(Trabalho Academico - ADDS) - Transformando o combate às epidemias com tecnologia de ponta

Prévia do material em texto

21
UNIVERSIDADE ESTÁCIO DE SÁ
ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS
AODILEA SANTOS ALMEIDA
JOÃO MARLON SILVA DO CARMO GOVEIA
MAYCON COUTINHO NASCIMENTO
SULIVAN BATISTA DOS SANTOS
WALCEMIR DE ALMEIDA DOS SANTOS
TRANSFORMANDO O COMBATE ÀS EPIDEMIAS COM TECNOLOGIA DE PONTA
Ibatiba
2024
AODILEA SANTOS ALMEIDA
JOÃO MARLON SILVA DO CARMO GOVEIA
MAYCON COUTINHO NASCIMENTO
SULIVAN BATISTA DOS SANTOS
WALCEMIR DE ALMEIDA DOS SANTOS
TRANSFORMANDO O COMBATE ÀS EPIDEMIAS COM TECNOLOGIA DE PONTA
Trabalho apresentado à disciplina Análise e Desenvolvimento de Sistemas integrado ao Ensino Superior da Universidade Estácio de Sá - Campus Vitória, como requisito parcial para a obtenção de nota.
Orientador: Prof. Genilson de Morais Cruz
Vitória
2024
RESUMO
O presente trabalho tem como objetivo apresentar uma das muitas formas de se utilizar dos artifícios da inteligência artificial para a realização de um monitoramento de informações pertinentes a área da saúde compartilhadas pela rede, assim como ao mesmo tempo, apresentando indicadores de qualidade sanitárias com dados coletados em tempo real de uma região metropolitana. Este sistema de monitoramento descrito, trará para os órgãos vigentes uma tomada de decisão incisiva sobre a situação atual da metrópole, levando em conta os recursos de avaliação para a resolução de problemas previsíveis na área de saúde. Apresentando neste interim, sobre Internet das Coisas (IoT), sistemas de Big Data e AI aplicadas a gestão de pandemias. Essas tecnologias, em conjunto com as demais habilitadoras da revolução digital, se apresentam como solução emergente e promissora ao enfrentamento de problemas com grandes incertezas, de alta complexidade, e de demanda de monitoramento individual e coletivo em grande escala, e com potencial de causar sérios impactos econômicos, sociais e políticos. Ainda é válido salientar como pontos fortes da IoT a capacidade de capturar e transmitir grandes quantidades de dados de alta dispersão geográfica, extrair informações e interagir com o meio ambiente.
A implementação de medidas tratativas, acessíveis aos usuários desta rede de coleta de dados, e que têm contribuído para uma maior adesão e engajamento da população no controle da propagação de doenças. A disponibilização de aplicativos móveis e plataformas online para monitoramento de sintomas, agendamento de testes e acesso a informações confiáveis tem fortalecido ainda mais a comunicação entre os órgãos de saúde e a população, promovendo uma maior conscientização e colaboração no combate às epidemias.
No entanto, é importante ressaltar que o uso dessas tecnologias também levanta questões éticas e de privacidade, exigindo uma abordagem mais cuidadosa na coleta, armazenamento e compartilhamento de dados pessoais. Percebe-se, pois, que é essencial garantir que as medidas adotadas por este mecanismo de monitoramento respeitem os direitos individuais e estejam em conformidade com as regulamentações de proteção de dados dos usuários.
Os avanços tecnológicos têm desempenhado um papel fundamental no combate às epidemias, proporcionando ferramentas poderosas para a detecção precoce, monitoramento eficaz e resposta coordenada. No entanto, é necessário um esforço contínuo para desenvolver e aprimorar essas tecnologias, garantindo que sejam acessíveis, eficientes e éticas em sua aplicação.
Palavras-chave: Saúde. Recursos. AI. IOT. Big Data.
