Inteligência artificial no combate à dengue e na busca por vacinas (por Régis de Oliveira Júnior)-radardasaude

Régis de Oliveira Júnior (*)

O Brasil enfrentou em 2025 um cenário de alerta permanente contra a dengue. O Ministério da Saúde registrou mais de 1 milhão de casos prováveis até abril, com 681 óbitos confirmados até a 15ª semana epidemiológica. Apesar de uma redução percentual em relação a 2024, a carga absoluta da doença manteve pressão sobre o SUS. No Paraná, boletins estaduais apontaram 247.134 notificados, 84.384 casos confirmados e 101 mortes. Esses números mostram que, mesmo em anos de queda, a dengue continua a ser uma ameaça grave.

A inteligência artificial já está sendo aplicada em duas frentes complementares. A primeira é o monitoramento. Modelos de aprendizado de máquina cruzam notificações, dados climáticos, mobilidade urbana e imagens de armadilhas para gerar mapas de risco semanais. Projetos divulgados em 2025 mostraram sistemas de visão computacional capazes de identificar larvas e algoritmos que antecipam áreas de maior risco.

Em Foz do Iguaçu, a integração entre bases municipais e estaduais permitiu priorizar visitas domiciliares e distribuir testes rápidos com mais eficiência, reduzindo tempo de resposta e custos operacionais. A cidade registrou queda de 96% nos casos nos primeiros meses de 2025, resultado de ações integradas de limpeza urbana, mobilização comunitária e vigilância epidemiológica apoiada por tecnologia.

A inteligência artificial fortalece o combate à dengue quando une pesquisa, vacina e uso responsável de dados, criando uma resposta mais rápida e precisa para proteger a população.

A segunda frente é a pesquisa de vacinas. Em novembro de 2025, a Anvisa aprovou a vacina do Instituto Butantan, primeira do mundo em dose única contra a dengue. O imunizante, 100% nacional, representa avanço histórico e é resultado de anos de pesquisa. A inteligência artificial acelerou a triagem de candidatos por meio de modelagem computacional, simulando interações entre antígenos e anticorpos e reduzindo meses de experimentação inicial. Essa combinação entre ciência e tecnologia abre caminho para campanhas de vacinação mais rápidas e eficazes.

Os benefícios são evidentes: redução de internações, economia de recursos e maior capacidade de resposta. Mas os riscos também precisam ser destacados. Modelos dependem de dados completos e de qualidade. Subnotificação e desigualdade no acesso a testes comprometem previsões. Sistemas opacos podem reproduzir vieses e priorizar áreas já atendidas, deixando periferias vulneráveis. A proteção de dados pessoais e a aplicabilidade dos algoritmos são pré-requisitos para uso em políticas públicas.

IA e vacinas não substituem o SUS nem a ação comunitária, mas ampliam o alcance da saúde pública quando há governança, dados abertos e capacitação local. O avanço tecnológico não elimina a responsabilidade pública, apenas amplia a capacidade de agir com precisão e rapidez. Sem dados públicos, a inteligência artificial tende a beneficiar apenas regiões estruturadas, ampliando disparidades e enfraquecendo a resposta sanitária. Com transparência, capacitação e auditoria permanente, a inteligência artificial deixa de ser promessa e se torna instrumento real de proteção coletiva.

É preciso padronizar e abrir dados epidemiológicos com anonimização, capacitar profissionais do SUS para interpretar resultados algorítmicos, exigir aplicabilidade e auditoria independente dos modelos, financiar infraestrutura digital municipal para que prefeituras pequenas também usem ferramentas preditivas. Essas ações reduzem desigualdades e aumentam a efetividade das intervenções.

(*) Jornalista formado pela Unisc e especialista em Inteligência Artificial pela ESPM TECH São Paulo.

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