Sistema foi desenvolvido por uma pesquisadora da Universidade Federal de São Carlos. Confira!
Previsão de Casos de Covid-19 por meio da Inteligência Artificial
Uma pesquisadora da UFSCar desenvolveu um sistema de inteligência artificial capaz de prever o número de novos casos de coronavírus no Brasil. A ferramenta, criada pela pós-doutoranda Lílian Biase, utiliza dados de buscas no Google para estimar a quantidade de infectados.
Como Funciona o Sistema
O sistema de IA é treinado para identificar a correlação entre o número de buscas por palavras-chave relacionadas ao coronavírus (como “álcool”, “máscaras”, “coronavírus”) e o número de casos registrados diariamente. Após um processo de aprendizado, o computador consegue criar modelos preditivos, baseados em árvores de decisão, que relacionam as buscas com a quantidade de novos casos. Com isso, ao inserir as informações de buscas de um determinado dia, o programa retorna uma estimativa do número de novos casos.
Precisão e Aplicações
Lílian Biase afirma que o sistema possui um grau de confiança de aproximadamente 95%. A ferramenta consegue diferenciar buscas motivadas por curiosidade daquelas feitas por pessoas possivelmente infectadas, que buscam informações sobre prevenção. Um ponto crucial é a capacidade do sistema em fornecer dados confiáveis mesmo em situações de subnotificação governamental ou falta de testes. Além disso, o estudo revelou mudanças no comportamento de busca online relacionadas à pandemia, semelhante ao observado em pesquisas sobre dengue e influenza.
Leia também
O trabalho de Lílian Biase recebeu o Prêmio de Melhor Uso de Dados Públicos na Conferência de Ciência de Dados do Instituto Norte-americano Ken Kennedy. A pesquisa demonstra o potencial da inteligência artificial para monitorar e prever surtos epidemiológicos, oferecendo informações valiosas para a saúde pública.