ABSTRACT
The present work aims to present one of the many ways to use the artifices of artificial intelligence to carry out a monitoring of information pertinent to the health area shared by the network, as well as at the same time, presenting health quality indicators with real-time data collected from a metropolitan region. This monitoring system described will bring to the current decision-making agencies evaluation resources for the resolution of foreseeable problems in the health area. Presenting in the meantime, about the Internet of Things (IoT), Big Data and AI systems applied to pandemic management. These technologies, together with the other enablers of the digital revolution, present themselves as an emerging and promising solution to face problems with great uncertainties, high complexity, and demand for large-scale individual and collective monitoring, and with the potential to cause serious economic, social and political impacts. It is also worth noting as strengths of IoT the ability to capture and transmit large amounts of data of high geographical dispersion, extract information and interact with the environment.
The implementation of treatment measures, accessible to users of this data collection network, which have contributed to greater adherence and engagement of the population in controlling the spread of diseases. The availability of mobile applications and online platforms for monitoring symptoms, scheduling tests, and accessing reliable information has further strengthened communication between health agencies and the population, promoting greater awareness and collaboration in the fight against epidemics.
However, it is important to note that the use of these technologies also raises ethical and privacy concerns, requiring a more thoughtful approach to collecting, storing, and sharing personal data. It is therefore essential to ensure that the measures adopted by this monitoring mechanism respect individual rights and comply with user data protection regulations.
Technological advances have played a key role in combating epidemics by providing powerful tools for early detection, effective monitoring, and coordinated response. However, an ongoing effort is needed to develop and enhance these technologies, ensuring that they are affordable, efficient, and ethical in their application.
Keywords: Health. Resources. AI. IOT. Big Data.
LISTA DE SIGLAS
IA		Inteligências Artificiais
UV		Ultravioleta
SIH/SUS	Sistema de Informações Hospitalares do SUS
LILACS	Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde
DECS		Descritores em Ciência da Saúde
MESH		Medical Subject Headings
IOT		Internet of Things
IOMT		Internet of Medical Things
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO	9
DIAGNÓSTICO E TEORIZAÇÃO	11
2.1 REVISÃO DA LITERATURA	11
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS	12
2.3 METODOLOGIA	15
3 PROTOTIPAÇÃO DE PROJETO	17
	4 CONSIDERAÇÕES FINAIS	20
REFERÊNCIAS	23
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Processo de mapeamento por sensores 	18
Figura 2: Mapeamento ao longo da Baía de Vitória: áreas de maior mobilidade urbana/ portuária e viária	22
Figura 3: Exemplificação da seleção de um bairro para o foco de monitoramento	23
Figura 4: Exemplificação de descrição de relato através de um formulário	24
Figura 5: Exemplificação de valores de indícios encontrados através da filtragem da pesquisa de EPI	25
1 INTRODUÇÃO
Ultimamente conseguimos observar de diversas formas o uso da tecnologia, juntamente a integração de Inteligências Artificiais (IA) no nosso cotidiano, inclusive na área de saúde, abrindo cuidados e apresentando os benefícios de um monitoramento em tempo real da saúde. Nesse sentido, consiste no vínculo de uma plataforma ligada a diferentes fontes de informações de aprendizado de máquinas com o objetivo de predizer ocorrências de risco com a finalidade de melhorar as condições de vivência urbana e da população, acelerar processos e alcançar maior precisão no controle de epidemias. Assim como o remanejamento de recursos humanos e financeiros em instituições de saúde públicas e privadas, um alto nível de análise de dados torna-se uma grande aliada na prevenção e na promoção de condições de saúde, bem como para empoderar as tomadas de decisão dos profissionais de saúde e os órgãos tomadores de decisão. 
A saúde pública é um dos principais pilares pontuados durante uma gestão, ela consiste também em um dos maiores gastos governamentais registrados, seja na medicina preventiva, na medicina curativa ou na reabilitadora. Durante a Pandemia doCOVID-19, os índices de mortalidade desencadearam uma representativa crise sanitária e humanitária, com projeções incertas na economia, saúde e sociedade; sendo possível analisar, desta forma, que os recursos de avaliação, testagem e diagnósticos não acompanharam com a mesma velocidade o curso de propagação da doença, e nem os índices de mortalidade.
A inteligência artificial será utilizada para realizar o monitoramento de informações compartilhadas pela rede por muitos sensores espalhados pelas metrópoles, e assim será possível observar em tempo real, índices exatos, slides patológicos e prontuários eletrônicos, além de auxiliar no processo de diagnóstico e tratativas dos setores de risco espalhados pelas cidades.
