Alertas precoces de surtos que a sua equipe pode explicar
Um modelo que prevê um surto de dengue não serve se o secretário de saúde não consegue explicar por que o alerta foi acionado naquele bairro e naquela semana.
O problema
Os surtos são detectados tarde. As epidemias, as mudanças climáticas e a mobilidade da população aumentam os riscos sanitários e, sem ferramentas preditivas, a resposta chega depois.
Nossa abordagem
Construímos modelos que preveem surtos a partir de dados epidemiológicos, de clima e de mobilidade, e que explicam cada alerta: quais variáveis pesaram, em qual área e em qual semana.
Por que a explicabilidade é um requisito e não um enfeite?
As decisões de saúde pública movimentam equipes de campo, leitos e insumos, e alguém presta contas por elas. Uma caixa-preta não resiste a essa prestação de contas.
Por isso cada alerta precisa dizer por que foi acionado: quais variáveis pesaram, em qual área e em qual semana. Uma equipe que entende o alerta age antes e consegue defendê-lo quando é questionado.
Como pesquisamos?
O grupo de pesquisa CuantaIA desenvolve pesquisa de doutorado sobre IA explicável para o alerta precoce de surtos. Trabalhamos com métodos reconhecidos internacionalmente.
Métodos e dados:
- Revisão sistemática da literatura segundo a PRISMA 2020.
- Avaliação do risco de viés dos modelos de previsão com PROBAST, e relato segundo a TRIPOD+AI.
- Técnicas de explicabilidade como SHAP, LIME e importância de variáveis, além de modelos interpretáveis por concepção.
- Famílias de modelos que vão das séries temporais (ARIMA e SARIMA) e das árvores de decisão (Random Forest e XGBoost) ao aprendizado profundo (LSTM e redes de grafos) e aos modelos epidemiológicos compartimentais (SEIR).
- Dados de vigilância epidemiológica, clima, mobilidade, sensoriamento remoto e sinais digitais.
O que isso pode fazer pela sua entidade?
Combinamos dados abertos, variáveis socioambientais como o clima e a mobilidade, e modelos de IA para antecipar surtos de doenças como a dengue e a zika, apoiar a atenção primária com análise de risco e fortalecer a vigilância populacional.
O que entrega:
- Painéis de alerta precoce que mostram por que cada alerta é acionado.
- Previsões com intervalos de incerteza e limiares ajustados à sua capacidade de resposta.
- Atlas de risco por município e indicadores de vigilância por API.
- Auditoria independente dos modelos de IA que a sua entidade já usa ou pensa em comprar.
- Critérios técnicos de explicabilidade e validação para editais de contratação.
Para quem é?
Para secretarias de saúde e equipes de vigilância epidemiológica, e para as entidades que compram ou avaliam modelos de IA em saúde.
Por este site não coletamos dados de saúde: a conversa começa pelo seu desafio, não pelos seus dados.
Um dataset aberto sobre a predição precoce de surtos
O grupo publicou em acesso aberto a tabela de extração da sua revisão sistemática em andamento: 41 estudos revisados por pares de 2024–2025 sobre modelos de IA e machine learning para prever surtos de doenças infecciosas, com 22 campos codificados, entre eles fontes de dados, tipos de modelo, métricas, explicabilidade e risco de viés.
Tem licença CC BY 4.0 e pode ser baixado gratuitamente no Zenodo (DOI 10.5281/zenodo.21980058).
Perguntas frequentes
O que é IA explicável?
São modelos cujas previsões podem ser explicadas: quais variáveis pesaram e quanto. Consegue-se com técnicas como SHAP, LIME ou a importância de variáveis, ou com modelos interpretáveis por concepção.
Quais dados os modelos usam?
Vigilância epidemiológica, clima, mobilidade, sensoriamento remoto e sinais digitais. As séries climáticas e as imagens de satélite vêm de fontes abertas.
Vocês podem revisar um modelo que já temos?
Sim. Fazemos auditoria independente dos modelos de IA que a sua entidade já usa ou pensa em comprar, com critérios de explicabilidade e validação.
Posso enviar dados de pacientes pelo formulário?
Não. Por este site não coletamos dados de saúde. Conte o seu desafio sem incluir informações de pacientes.
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