Projeto que está em desenvolvimento pelo Laboratório de Pesquisa em Epidemiologia e Geoprocessamento do Araguaia, da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) campus Barra do Garças, usa um painel inteligente, denominado TB-MT Dashboard, baseado em tecnologias de análises estatísticas e inteligência artificial, como apoio de tomada de decisão como enfrentamento da Tuberculose em Mato Grosso.
O projeto foi financiado pelo governo do Estado, por meio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso (Fapemat) com parcerias de pesquisadores do Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) e Universidade de São Paulo (USP).
“O projeto TB-MT Dashboard utiliza técnicas de análise de dados espaço-temporal, e quando empregados corretamente são capazes de indicar áreas de alto risco favorecendo o entendimento das situações de saúde, condições de vida e a interpretação de dados epidemiológicos, principalmente em territórios vulneráveis. As ferramentas utilizadas são fundamentais para subsidiar decisões em saúde pública para gestores e profissionais. O uso de mapas e gráficos geospaciais (algoritmos de aprendizado de máquina) tornará os dados acessíveis e intuitivos, promovendo críticas e estratégias eficazes, gerando conhecimentos aplicáveis e ampliando sua relevância por regiões”, diz a coordenadora da pesquisa, doutora Josilene Dália Alves, da área de Ciências da Saúde
Conforme a pesquisadora em seus estudos, a tuberculose permanece como um dos maiores desafios da saúde pública global. Nesse contexto, as ferramentas do projeto promovem um avanço tecnológico e científico no enfrentamento da doença, contribuindo para o cumprimento das metas da Organização Mundial da Saúde (OMS) de eliminar a doença até 2035.
Após a conclusão do projeto em Mato Grosso, o grupo de pesquisadores disponibilizará a ferramenta com dados de todo o território nacional. Para isso, um novo projeto já se encontra em andamento. A coordenadora informou que já foi feito o pedido de Registro de Programa de Computador denominado “TB-MT Dashboard: Uma abordagem utilizando estatística espaço-temporal associada à aprendizagem de máquina”.
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