Estudo da Unifor avalia impacto das restrições da Covid-19 no controle da Dengue

A pesquisa apoia políticas públicas que conectem mobilidade urbana e controle de doenças, promovendo estratégias eficazes de prevenção. No desenvolvimento da pesquisa, os pesquisadores utilizaram técnicas tradicionais e inovadoras de Inteligência Artificial. Com a chegada da pandemia de Covid-19, diversas medidas foram implementadas para conter a propagação do SARS-CoV-2, o vírus causador da doença. Entre as principais restrições, destacaram-se aquelas voltadas à limitação da mobilidade urbana, como a adoção de lockdowns, toques de recolher, obrigatoriedade do home office e controle rigoroso de acesso a áreas públicas.

Com o intuito de entender a relação dessas restrições para além da principal enfermidade da época, um grupo de pesquisadores da Universidade de Fortaleza, instituição da Fundação Edson Queiroz, desenvolveu o artigo intitulado “O impacto das restrições de mobilidade da COVID-19 na transmissão da dengue em áreas urbanas”. Este estudo tem como objetivo analisar o impacto das restrições de mobilidade urbana implementadas em 2020 durante a pandemia de COVID-19 na propagação de doenças transmissíveis, com foco específico na dengue.

Com isso, o trabalho busca compreender como essas medidas, como lockdowns e toques de recolher, alteraram os padrões de disseminação da doença em relação aos nove anos anteriores. Por meio da aplicação de modelos preditivos, foi estimada a redução no número de casos, oferecendo uma visão quantitativa do efeito dessas restrições na dinâmica da transmissão. Jorge Araújo, pesquisador e professor do Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA), ressalta que isso abre caminho para novas questões e áreas de investigação, incentivando estudos sobre o impacto de medidas restritivas de mobilidade na disseminação de outras doenças, como respiratórias e arboviroses.

O trabalho foi realizado por uma equipe interdisciplinar composta por Jorge Araújo e Rafael Bomfim, professores do (PPGIA); Luciano Cavalcanti, docente do Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva (PPGSC); Antonio Lima Neto, professor do curso de Medicina; Vasco Furtado, coordenador do Núcleo de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (NCDIA); além de José Andrade Jr. e César Sampaio, pesquisadores do Departamento de Física da Universidade Federal do Ceará (UFC).

No desenvolvimento da pesquisa, os pesquisadores utilizaram técnicas tradicionais e inovadoras de Inteligência Artificial, com ênfase em métodos robustos para a análise de séries temporais. Com isso, foram empregados dois modelos complementares para validar as observações. O modelo preditivo baseado em redes neurais foi capaz de estimar o potencial de disseminação da dengue em cenários com e sem restrições de mobilidade, fornecendo uma análise detalhada da redução nos casos devido às intervenções. Já o modelo de Séries Temporais Interrompidas (ITS) foi aplicado para identificar correlações entre níveis de mobilidade urbana e padrões de transmissão da dengue ao longo do tempo.

Segundo Jorge, a utilização de dois métodos distintos, ambos amplamente reconhecidos na literatura científica, reforçou a validade dos resultados. Os resultados indicaram que as restrições de mobilidade implementadas em 2020 tiveram um impacto significativo na redução da transmissão da dengue. Os modelos preditivos indicaram uma redução aproximadamente de 72% no número de casos em Fortaleza ao longo de 2020, que foram atribuídas às medidas de distanciamento social. O esquema ITS apontou uma diminuição de cerca de 45% nos casos de dengue, reforçando a robustez dos resultados.

Essas descobertas evidenciam que políticas de controle de mobilidade urbana, projetadas para conter uma pandemia, podem ter efeitos positivos colaterais no controle de outras doenças infecciosas, como a dengue, que dependem de fatores ambientais e da mobilidade humana para sua propagação. Com programa de mestrado e doutorado, o PPGIA da Unifor é voltado para profissionais e estudantes que desejam aprofundar seus conhecimentos em Ciência da Computação. A linha de pesquisa sobre Ciência de Dados e Inteligência Artificial destaca-se pelo rigor e busca contribuir para o avanço científico e tecnológico em diversos setores. A inscrição para as novas turmas está aberta até 6 de janeiro de 2025.