O software acaba de receber o registro de propriedade industrial do Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI). A tecnologia foi desenvolvida no Programa de Pós-Graduação em Administração (PPGA/Ufersa), a partir do projeto “Modelos Digitais de Geoanálise para Identificação de Municípios com Vulnerabilidade a Doenças Determinadas Socialmente”.
A pesquisa é coordenada pelo professor Ciro José Jardim de Figueiredo, do Departamento de Engenharia e Ciências Ambientais da Ufersa. O egresso de Ciência da Computação Antônio Carmo, que participou do projeto como bolsista, atuou diretamente no desenvolvimento da plataforma.
O estudo recebeu R$ 150 mil por meio da Chamada CNPq/DECIT/MS nº 31/2024, voltada a projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação relacionados às Doenças Determinadas Socialmente, dentro do eixo de novas tecnologias de vigilância.
Dados de saúde cruzados com condições sociais
Para desenvolver o sistema, os pesquisadores estruturaram uma base de dados com informações de 175 municípios considerados prioritários. O levantamento reúne registros de doenças como Chagas, esquistossomose, hanseníase, hepatites virais, HIV/AIDS, malária, sífilis e tuberculose.
Foram considerados dados produzidos entre 1980 e 2024, obtidos principalmente em bases governamentais, como o DATASUS. Essas informações foram integradas a indicadores sociais, econômicos e demográficos de cada município.
Entre os dados analisados estão Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), Produto Interno Bruto (PIB), população, alfabetização, escolaridade, envelhecimento populacional e condições de saneamento básico. A base também considera características de raça e cor e a distribuição da população entre áreas rurais e urbanas.
A combinação permite analisar a relação entre essas condições e a ocorrência das doenças. Em vez de observar apenas os registros de infecção, a ferramenta considera o contexto em que as populações estão inseridas.
Como funciona a inteligência artificial
O GeoDDS foi desenvolvido em Python e utiliza diferentes técnicas de aprendizagem de máquina. Entre elas estão os métodos Random Forest, SVM Linear Balanceado e K-means.
Os modelos processam os dados para identificar padrões e verificar quais determinantes sociais apresentam maior relação com a ocorrência dos casos registrados. Os resultados são apresentados em uma interface digital com dashboard interativo, mapas, indicadores e ferramentas de comparação entre municípios.
A proposta é que as informações possam ser utilizadas por secretarias municipais e estaduais de Saúde, órgãos de vigilância epidemiológica e outras instituições ligadas ao Sistema Único de Saúde (SUS).
Com os dados reunidos em uma única plataforma, gestores podem visualizar diferentes cenários de vulnerabilidade e utilizar essas informações como subsídio para o planejamento de medidas preventivas.
Pesquisa também envolve formação de estudantes
O desenvolvimento do GeoDDS reuniu atividades de pesquisa, programação, tratamento de dados e análise epidemiológica. Estudantes participaram de etapas como coleta e organização das informações, construção da plataforma, desenvolvimento dos modelos computacionais e interpretação dos resultados.
Parte dos resultados foi apresentada à comunidade científica durante o LVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, realizado em 2025. Outros trabalhos derivados da pesquisa estão em processo de publicação.
Com o registro concedido pelo INPI, o GeoDDS passa a integrar o conjunto de tecnologias desenvolvidas pela Ufersa com proteção formal de propriedade intelectual.
A plataforma representa uma etapa do trabalho iniciado pelos pesquisadores para transformar dados epidemiológicos e socioeconômicos em informações integradas sobre a vulnerabilidade dos municípios às doenças determinadas socialmente.
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