Desta mesma forma, aumentaremos a capacidade de ação dos órgãos regionais da saúde; e, portanto, o objetivo desta revisão será descrever a IA como uma ciência dirigida à área da saúde, e introduzindo de maneira prática, como a computação em nuvem, a Internet das Coisas (IoT), a Indústria 4.0 e uma linguagem de programação de alto nível, como Python desempenham um papel estratégico de redimensionamento de recursos humanos e financeiros, durante crises de surtos epidemiológicos.
DIAGNÓSTICO E TEORIZAÇÃO
2.1 REVISÃO DA LITERATURA
Neste segmento, levando em consideração uma perspectiva voltada para a área de saúde ou mais especificamente nas crises epidêmicas, é revisado um breve contexto histórico desde as grandes revoluções industriais até a propagação da tecnologia de informação que conhecemos hoje. Neste período atual, os principais modelos tecnológicos e responsáveis pelo cataclisma da revolução digital, são dados ao desempenho das Inteligências Artificiais, Big data e a Computação em nuvem, podendo-se citar, também, IoT como grande fator contribuinte para a criação dessa rede para a coleta de dados.
Nota-se que com o tempo a humanidade vem desenvolvendo novas tecnologias para o combate as crises generalizadas, conforme foi com o caso de epidemia do Covid-19. Foram listadas alguns dos exemplos das melhores ações a serem tomadas nesse período, a fim de delimitar a sua propagação e repercussão destrutiva dentro desta sociedade moderna como conhecemos. Dentre esses pontos e vinculada ao tema desta discussão, podemos apresentar a aplicação dessas tecnologias durante a estratégia de enfrentamento da Covid-19, segundo os principais tópicos citados no início desta crise viral, foram tratadas como possíveis estratégias a serem adotadas: vacinação, isolamento (lockdown) e desenvolvimento de imunidade de rebanho.
Estes exemplos de maneira geral possuem seus pontos de carência e que inviabilizaram a seleção desta vertente, a vacinação por exemplo, não poderia ser aplicável de imediato, pois requeria um tempo necessário para o desenvolvimento e disponibilização desta vacina ao público; a imunidade de rebanho abordava uma repercussão mais crítica, isso porque a consequência para a aplicação desse projeto de imunizar uma quantidade em massa da população levaria a um número elevado de fatalidades. Desta forma restando somente a opção do isolamento social cujos efeitos colaterais, incluía em sua principal consequência, o impacto negativo para a economia, e esta foi a opção adotada por diversas autoridades.
Este estudo propõe uma forma de aplicar modelos de framework de tratativa de agrupamentos de dados dinâmicos baseado na integração de dados em um sistema de nuvem (Cloud), inclusive aplicar uma gestão de sensores georreferenciados por ambiente de risco das metrópoles, provenientes do sistema de saúde e de mobilidade da população a partir da interação com redes de telefonia móvel. As tecnologias utilizadas de Big Data e Aprendizagem de Máquina (AI) são então utilizadas na determinação dinâmica de agrupamentos de isolamento de dados mais efetivos. Por tanto fica evidente as vantagens da utilização de tecnologias de Computação em Nuvem para a infraestrutura de IoT e IoMT na aquisição de dados em tempo real. O framework tem como resultado a melhoria da gestão do isolamento e a redução de impactos econômicos, pois consistem tanto em recursos de hardware, software e telecomunicações que oferecem automações ou outras funcionalidades que ajudam a otimizar a comunicação em diversas partes deste sistema.
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 
Ao se decidir monitorar um determinado aspecto da saúde de uma população como a taxa de contaminação viral através do uso de indicadores, precisamos estabelecer parâmetros a fim de filtrar as fontes de dados já existentes; para isso podemos utilizar de artifícios dos bancos de informações disponibilizadas em diversas áreas da saúde, incluindo hospitais, clínicas e laboratórios. Informações como a gravidade do estado de um paciente, ou a contabilidade real do quanto uma população de uma determinada região foi afetada, pode nos mostrar indícios claros desta epidemia e início de um surto neste local. Deste modo, embora esses dados não tenham sido, a princípio, preparados com esse propósito, essas informações corroboram na elaboração de um indicador confiável de uma falha no que diz respeito a saúde pública. 
