia pode ser ajustada em breve para prever casos de chikungunya e zika. No futuro, o objetivo é ir ainda mais longe e aprimorar a tecnologia para prever surtos de tuberculose, malária, ebola, gripe e até mesmo Aids. “Nosso objetivo é ser o Google da prevenção de doenças infecciosas”, diz Raja.
PARA ENTENDER
O que é inteligência artificial?
A Inteligência Artificial (IA) procura simular, em computadores, a capacidade do ser humano de raciocinar, perceber o ambiente, reconhecer parâmetros e tomar decisões. Existem várias vertentes de estudo em sistemas inteligentes, cada uma dedicada a um aspecto específico do comportamento humano. A partir do avanço das tecnologias, surgem máquinas com capacidade de “pensar” de forma criativa, fazer uso da linguagem e até de aprender. Este último caso refere-se a um subcampo da IA conhecido como aprendizado de máquina. Os algoritmos desenvolvidos com base na tecnologia tornam-se capazes de otimizar seu desempenho com base em experiências, observações e análises passadas.
No caso do sistema desenvolvido pela Aime, o algoritmo analisa um grande conjunto de dados e busca padrões que vão determinar a localização de pontos de dengue. Em caso de falhas de previsão, o sistema pode ajustar sua maneira de pensar para obter resultados cada vez mais precisos em análises futuras.