A Unicamp (Universidade Estadual de Campinas) ganha, mais uma vez, destaque nacional e internacional ao ter um projeto dentre os 12 selecionados pela Chamada Pública BRICS Covid-19, realizada pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), por meio do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico).

O projeto é desenvolvido em parceria com a Unesp, USP e Insper e também com universidades da Índia, Rússia e África do Sul.

A coordenação do projeto no País é da professora Esther Colombini, do IC (Instituto de Computação) da Unicamp. O projeto receberá o investimento de R$ 700 mil em recursos destinados pelo MCTI e pelos Fundos Nacional de Saúde (FNS) e Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico.

O objetivo é de desenvolver no País ferramentas de inteligência artificial que possam fazer a leitura de diferentes dados a respeito da Covid-19, como informações obtidas de prontuários médicos, exames de laboratório e de imagem, informações geográficas, dados de movimentação de pessoas, entre outros, para ampliar e agilizar a capacidade de diagnóstico e de cálculo da incidência da doença.

Outro objetivo do projeto é que ele ofereça aos pesquisadores das diversas áreas do conhecimento e ao poder público instrumentos que aprimorem os processos de tomada de decisões de gestores públicos e também contribuam com a elaboração de políticas eficientes no combate à pandemia.

“A ideia é integrar a inteligência artificial na ponta do problema, que consegue identificar o espalhamento da doença, com as decisões de políticas públicas que são tomadas em último nível e que nos impactam em tudo”, comenta Esther Colombini.

A professora Esther Colombini, aponta ainda que a vantagem de formar essa parceria entre várias instituições, espalhadas pelo Estado de São Paulo, é a possibilidade de envolver no projeto várias fontes de dados de onde podem ser extraídas informações relevantes para a determinar a prevalência da Covid-19.

É o caso, por exemplo, dos dados que podem ser obtidos dos hospitais universitários do Estado.

“Nossa proposta é usar dados multimodais, tanto imagens médicas quanto dados de sintomatologia do paciente, disponíveis em prontuários médicos, usando o processamento de linguagem natural, e exames diversos. Temos vários indícios de que, com alguns exames de sangue corriqueiros, associados a outros aspectos e à localização geográfica, cruzando informações com índices de infecção nas regiões, podemos aumentar a acurácia (proximidade entre o valor obtido experimentalmente e o valor verdadeiro na medição de uma grandeza física.) dos modelos para detectar se as pessoas estão infectadas ou não, e também se elas estão com uma infecção mais leve ou mais grave”, explica.

Dessa forma, a iniciativa pode contribuir não apenas para diagnósticos mais rápidos e precisos da doença, mas também encontrar novas relações entre sintomas, fatores de risco e de ambiente, o que pode favorecer o diagnóstico de outras doenças.

“A mineração de dados e o uso de inteligência artificial são essenciais para detecção de sinais precoces de doenças emergentes, permitindo a atuação coordenada dos países nos termos do Regulamento Sanitário Internacional. Iniciativas como esta podem controlar infecções antes que se tornem pandêmicas”, analisa Carlos Magno Fortaleza, professor da FMB/Unesp.

Integram também a equipe os professores da Unicamp, Maurício Perroud Junior e Andrei Sposito, da Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Da Unesp, participam os professores Alexandre Simões, do Instituto de Ciência e Tecnologia de Sorocaba (ICTS) e Carlos Magno Fortaleza, da Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB). Já da USP, atuam Fátima Nunes Marques, professora da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (USP Leste) e João Eduardo Ferreira, docente do Instituto de Matemática e Estatística (IME). Além dos pesquisadores das três universidades estaduais paulistas, integra o grupo também o professor Danilo Carlotti, do Insper.

Cooperação internacional

A iniciativa dos pesquisadores não se esgota na elaboração desse sistema que utiliza a inteligência artificial na análise dos dados a respeito do coronavírus. Ela inclui desdobramentos relacionados ao controle da pandemia e avaliação de políticas públicas que serão executados por outros países dos BRICS, no caso a Índia, a África do Sul e a Rússia.

Também com base em recursos de inteligência artificial, pesquisadores na Índia pretendem combinar dados de movimentação de pessoas, obtidos pelo uso de aplicativos em celulares, com as informações de saúde, para mapear focos de espalhamento do coronavírus e apontar locais que precisam de maior atenção.

Os sul-africanos vão se debruçar sobre esse mapeamento de áreas com maior risco sanitário para construírem modelos e sistemas logísticos para distribuição de suprimentos médicos, profissionais da saúde e vacinas, de forma que sejam evitados colapsos nos sistemas de saúde.

Já na Rússia os pesquisadores poderão fazer uma análise da qualidade das políticas públicas adotadas para contenção do vírus, verificando em quais cenários lockdowns e aberturas foram efetivos e como boas decisões podem ser replicadas em outros locais.