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Governo do Estado

Com apoio do Governo do Estado, pesquisa desenvolve app para suporte a diagnóstico preciso de doenças febris

Por Redação Informe Digital
Última atualização: 10 de abril de 2022
3 Min Lidos
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Há 37 minutos
Por Agência Amazonas

Estudo tem suporte por meio do Programa de Apoio à Pesquisa da Fapeam

FOTO: Vanderson Sampaio/Arquivo pessoalTrês municípios do Amazonas estão envolvidos no projeto “Desenvolvimento de um modelo de classificação para apoio ao diagnóstico diferencial de doenças febris e exantemáticas utilizando técnicas de inteligência artificial: Vigiar”. A pesquisa tem suporte do Governo do Estado, por meio do Programa de Apoio à Pesquisa – Universal Amazonas, da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas (Fapeam).

O estudo realizado nos municípios de Manaus, Itacoatiara e Coari (distantes 176 e 363 quilômetros da capital, respectivamente) visa desenvolver um aplicativo de inteligência artificial que dê suporte à decisão no diagnóstico de doenças febris exantemáticas como dengue, chikungunya, zika, sarampo, entre outros.

FOTO: Vanderson Sampaio/Arquivo pessoalDe acordo com o pesquisador e doutor em Medicina Tropical, da Fundação de Medicina Tropical Dr. Heitor Vieira Dourado (FMT-HVD) e da Fundação de Vigilância em Saúde Dra. Rosemary Costa Pinto (FVS-RCP), Vanderson Sampaio, a escolha dos municípios se deu por diversos motivos. Segundo ele, neles foram encontrados três cenários distintos de capacidade técnica.

“O racional é validar os modelos em cenários onde o suporte diagnóstico é baixo, dando condições melhores ao profissional de saúde para a tomada de decisão para fins de diagnóstico e notificação de casos”, completa o pesquisador.

Técnicas – Vanderson Sampaio destaca que as metodologias de inteligência artificial usadas para o aprimoramento das notificações dos casos passaram por diversas técnicas de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) como: Random Forest (RF), Adaptative Boosting (Adaboost), Gradient Boosting Machines (GBM), Extreme Gradient Boosting (Xgboost), k-Nearest Neighbours (KNN), Naive Bayes (NB) e Multilayer Perceptron (MLP).

“A técnica que apresentou melhor desempenho foi Gradient Boosting na classificação dos casos utilizados. O artigo se encontra aprovado para publicação em revista do grupo ‘Nature: Scientific Data’. Neste trabalho, nosso grupo publica o conjunto de dados no formato de data paper para a comunidade científica, fortalecendo nossa política de open data e open science”, disse o pesquisador, adiantando que o aplicativo está em fase de teste e avaliação.

A pesquisa também conta com a colaboração de outras instituições no Brasil e no exterior, como a Universidade de Pernambuco (UPE), Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e a Dublin City University.     

Sobre o programa – O Programa de Apoio à Pesquisa – Universal Amazonas financia atividades de pesquisa científica, tecnológica e de inovação, ou de transferência tecnológica, em todas as áreas do conhecimento, que representem contribuição significativa para o desenvolvimento socioeconômico e ambiental do Amazonas em instituição de pesquisa ou ensino superior ou centro de pesquisa, públicos ou privados, sem fins lucrativos, com sede ou unidade permanente no estado.

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