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Pesquisa brasileira apresenta inovações em IA para responder perguntas sobre a Covid-19

Inteligência Artificial Escrito por Antônio H. C. Laranjeira  em 22 de dezembro de 2021

Quantos casos de Covid-19 não detectados existem no Brasil? Qual a fonte confiável para buscar informações na pandemia? A inteligência artificial (IA) pode nos ajudar a responder essas perguntas? Estes foram os tópicos do webinário “Abordagens inovadoras para entender a Covid-19 no Brasil” realizado no último dia 16 de dezembro e disponível no YouTube do Cidacs/Fiocruz Bahia.

Perguntas diversas surgiram para o buscador Google nesta pandemia. Gestores, jornalistas e cidadãos passaram a ter dúvidas mais frequentes sobre a Saúde com a Covid-19, especialmente no que se refere ao número de casos e de óbitos, taxas de transmissão, medidas de proteção e efetividade de vacinas.

A busca manual por respostas para estas perguntas se  tornou obsoleta diante do ritmo de novas publicações e da necessidade de checagens automatizadas e mais inteligentes a cada dia, especialmente a partir de 2020. A pandemia, afinal, tornou-se o assunto principal das buscas do Google, mas nem todas as respostas encontram-se na primeira página.

Pensando nisso, pesquisadores do projeto de pesquisa “Inteligência artificial como serviço para o combate da pandemia de Covid-19 no Brasil”, desenvolveram modelos de IA capazes de realizar inovações em Saúde.

Dupla inovação do projeto

Durante o webinário, a primeira funcionalidade apresentada foi a capacidade da nova IA de reclassificar casos “não conclusivos” como sendo registros de Covid-19 ou não – um procedimento com alto grau de acerto – bem como avaliar a efetividade de vacinas com o objetivo de estimar o número de casos e óbitos possivelmente não reportados nos sistemas de vigilância do Ministério da Saúde.

A segunda funcionalidade apresentada é uma plataforma de informações capaz de sintetizar centenas de perguntas e respostas do Google sobre a pandemia do vírus SARS-Cov-2 e suas variantes. A plataforma oferece um painel on-line (dashboard) para oferecer mais qualidade no acesso às respostas de cientistas do mundo para as perguntas de cidadãos do Brasil.

Treinando a máquina para detectar doenças

O grupo de oito pesquisadores(as) explicou durante o webinário cada etapa da pesquisa centrada na  elaboração dos modelos computacionais para avaliação de casos não conclusivos. O banco de dados denominado “SuperSRAG”, criado neste projeto, cruza dados de casos de Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) com dados de meteorologia e de mobilidade fornecidos pelo Google.

Apresentação do pesquisador Robespierre Pita sobre o SuperSRAG

A equipe explicou como os dados do SuperSRAG são usados para o treinamento de modelos computacionais capazes de  estimar com alta acurácia (maior que 90%) quantas pessoas tiveram Covid-19 porém não foram diagnosticadas – os chamados casos de subnotificação – segundo dados oficiais do Ministério da Saúde. Estudos em andamento envolvendo a mensuração da efetividade de vacinas também foram apresentados e discutidos no webinário.

Auxiliando humanos para detectar conhecimentos

Outro resultado entregue ao público durante o evento foi o “Repositório de Informações Científicas Covid-19” (RIC-COVID). Trata-se de um site que se fundamenta em evidências científicas para gerar um painel digital (ou dashboard) de síntese e visualização das respostas científicas para perguntas de qualquer cidadão ou cientista. A equipe enxerga diversos caminhos para a plataforma RIC-COVID em 2022, visto que a pandemia desde 2020 provoca perguntas e as pesquisas precisam investir em respostas que as Ciências ainda não dispõem.

Apresentação do pesquisador Elzo Júnior sobre o RIC-COVID.

“Eu aposto no uso do RIC-COVID como um atalho para evidências que otimizam as estratégias de buscas por informações. A diferença de usar o Google e usar o RIC-COVID é que existe uma apuração de diversos níveis, como a categoria da publicação, principais tópicos de cada artigo, pesquisadoras(es) mais citados, além da localização dos países onde estes artigos científicos sobre a Covid-19 foram publicados”, resume Elzo Pereira Pinto Júnior, pesquisador do projeto.

Financiamento, realização e apoio

O apoio financeiro veio da Google LLC, dentro de um programa que investiu 100 milhões de dólares em projetos baseados em inteligência artificial e ciência de dados para o combate à Covid-19 em 2020.

O projeto foi coordenado pelos professores Mauricio Barreto (Cidacs/Fiocruz Bahia) e Marcos Barreto (London School of Economics/UK e Cidacs/Fiocruz Bahia) e foi albergado pelo Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs/Fiocruz Bahia) em parceria com a Universidade Federal da Bahia (UFBA) e apoio da Rede Covida – Ciência, Informação e Solidariedade. 

Assista aqui o evento na íntegra:
 

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