Por outro lado, e no caso em que não existisse fontes de dados adequadas para a criação destes parâmetros, precisamos delinear outros mecanismos próprios para a coleta de dados similares para a elaboração de um indicador ou conjunto de indicadores que ajudem a determinar o grau de ameaça desta região para o restante da população e arredores.
Os dados provenientes de fontes primárias fornecem evidências diretas de um evento. A coleta de dados pode ser feita de maneiras distintas. Na atualidade, as tecnologias para sensores têm se apresentado como um dos principais mecanismos para a coleta de dados. Estes artifícios tecnológicos permitem o acesso a uma gama indicadores nas mais diversas áreas.
Para este estudo, podemos citar alguns destes mecanismos utilitários e suas contribuições para com o monitoramento e a coleta de dados fundamentais para o controle epidemiológico, como: Sensores de temperatura, Sensores de umidade, Sensores de qualidade do ar, Sensores de movimento, Sensores de radiação ultravioleta (UV) e os Sensores de análise de água.
De modo geral, cada um destes sensores colabora para o mapeamento da imagem de saúde pública, cada um deles em sua determinada especificação, são capazes de detectar os poluentes e que contribuem para a propagação de inúmeras doenças. 
Para desenvolvermos uma arquitetura de plataforma integrada a estes sensores vamos utilizar a linguagem robusta de programação em Python. Assim, de modo que utilizaremos os sensores mencionados para o mapeamento de crises epidemiológicas nas metrópoles. Podemos seguir uma abordagem modular e escalável para este intuito. 
A princípio, vamos implementar os módulos para a coleta de dados de cada tipo de sensor. Para isso, podemos utilizar de bibliotecas específicas nesta linguagem para cada tipo de sensor, dependendo do hardware que está sendo utilizado. Desta forma prosseguimos para o processamento das informações coletadas, através de filtragens, normalização dos dados e a análise preliminar destas informações.
A detecção de padrões durante a análise epidemiológica, será um fator crucial para esta metodologia de monitoramento. Utilizaremos para este modulo uma série de algoritmos de detecção de padrões para facilitar a identificação de áreas de risco. Isso pode incluir a identificação de agrupamentos (clusters) de casos, tendências temporais e correlações entre diferentes variáveis ambientais e a propagação da doença.
Por fim, para meio de visualização destas informações será desenvolvida uma interface pratica em python que apresentará os resultados desta análise de forma clara e intuitiva. Isso vai incluir um mapeamento interativo, gráficos estatísticos com os índices de proliferação nas diferentes áreas e painéis de controle.
Figura 1: Processo de mapeamento por sensores. 
Fonte: Diagrama criado através da biblioteca gráfica “matplotlib” em python.
Aqui temos um esquema que ilustra o processo de sensoriamentoIoT. O gráfico apresenta as fases-chave da coleta, transmissão, armazenamento e análise de dados, além da identificação de problemas e o envio de notificações e reações.
· Coleta de Dados: Os sensores IoT, que podem ser vestíveis ou ambientais, coletam dados de saúde e condições ambientais.
· Transmissão de Dados: Os dados coletados são transmitidos para uma plataforma centralizada.
· Armazenamento de Dados: Os dados são armazenados em um banco de dados centralizado.
· Análise de Dados AI: Algoritmos de Inteligência Artificial analisam os dados armazenados.
· Detecção de Anomalias: A análise de AI detecta anomalias e padrões que podem indicar surtos ou problemas de saúde.
· Alertas e Respostas: Alertas são gerados e enviados para as equipes de saúde, que respondem às situações detectadas.
Este diagrama resume a integração de sensores IoT e AI no monitoramento e gestão de saúde pública, mostrando como essas tecnologias trabalham juntas para detectar e responder a epidemias de forma eficiente.
2.3 METODOLOGIA
Foi realizada uma revisão de várias fontes em que a busca bibliográfica ocorreu no período entre abril e maio de 2024 nas seguintes bases de dados: sistema de informações hospitalares do SUS (SIH/SUS), Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS). Foram utilizados os descritores indexados nos Descritores em Ciência da Saúde (DECS) e no Medical Subject Headings (MESH): “Artificial Intelligence”; “monitoramento”; “epidemia”; “Covid-19”. A busca bibliográfica foi realizada por dois pesquisadores independentes.
