Matemática aplicada ao bem-estar: estudos evidenciam impacto de ferramentas digitais na saúde pública
Pesquisadores da FGV EMAp receberam pesquisadores de Biomanguinhos/Fiocruz para dialogar sobre possibilidades de aplicar a matemática com foco em gerar avanços na Saúde Pública do Brasil.
Na manhã do dia 21 de janeiro, pesquisadores da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getulio Vargas (FGV EMAp) receberam a visita de pesquisadores de Bio-Manguinhos/Fiocruz em busca de encontrar potenciais sinergias e possíveis campos para atuação em conjunto. Na ocasião, os pesquisadores da FGV apresentaram projetos que desenvolvem com base em machine learning e Inteligência Artificial capazes de promover a saúde pública no Brasil.
O vice-diretor da FGV EMAp, Claudio Struchiner, destacou que os sistemas matemáticos podem ter um papel importante ao apoiar a tomada de decisão sobre imunização e outros tópicos envolvendo saúde pública. “Nesse cenário, a Escola foi criada em 2011 com o objetivo de desenvolver a matemática contemporânea, adaptada aos desafios da era da informação e do conhecimento”, declarou.
Epidemiologia matemática
Durante o encontro com pesquisadores de Biomanguinhos/Fiocruz, os pesquisadores da FGV apresentaram alguns projetos que estão desenvolvendo e que podem impactar a área da saúde.
O pesquisador da FGV EMAp, Guilherme Goedert, destacou a importância da epidemiologia matemática, um campo que estuda como as informações sobre as doenças transmissíveis pode ser tratado do ponto de vista quantitativo. Esse conhecimento pode dar suporte desde o cuidado com o paciente, até a preparação para futuras pandemias.
“Na FGV EMAp nós temos um grupo bastante interdisciplinar e atuamos com foco em fortalecer o sistema de saúde, avaliar intervenções em Saúde Pública e preparar a sociedade para futuras epidemias”, introduziu o pesquisador.
Entre os projetos que Goedert lidera, existem pesquisas que podem ser aplicadas para prevenir epidemias, melhorar tratamento de câncer e apoiar a tomada de decisão em políticas de saúde.
No campo das epidemias, ele destacou o projeto “COmVIDa” em parceria com a Fiocruz e a pesquisadora Lara Coelho, que realizou estudo sorológico de um dos maiores complexos de favelas do mundo, o complexo da Maré, além de analisar as ligações entre desigualdade social e vulnerabilidade epidemiológica, e o impacto que a pandemia desencadeou na segurança alimentar.
“Por meio de Big Data e Machine Learning, podemos avaliar o impacto da pandemia na sociedade e no sistema de saúde, em múltiplas esferas”, disse.
Os pesquisadores do grupo de Epidemiologia Matemática da FGV EMAp já estão projetando um protocolo para a Secretaria Estadual de Saúde (SES) do Rio de Janeiro realizar vigilância sindrômica quase em tempo real. Trata-se de uma estratégia de vigilância que permite detectar um conjunto de manifestações clínicas comuns a um maior número de doenças.
“Nosso modelo de Machine Learning vai auxiliar a organização de dados médicos e aplicar IA com foco em acelerar a análise de grupos de casos e de casos atípicos. Por meio deste agrupamento, é possível mobilizar mais rápido as equipes de controle de vetores, melhorar as chances de imunizar a população e fornecer melhores fluxos de dados para modelos matemáticos e estatísticos, a fim de avaliar cenários epidêmicos e projetar intervenções”, declarou o pesquisador.
Estes e outros projetos fazem parte do grupo de trabalho AutoAI-Pandemics, que surgiu de uma parceria com o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP) e foi o mais bem avaliado para a formação da rede internacional Artificial Intelligence for Pandemic and Epidemic Preparedness (AI4PEP).
Essa rede, financiada pela agência canadense International Development Research Centre (IDRC), tem como objetivo desenvolver soluções para problemas no Hemisfério Sul para enfrentar futuras epidemias. Além de desenvolver ferramentas baseadas em IA para a preparação para pandemias, o projeto busca apresentar soluções para reduzir desigualdades no acesso a essas tecnologias.
Através dos modelos matemáticos, os pesquisadores podem avaliar ainda o quanto as infecções aumentam na cidade inteira utilizando como parâmetro um cenário específico, como por exemplo, entender o efeito de manter escolas fechadas para diminuir o contágio de um determinado vírus.
Goedert ressalta que as ferramentas tecnológicas também auxiliam a extrair dados de registros médicos que não estão estruturados. “Ao treinar modelos de Inteligência Artificial é possível desenvolver sistemas capazes de realizar análises automatizadas e intervenções”, explicou o pesquisador.
Apoio no tratamento de câncer e ensaios clínicos
Segundo Goedert, os sistemas possuem inúmeras possibilidades de aplicação. Entre elas, é possível automatizar o monitoramento de pacientes em tratamento de câncer que de acordo com Instituto Nacional de Câncer (INCA), configura entre os principais problemas de saúde pública do mundo.
“Mesmo com novos tratamentos, a mortalidade continua alta nos países em desenvolvimento, devido a problemas com acesso e infraestrutura básica, além dos desafios com dados e indicadores para gerenciamento e otimização de serviços”, explicou.
O sistema criado pelos pesquisadores é capaz de extrair e analisar dados hospitalares de várias fontes para monitorar automaticamente pacientes individuais, alertando a equipe médica acerca das intervenções necessárias.
Luiz Max, também pesquisador da FGV EMAp, acrescenta que os modelos matemáticos são capazes de gerar melhores e mais baratos testes de eficácia e efeito colateral de fármacos.
“Nós combinamos dados históricos e métodos fundamentados para obter possíveis previsões de efeitos colaterais de determinadas substâncias”, disse o pesquisador.
Parcerias com instituições de saúde
Diante de diversas soluções tecnológicas capazes de impactar o setor da saúde, Goedert chama atenção para a possibilidade de estabelecer colaborações com instituições de pesquisa na área da saúde, a fim de aplicar os modelos matemáticos na prática.
“Poderíamos aplicar novos protocolos com base em IA para otimizar o atendimento a pacientes, promover as vigilâncias sindrômica e epidemiológica, além de desenvolver e validar novos protocolos de testes”, exemplificou.
A assessora da Vice-Diretoria de Inovação de Biomanguinhos/Fiocruz, Cintia Nunes, acredita que a saúde pública ganha mais agilidade em todos os trabalhos de desenvolvimento de estudos em saúde ao abarcar outras áreas do conhecimento como a matemática aplicada.
“Pensando em prospecção de mercado e prospecção tecnológica, a matemática aplicada nos permite agir mais assertivamente em direção ao que a gente almeja. Modelos matemáticos e de Inteligência Artificial vêm para contribuir com todo o planejamento para o futuro da saúde pública”, afirmou.
Para conhecer mais sobre os projetos de matemática aplicada que podem impactar o setor de saúde, acesse:
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