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Por redação AIoT Brasil

Dois projetos que envolveram três universidades públicas brasileiras, divulgados quase simultaneamente, utilizaram tecnologias de inteligência artificial para apoiar o combate ao mosquito transmissor de dengue, zika e chikungunya. De acordo com dados de organizações de saúde, a epidemia de covid deixou em segundo plano as doenças causadas pelo Aedes aegypti, cuja incidência continua em evolução e é preocupante.

Um dos projetos foi desenvolvido por meio de uma parceria que reuniu pesquisadores da Faculdade de Saúde da Universidade de São Paulo (USP) e do Departamento de Ciências da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (DCC/UFMG), coordenados pelo professor Jefersson Alex dos Santos. O artigo que descreve a primeira fase do estudo foi publicado na revista científica PLOS One e mostrou a maneira como foram utilizadas imagens de satélite para identificar focos do mosquito.

De acordo com Santos, esse primeiro artigo abrangeu quatro regiões de Campinas (SP) que apresentam diferentes contextos socioeconômicos. “Com mosaicos de imagens obtidos por uma câmera transportada por veículos aéreos não tripulados, desenvolvemos algoritmos baseados em aprendizado profundo para detecção de caixas d’água e piscinas. Um modelo de detecção, inicialmente criado para áreas de Belo Horizonte, foi aprimorado com técnicas de transferência de aprendizagem, que nos permitiu detectar objetos com menos amostras e mais eficiência”, explicou o coordenador da pesquisa.

Na criação do software, a equipe do DCC utilizou IA e deep learning para classificar as imagens de sensoriamento remoto e fazer modelagens que relacionam o número de fêmeas do Aedes aegypti, assim como os casos de dengue, zika e chikungunya com características socioambientais. “Estudos mostraram que áreas com classificação socioeconômica mais baixa costumam ser mais vulneráveis à dengue e a outras doenças mortais semelhantes que podem ser transmitidas por mosquitos”, disse o professor Santos.

O pesquisador destacou que um dos objetivos do estudo é desenvolver metodologias para identificar áreas de alto risco, além de encontrar um padrão espacial. Dessa forma, depois de validadas, essas soluções poderão ser utilizadas na gestão da saúde pública, para a otimização de recursos e de tempo: “Com o auxílio da computação e de aprendizado profundo, pretendemos criar uma ferramenta útil para o controle do Aedes aegypti, que auxilie nos esforços de prevenção de doenças causadas por mosquitos. Concluímos que é possível detectar objetos diretamente relacionados ao nível socioeconômico de uma determinada região a partir de imagens digitais, o que incentiva a realização de outros trabalhos na área de saúde pública”.

Também com a intenção de ajudar a reduzir a incidência de dengue e outras doenças, um trabalho feito por uma equipe de alunos do Programa de Bolsas de Iniciação Empreendedora Universidade Federal do Rio Grande do Sul venceu um concurso com um projeto que criou um dispositivo de baixo custo que permite detectar, por meio de áudio, a presença do Aedes aegypti. O concurso foi promovido pela Unicred Porto Alegre Health Alliance, um programa de inovação e empreendedorismo na área da saúde.

Chamada de “Mosquitoramento”, a proposta dos estudantes envolve a gravação de áudios em diferentes regiões de uma cidade e o envio a um servidor remoto que roda uma rede neural capaz de analisar o conteúdo e indicar a existência de focos do mosquito. A partir daí, torna-se possível mapear as áreas com presença mais intensa do Aedes aegypti, a fim de orientar medidas de prevenção.

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