Após a pandemia de covid-19, a vigilância epidemiológica se tornou uma das áreas mais visadas da saúde pública, com debates sobre vulnerabilidades e novas estratégias contra doenças epidêmicas. Um dos caminhos mais promissores para avaliar cenários, calcular riscos, prever surtos, orientar intervenções e aprimorar a capacidade de resposta é o uso de inteligência artificial, com ferramentas capazes de integrar, cruzar e analisar grandes quantidades de dados e informações de maneira rápida e precisa.
O que você vai ler neste texto
- Como a inteligência artificial está sendo usada para antecipar surtos e epidemias
- O papel da abordagem One Health e da IA na identificação de riscos de spillover
- Quais tipos de dados a IA integra na vigilância epidemiológica moderna
- Exemplos práticos de uso da IA na detecção precoce de doenças
- Principais desafios, limites e riscos do uso de IA na vigilância contra epidemias
- Como IAs podem fortalecer a resposta da saúde pública a ameaças futuras
Em um artigo publicado recentemente na The Lancet Infectious Diseases, pesquisadores defendem que modelos de IA desenvolvidos com a abordagem One Health, que combina dados de saúde humana, animal e ambiental, podem identificar perigos emergentes com antecedência. Conforme os autores, essas novas ferramentas analisam dados complexos relacionados a mudanças climáticas, desmatamento, invasão de habitats naturais, entre outros fatores de risco. Com isso, é possível avaliar com precisão os riscos de “spillover”, quando patógenos de animais saltam para humanos, iniciando epidemias.
O grupo de pesquisadores defende ainda que soluções baseadas em IA podem antecipar mutações virais com potencial para agravar o risco pandêmico, oferecendo uma camada extra de vigilância epidemiológica.
O que é vigilância epidemiológica apoiada por IA?
A vigilância epidemiológica apoiada por inteligência artificial utiliza algoritmos capazes de processar e correlacionar grandes volumes de dados para detectar padrões sutis que, muitas vezes, seriam imperceptíveis aos sistemas tradicionais.
Uma possibilidade é o uso de IA para detectar pequenas alterações no perfil de sintomas registrados em prontuários eletrônicos de sistemas de saúde, cenário que pode indicar o avanço de uma mesma doença em determinada região. Outra estratégia é adotar IA para avaliar flutuações ambientais relevantes para a ecologia de vetores de doenças. Também é possível oferecer controles mais rápidos e eficazes a partir de IAs analisando dados de mobilidade populacional, por exemplo.
O segredo, para os especialistas, é a integração dessas múltiplas fontes de informação. Ao combinar essas camadas heterogêneas de dados, a IA amplia a capacidade preditiva da vigilância epidemiológica e oferece uma visão mais abrangente e em tempo real do risco sanitário.
Da teoria à prática: IA está mudando vigilância contra doenças
O BlueDot é frequentemente citado como um dos primeiros exemplos bem-sucedidos de inteligência artificial aplicada à detecção precoce e monitoramento global de doenças infecciosas. Ao cruzar dados de mobilidade internacional, viagens aéreas, relatórios de saúde pública e mídia aberta, o sistema consegue alertar sobre potenciais surtos antes mesmo de agências oficiais confirmarem os primeiros casos.
Essa capacidade de “antecipação global” transformou o BlueDot em um marco de vigilância epidemiológica baseada em dados e IA, mostrando como a combinação de big data e machine learning pode dar agilidade e cobertura ampla à saúde pública, como destacam os autores de um artigo de revisão publicado na Frontiers in Public Health.
Outro exemplo internacional é o uso da plataforma HealthMap, já adotada por agências de saúde pública e por organizações globais. O serviço usa IA para monitorar de maneira automática mídias eletrônicas, relatórios de saúde e alertas, mapeando em tempo real a distribuição geográfica e temporal de surtos, o que ajuda a iniciar investigações rápidas.
No Brasil, a Fiocruz desenvolveu o Sistema de Alerta Antecipado de Surtos com Potencial Pandêmico, que integra dados de atenção primária, venda de medicamentos, mobilidade, dados da web e informações climáticas para antecipar surtos de doenças respiratórias ou com potencial pandêmico, informando gestores municipais e estaduais sobre áreas de risco.
Esses e outros exemplos ilustram como a IA já está sendo usada para dar suporte à vigilância epidemiológica proativa, reduzindo atrasos entre o surgimento de sinais de alarme e a tomada de decisão em saúde pública.
Desafios, limites e riscos do uso de IA contra novas epidemias
Apesar do avanço das ferramentas inteligentes, o uso de IA na vigilância epidemiológica enfrenta desafios importantes. A maioria dos modelos depende totalmente da qualidade e representatividade dos dados, o que os torna vulneráveis a vieses estruturais. Regiões com menor cobertura de registros eletrônicos de saúde ou subnotificação, por exemplo, acabam sub-representadas nos modelos, distorcendo previsões.
Há ainda questões de privacidade e governança de dados. Integrar informações clínicas e dados de mobilidade a modelos de IA contra pandemias exige salvaguardas robustas, transparência algorítmica e mecanismos de consentimento que protejam pacientes e comunidades.
Outro limite é o risco de falsas previsões, especialmente quando modelos são treinados em cenários que não refletem novos comportamentos de um patógeno ou não incluem elementos ligados a mudanças ambientais rápidas, por exemplo.
A ausência de padronização entre sistemas, desde os formatos de dados até as métricas de desempenho, é outra barreira, pois dificulta a interoperabilidade e reduz a confiança de gestores e profissionais de saúde.
Especialistas citam ainda a desigualdade no acesso às tecnologias: países e regiões com menor infraestrutura digital tendem a se beneficiar menos de sistemas avançados de vigilância, o que amplia assimetrias e pode comprometer a resposta global a ameaças epidêmicas.
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Como a IA está transformando a vigilância epidemiológica e a detecção precoce de epidemias