Aplicação de Machine Learning para predizer casos de internação e óbito por doenças respiratórias na cidade de São Paulo, a partir da concentração de grãos de pólen, poluentes e variáveis atmosféricas - ATIIM.

• Processo: 24/17102-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2028
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências
• Pesquisador responsável: Gregori de Arruda Moreira
• Beneficiário: Gregori de Arruda Moreira
• Instituição Sede: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Andrés M Vélez Pereira ; Cynthia Fernandes Pinto da Luz ; Eduardo Landulfo ; Juan Luis Guerrero Rascado ; Maria de Fátima Andrade ; MARLON MIGUEL CEDENO PUIG ; Paloma Cariñanos Gonzalez
• Assunto(s): Doenças respiratórias Aprendizado computacional Mudança climática Pólen Poluentes Biometeorologia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: dados meteorologicos | doenças respiratórias | machine learning | Mudanças Climáticas | Pólen | poluentes | Biometeorologia

Resumo

Nas últimas décadas as relações entre as mudanças climáticas e seus respectivos impactos na saúde têm sido amplamente abordados, principalmente dado o aumento da frequência de ocorrência de eventos extremos. Contudo, ainda é pouco investigada a relação entre mudanças climáticas, concentração de pólens, poluentes e doenças respiratórias no território brasileiro. Embora, o Brasil seja dotado de uma grande biodiversidade, há uma grande lacuna em estudos que abordem como as mudanças climáticas tem afetado a estação polínica e como os diferentes tipos de polén podem estar afetando os agravos de doenças respiratórias e/ou alergênicas. Neste cenário o presente projeto propõe a criação de duas estações de coleta de pólen, sendo uma no Parque estadual das Fontes, no Ipiranga e outra no centro da cidade de São Paulo (bairro da Armênia), a qual terá também uma torre anemométrica e um ceilômetro, possibilitando a coleta de dados meteorológicos. A partir dos produtos de tais instrumentos será criado um banco de dados (o primeiro do Brasil com tais dados), o qual também conterá informações dos casos de internações e óbitos por doenças respiratórias na cidade de São Paulo (disponíveis no DATASuS). Por fim será criado um modelo em Machine Learning, capaz de predizer a ocorrência de internações e óbitos, o qual será disponibilizado para a comunidade científica e geral, juntamente com uma plataforma Web, a qual também conterá os dados coletados (disponíveis para Download), juntamente com informações de divulgação científica. (AU)