Grupo de pesquisa investiga projeções epidemiológicas utilizando IA
Notícia publicada em 26/09/2022GeraisEm artigo publicado, cientistas do grupo de pesquisa N-Covid, coordenado pelo professor Luiz Marcos Garcia, do Departamento de Engenharia de Computação e Automação (DCA/UFRN), investigam técnicas de projeções epidemiológicas da covid-19. Usando como base a inteligência artificial (IA), o grupo explora em detalhes as diversas abordagens computacionais que podem ser utilizadas em surtos epidêmicos.
Publicado no livro Computional Intelligence for covid-19 and Future Pandemics, da editora Springer, o artigo compila diversas estratégias de pesquisa e previsão epidemiológica voltadas para o SARS-CoV-2 e outros vírus utilizando a ciência da computação. Com o objetivo de apresentar o essencial da inteligência computacional, a obra, que faz parte de uma série de livros sobre tecnologia e a mudança digital da sociedade, mostra possíveis aplicações da ciência da computação contra a covid-19 e soluções para futuras pandemias. Tanto a publicação quanto o livro podem ser encontrados no site da editora Springer.
Publicado no livro Computional Intelligence for covid-19 and Future Pandemics, da editora Springer, o artigo compila diversas estratégias de pesquisa e previsão epidemiológica voltadas para o SARS-CoV-2 e outros vírus utilizando a ciência da computação. Com o objetivo de apresentar o essencial da inteligência computacional, a obra, que faz parte de uma série de livros sobre tecnologia e a mudança digital da sociedade, mostra possíveis aplicações da ciência da computação contra a covid-19 e soluções para futuras pandemias. Tanto a publicação quanto o livro podem ser encontrados no site da editora Springer.
Existem diversos métodos que podem ser aplicados na epidemiologia para estimar a proliferação de uma pandemia, muitos deles usam inteligência artificial. Entre esses, os mais clássicos são SIR, SEIR, SEIRD e ARIMA, que utilizam as mesmas regras e equações. Porém, existem novas técnicas baseadas em programação orientada por dados (data-driven) que apresentam resultados promissores, como LSTM, AE, MAE, CNN e Random Forest.
Ao detalhar profundamente cada um desses métodos, o artigo compara seus resultados visando descobrir as melhores técnicas, levando em conta também os pontos negativos de cada uma delas. Assim, o texto conclui que, com os parâmetros adequados, a inteligência artificial pode ser muito benéfica para o conhecimento epidemiológico especializado. O número de artigos e técnicas que exploram esses métodos mostram que há uma iniciativa de uso dessa abordagem na covid-19, porém são relativamente poucos os que utilizam a IA para a epidemiologia.
Formado em setembro de 2020, o grupo de pesquisa N-Covid trabalha com predição epidemiológica das curvas das pandemias, como número de infectados e óbitos. Com o objetivo de auxiliar gestores de saúde na alocação de recursos, a equipe busca compreender a dinâmica da pandemia atual e outras que venham a surgir para identificar tendências. “A escrita deste artigo faz parte do cronograma natural da pesquisa. A primeira etapa é o levantamento do estado da arte para podermos entender o contexto atual e identificar lacunas”, explica o pesquisador Davi Henrique dos Santos, um dos autores do artigo.
No primeiro semestre de 2021, o grupo recebeu convite para contribuir com um capítulo do livro, então resolveu utilizar os dados reunidos desde o começo do projeto. “O assunto do capítulo era livre. Como já tínhamos material e iríamos lançá-lo, decidimos publicar como capítulo do livro”, conclui o pesquisador.
