Investigação Causal das Doenças Transmitidas por Mosquitos no Brasil por Meio de Aprendizado de Máquina no Contexto das Mudanças Climáticas

• Processo: 24/09656-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Leopoldo André Dutra Lusquino Filho
• Beneficiário: Kailani de Assis Tavernezi Rodrigues
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Epidemiologia Redes neurais (computação) Análise de séries temporais Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Epidemiologia | Inferência Causal | rede de causalidade | Redes Neurais Artificiais | Séries Temporais | Inteligência Artificial

Resumo

Enfermidades como malária, leishmaniose, febre amarela e dengue representam desafios significativos para a saúde pública no Brasil, especialmente devido ao clima tropical e ao perfil socioeconômico do país. Com as mudanças climáticas em andamento, há uma tendência de agravamento dessas condições. Diante desse cenário, é fundamental investigar como o aquecimento global e os fatores socioeconômicos podem influenciar a situação da saúde no Brasil.Para lidar com a complexidade e o grande volume de dados provenientes de estudos sobre esse tema e suas correlações não-lineares, o emprego de técnicas de aprendizado de máquina é altamente recomendável. Essas abordagens computacionais possibilitam a criação de modelos preditivos e a análise das relações entre os dados de entrada, auxiliando na compreensão dos padrões e tendências presentes nos dados.O objetivo deste projeto é investigar o impacto das variáveis relacionadas à saúde e ao meio-ambiente nos municípios brasileiros. Por meio de técnicas de análise de dados, modelagem matemática e algoritmos de aprendizado de máquina, serão identificadas autocorrelações espaciais positivas entre morbimortalidade, fatores socioeconômicos e emissões de gases do efeito estufa. Essa análise permitirá prever cenários futuros de morbimortalidade com base nas relações entre as taxas de morbimortalidade e diversos indicadores. Essas informações contribuirão para o desenvolvimento de estratégias eficazes de prevenção e controle de doenças no Brasil, fornecendo insights valiosos para gestores de saúde pública, pesquisadores e outros interessados na área.