Um software capaz de identificar, a partir de imagens aéreas, caixas d’água sobre telhados ou lajes e piscinas em áreas abertas foi desenvolvido por pesquisadores brasileiros com o auxílio de ferramentas de Inteligência Artificial. A proposta é usar esse tipo de imagem como indicador de zonas especialmente vulneráveis a infestações do mosquito Aedes aegypti, transmissor de doenças como dengue, zika e chikungunya. Além disso, a estratégia desponta como potencial alternativa para um mapeamento socioeconômico dinâmico das cidades – um ganho para diferentes políticas públicas.

A pesquisa, apoiada pela Fapesp, foi conduzida por profissionais da USP, da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e da Superintendência de Controle de Endemias (Sucen) da Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo.

Entre outras coisas, o grupo almeja incorporar outros elementos para serem detectados nas imagens e quantificar as taxas reais de infestação do Aedes aegypti em uma dada região para refinar e validar o modelo. “Nós esperamos criar um fluxograma que possa ser aplicado em diferentes cidades para encontrar áreas de risco sem a necessidade de visitas domiciliares, prática que gasta muito tempo e dinheiro público”.

Apesar de as fotos aéreas de Campinas terem sido obtidas com um drone, espera-se que, no futuro, a estratégia testada nessa pesquisa recorra apenas às imagens de satélite.

No estudo em Belo Horizonte, as imagens de satélite foram empregadas com sucesso – elas precisam de alta resolução para que o computador consiga identificar os padrões.

Embora esse tipo de metodologia pareça custoso, ele gera uma potencial economia ao dispensar a necessidade de visitas presenciais para mapear, casa por casa, áreas suscetíveis à dengue. Em vez disso, os agentes de saúde aproveitariam as informações obtidas remotamente – e processadas com a Inteligência Artificial – para se dirigir aos locais prioritários com mais assertividade.

Fonte: webgis.tech
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