No Brasil, o combate às Doenças Determinadas Socialmente (DDS), como Chagas, hanseníase ou tuberculose, esbarra em um desafio complexo de saúde pública: entender como as condições de vida da população influenciam a disseminação dessas infecções. Para mapear essa vulnerabilidade, gestores e cientistas precisam cruzar grandes volumes de registros médicos com indicadores de desigualdade, como saneamento básico, renda e alfabetização. O nó do problema está em transformar essa montanha de dados dispersos em informações estratégicas que permitam prever riscos e antecipar ações preventivas nos municípios.
Interface digital do software GeoDDS apresenta a visão macro dos cenários de vulnerabilidade epidemiológica nas regiões brasileiras
Como resposta a esse desafio, pesquisadores da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (Ufersa) desenvolveram o GeoDDS (Painel de Avaliação de Vulnerabilidade em Doenças Determinadas Socialmente), plataforma que utiliza Inteligência Artificial e aprendizagem de máquina para monitorar cenários epidemiológicos. O software, desenvolvido no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Administração (PPGA/Ufersa), acaba de conquistar o registro oficial de propriedade industrial junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI). A ferramenta cruza os fatores socioeconômicos aos dados de saúde para identificar padrões e indicar de forma automatizada quais cidades estão mais expostas a essas enfermidades.
Interface de entrada do sistema e equipe executora
O GeoDDS é resultado do projeto de pesquisa “Modelos Digitais de Geoanálise para Identificação de Municípios com Vulnerabilidade a Doenças Determinadas Socialmente”, coordenado pelo professor Ciro José Jardim de Figueiredo, do Departamento de Engenharia e Ciências Ambientais da Ufersa. O egresso do curso de Ciência da Computação, Antônio Carmo foi bolsista no projeto e atuou diretamente no desenvolvimento da plataforma. O projeto foi desenvolvido no âmbito da Chamada CNPq/DECIT/MS nº 31/2024, destinado ao apoio a projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação em Doenças Determinadas Socialmente, inserido no eixo de novas tecnologias de vigilância. O estudo recebeu financiamento na ordem de R$ 150 mil.
A pesquisa estruturou uma base de dados contemplando 175 municípios considerados prioritários, reunindo registros de morbidades e infecções como doença de Chagas, esquistossomose, hanseníase, hepatites virais, HIV/AIDS, malária, sífilis e tuberculose. Foram utilizados dados referentes ao período de 1980 a 2024, obtidos em bases governamentais, especialmente o DATASUS, e integrados a diferentes características socioeconômicas e demográficas dos municípios.
Entre os fatores analisados estão o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), Produto Interno Bruto (PIB), população, alfabetização, envelhecimento populacional, condições de saneamento básico, escolaridade, características de raça/cor e distribuição da população entre áreas rurais e urbanas. A integração dessas informações possibilita investigar de que maneira diferentes condições sociais estão relacionadas à ocorrência das doenças.
Inteligência Artificial aplicada à saúde pública
Desenvolvido em linguagem de programação Python, o GeoDDS utiliza diferentes técnicas de aprendizagem de máquina. Entre elas estão Random Forest, SVM Linear Balanceado e a técnica de agrupamento K-means. A combinação desses métodos permite identificar padrões nos dados e avaliar quais determinantes sociais apresentam maior contribuição para a ocorrência dos casos registrados.
A plataforma disponibiliza essas informações por meio de uma interface digital com dashboard interativo, visualização de mapas, análise de indicadores e comparação entre municípios. Dessa forma, os dados podem ser utilizados não apenas para estudos acadêmicos, mas também como ferramenta de apoio a gestores e profissionais envolvidos com o planejamento de políticas públicas.
A proposta é permitir que secretarias municipais e estaduais de saúde, órgãos de vigilância epidemiológica e outras instituições vinculadas ao Sistema Único de Saúde possam utilizar informações integradas para reconhecer diferentes cenários de vulnerabilidade e subsidiar a definição de ações preventivas.
Pesquisa, inovação e formação
De acordo com o professor Ciro Figueiredo, além do desenvolvimento tecnológico, o projeto também contribuiu para a formação de recursos humanos e para a produção científica na Ufersa. Estudantes participaram de diferentes etapas da pesquisa, incluindo coleta, tratamento e organização de dados, desenvolvimento da plataforma, programação, análise dos resultados e atividades de divulgação científica.
Painel interativo do GeoDDS exibe o mapeamento de casos de doenças determinadas socialmente no município de Altamira, no Pará.
Os resultados do projeto também vêm sendo apresentados à comunidade científica. Parte das pesquisas relacionadas aos modelos de avaliação de vulnerabilidade foi apresentada no LVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, realizado em 2025 e outros resultados deram origem a trabalhos científicos em processo de publicação.
Com a expedição do certificado de registro pelo INPI, o GeoDDS passa a integrar o conjunto de tecnologias desenvolvidas pela Ufersa com proteção formal de propriedade intelectual. O reconhecimento representa mais uma etapa na transformação dos resultados da pesquisa científica desenvolvida na Universidade em soluções tecnológicas com potencial de aplicação na sociedade.
O registro também reforça a atuação da Ufersa na integração entre pesquisa, inovação, Inteligência Artificial e saúde pública, especialmente no desenvolvimento de ferramentas capazes de utilizar grandes volumes de dados para apoiar decisões baseadas em evidências e contribuir para o planejamento de políticas públicas voltadas às populações em situação de maior vulnerabilidade.