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| Ao identificar as áreas de maior risco para dengue, a metodologia poderá tornar o trabalho dos agentes comunitários de saúde mais preciso e eficaz (foto: Fernando Frazão/Agência Brasil) |
Metodologia desenvolvida por pesquisadores da USP, da University of Sheffield e da UFMG foi testada na cidade de Campinas. Objetivo é otimizar o monitoramento e o combate ao mosquito Aedes aegypti
Todos os anos, no verão, os
agentes comunitários de saúde intensificam sua rotina de visitas domiciliares
em busca de focos do mosquito A. aegypti, transmissor da dengue e
de outras doenças infecciosas. Com o objetivo de tornar esse trabalho ainda
mais preciso e eficaz, pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), da
University of Sheffield (Reino Unido) e da Universidade Federal de Minas Gerais
(UFMG) desenvolveram um modelo computacional capaz de prever se uma área urbana
apresenta alto risco para a doença com base em fotos das fachadas dos
edifícios.
Os resultados do projeto, financiado pela
FAPESP, foram divulgados em
versão preprint (artigo sem revisão por pares) no
repositório medRxiv.
De acordo com o Ministério da
Saúde, o Brasil já registra este ano quase 400 mil casos prováveis de dengue e
54 mortes confirmadas – há ainda quase 300 óbitos em investigação. Entre os
sintomas comuns da doença estão febre, dores (de cabeça, atrás dos olhos,
musculares e nas articulações) e erupções cutâneas. Em casos graves, podem
ocorrer falta de ar, sangramento intenso, complicações graves em diversos
órgãos e até morte.
A dificuldade para controlar
surtos como o atual, que fez com que os Estados do Acre, Minas Gerais e Goiás,
além do Distrito Federal, e o município do Rio de Janeiro decretassem situação
de emergência em saúde pública, pode ser explicada por diversos fatores, entre
eles, a falta de vacinas amplamente disponíveis para toda a população e a
ineficácia do monitoramento do mosquito transmissor, já demonstrada em diversas
pesquisas científicas.
A proposta do grupo, que também
é apoiado pelo Instituto Serrapilheira, é lançar mão de uma nova abordagem para
o uso do Índice de Condições de Moradia (ICM), técnica que leva em conta as
condições da construção e do quintal e o grau de sombreamento, com a agregação
de informações sobre as condições das fachadas dos imóveis e, desse modo,
permitir a identificação rápida de áreas de maior risco para a presença do
vetor de forma ágil. A ideia é utilizar imagens de fachadas no nível da rua,
como as exibidas, por exemplo, no recurso Google Street View,
do Google Maps, ou no OpenStreetMap, da Wikipédia, em
conjunto com técnicas de inteligência artificial, para classificar os imóveis
do ponto de vista das condições da fachada, sem necessidade de visitá-los. A
essa metodologia computacional os cientistas deram o nome de PCINet.
Para testar a eficácia do
modelo, o grupo visitou os edifícios de 200 quarteirões da cidade de Campinas,
mediu os três componentes tradicionais do ICM (condições da construção e do
quintal, além do grau de sombreamento), classificou as condições das fachadas e
as fotografou. Os dados coletados alimentaram o PCINet, que se mostrou capaz de
prever as condições das fachadas dos edifícios com base apenas no uso de
fotografias. Observou-se também que as condições da fachada se correlacionaram
com as do edifício e do quintal, e razoavelmente bem com as de sombreamento.
“O uso de imagens do nível da
rua, como as fornecidas pelo Google Street View ou OpenStreetMap,
e do PCINet poderiam ajudar a otimizar o monitoramento do A. aegypti,
reduzindo o número de visitas presenciais necessárias para identificar
edifícios, quarteirões e bairros com maior risco de arboviroses como a dengue,
direcionando as atividades de controle para essas áreas”, diz Francisco Chiaravalloti Neto,
coordenador do estudo e professor do Laboratório de Análise Espacial em Saúde
(Laes) da Faculdade de Saúde Pública (FSP-USP).
Ações
direcionadas
Os próximos passos, em um
futuro projeto, incluem a validação da técnica em cidades de tamanhos e
características distintas – estão nos planos Campinas, Indaiatuba, Santa
Bárbara do Oeste, Ribeirão Preto e São José do Rio Preto. Uma vez validada, a metodologia
poderá ser aplicada em qualquer município brasileiro (ou mesmo mundial). Com
isso, os pesquisadores acreditam que poderão indicar aos municípios as regiões
com maior probabilidade de se encontrar o vetor e, portanto, maior risco de
arboviroses.
De acordo com Chiaravalloti, a
ideia é que órgãos do governo tenham condições de promover um trabalho de
combate à dengue, zika e chikungunya mais direcionado e exclusivo nas áreas de
risco.
O estudo também contou com a
participação de pesquisadores do Grupo de Vigilância Epidemiológica de
Campinas, do Instituto de Energia e Ambiente da USP (IEE-USP), do Instituto
Pasteur de São Paulo e da University of Stirling (Reino Unido).
O artigo Automatic
mapping of high-risk urban areas for Aedes aegypti infestation based on
building facade image analysis pode ser lido em: www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.30.23298876v1.
Julia Moióli
Agência FAPESP
https://agencia.fapesp.br/analise-de-fotos-de-fachadas-de-edificios-pode-ajudar-a-mapear-areas-urbanas-com-alto-risco-para-dengue/50830
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