Um estudo científico avaliou ferramentas de inteligência artificial para estimar a evolução da dengue nas 27 capitais brasileiras, apontando que o modelo baseado no algoritmo CatBoost obteve o melhor resultado em Goiânia. A tecnologia analisa registros epidemiológicos, condições climáticas e indicadores socioeconômicos para calcular cenários para as semanas seguintes.
Em Goiânia, o sistema registrou coeficiente de determinação (R²) de 0,9199, indicando forte capacidade de acompanhar as oscilações da doença nos períodos de crescimento e redução da transmissão. As projeções podem abranger intervalos de uma a quatro semanas, permitindo que gestores planejem o reforço da vigilância e a preparação de unidades de saúde.
Além da capital goiana, as cidades de João Pessoa, Fortaleza e Belo Horizonte também registraram resultados expressivos com o uso do CatBoost. Os pesquisadores informaram que a ferramenta deve servir como apoio ao planejamento, sem substituir os métodos tradicionais de vigilância epidemiológica, pois indica tendências e não determina o número exato de casos.
A Secretaria Municipal de Saúde (SMS) de Goiânia informou que ainda não implantou um sistema de inteligência artificial específico para prever a dengue. A pasta utiliza atualmente métodos descritivos e estatísticos, além de análises preliminares com scripts em Python para exercícios internos, após capacitação do Ministério da Saúde.
A SMS declarou interesse em analisar soluções que aprimorem a vigilância, mas condicionou a adoção da tecnologia à consideração de microclimas locais e à qualidade dos dados municipais. A realização de testes-piloto dependerá da formalização de parceria com a instituição responsável pelo estudo.
A secretaria reforçou que a tecnologia deve atuar apenas como suporte analítico. As estratégias principais de enfrentamento continuam sendo as ações de campo, a eliminação de criadouros, o controle do mosquito e a conscientização da população.
