Um modelo matemático capaz de prever surtos de dengue no Brasil, desenvolvido com participação do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), passou a integrar a estratégia oficial de resposta a epidemias do Ministério da Saúde. O estudo foi publicado na revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) e apresenta uma metodologia para antecipar a incidência da doença com maior precisão.
O trabalho é resultado do IMDC24 — 2024 Dengue Forecasting Sprint in Brazil, um desafio internacional que reuniu seis equipes de diversos países. Os pesquisadores, entre eles o tecnologista do LNCC Americo Cunha Jr., avaliaram diferentes modelos preditivos e criaram um modelo agregado (ensemble). Esta ferramenta combina as melhores características de cada sistema para oferecer previsões mais confiáveis em cenários de surto.
A metodologia utiliza uma combinação de modelos matemáticos, aprendizado de máquina e dados climáticos para monitorar o mosquito Aedes aegypti. A iniciativa faz parte do consórcio Mosqlimate-Infodengue, que reúne instituições como FGV, Fiocruz, UERJ e IMPA, além de universidades da Arábia Saudita, Espanha e Estados Unidos.
Aplicação na Saúde Pública
Com a integração da metodologia à agenda nacional, o governo federal ganha uma ferramenta técnica para otimizar a distribuição de recursos e planejar ações preventivas antes que os surtos atinjam o pico.
“É significativo ver um trabalho de pesquisa, construído de forma colaborativa, ultrapassar o espaço acadêmico e orientar ações concretas do Ministério da Saúde”, afirma Americo Cunha Jr. “É um exemplo de como a integração entre matemática e dados fortalece a capacidade do país de se preparar para futuros surtos com base em evidências”, completa o pesquisador, que atua na coordenação do projeto pelo LNCC.
O artigo completo, intitulado “Leveraging probabilistic forecasts for dengue preparedness and control: The 2024 Dengue Forecasting Sprint in Brazil”, pode ser consultado no portal da revista PNAS.