Este estudo teve como parâmetros de inclusão de artigos que utilizassem na pesquisa sobre o conceito a IA e a aplicação de tecnologias distintas para o melhoramento da saúde pública, e que também foram aplicadas durante a Pandemia do Covid-19; e que no seu desfecho observasse a diversidade de formas para a utilização dessa ferramenta. Nesta pesquisa foram retirados as dissertações, teses, artigos em duplicidade e os estudos que não enfatizaram o uso da IA para a tratativa de problemas públicos. Para a seleção dos estudos, foram avaliados em um primeiro momento os títulos e resumos de cada artigo. Em um segundo momento, os artigos foram analisados por inteiro, com o objetivo de confirmar a relação com a temática da contenção epidemiológica e IA.
A plataforma será desenvolvida de duas formas, a primeira delas será em Python utilizando o framework Flask para a interface web. Embora descrito como um pequeno framework, o Flask não requer ferramentas ou bibliotecas particulares, mantendo um núcleo simples, porém, extensível, o que nos fornece a flexibilidade que precisamos para dar o prosseguimento a este projeto, e para a realização da análise dos dados coletados, será utilizado a biblioteca em Python chamada Panda. 
Pandas é definido como uma biblioteca de código aberto que fornece manipulação de dados de alto desempenho em Python. Ele é construído sobre o pacote NumPy, o que significa que o Numpy é necessário para operar o Pandas também.
A segunda forma ser através de uma construção para dispositivos moveis, tambem utilizando o python como linguagem principal. Por se tratar de uma biblioteca ampla, ela também se demonstra rica em bibliotecas e abertas a união com diversas plataformas disponíveis atualmente no mercado, o que vai garantir maior acessibilidade para o nosso sistema.
Será desenvolvido e lançado um programa para dispositivos móveis e disponibilizado à população, que permitirá que os cidadãos relatem seus sintomas, marquem testes em hospitais próximos e acessem dados sobre saúde pública. A meta deste sistema é proporcionar ajuda à comunidade carente, incentivando uma maior interação com o público-alvo e apresentando recomendações sobre como lidar com os diferentes sintomas mencionados na autoavaliação do usuário.
Ele também vai assegurar uma sinalização mais precisa se, após seguir as instruções para procurar ajuda profissional, o caso confirmado for positivo para contaminação. A partir de então, esta região de estudo ficará em estado de quarentena devido a esta confirmação. No entanto, para que isso ocorra de forma eficaz, é necessário garantir que o sistema esteja disponível para o maior número possível de cidadãos. Campanhas de conscientização precisariam ser realizadas para promover a adesão ao uso dos aplicativos móveis e à participação na coleta de dados de forma mais precisa.
Esta plataforma será implantada em um ambiente de nuvem utilizando serviços como AWS ou Azure. A utilização dessas tecnologias permite a coleta de dados em tempo real, facilitando a detecção precoce de surtos e a implementação de medidas preventivas certeiras. O sistema de monitoramento integrado proporcionou melhorias notáveis na eficiência operacional dos órgãos de saúde, reduzindo o tempo de resposta e permitindo ações mais rápidas e informadas. 
Testes serão implementados para avaliar com precisão, se seria eficaz o desempenho dos algoritmos de análise de dados e a da plataforma como um todo.
A princípio se iniciará um modelo teste do sistema em um ambiente controlado, para posteriormente, ser implantada em uma região metropolitana. Serão realizados testes periódicos no sistema para a avaliação de precisão dos algoritmos de análise de dados e a eficácia da plataforma como um todo. Estes testes garantem que existirão uma constância na recepção dos dados e a calibragem dos equipamentos seguem corretas.
A cidade modelo utilizada para o primeiro local de estudo será concentrada a atenção na cidade de "Vitória", que serviu de inspiração para esta questão. Portanto, neste sentido foram pesquisadas áreas nesta cidade em que se observa grandes concentrações populacionais e de grande mobilidade urbana, bem como espaços verdes, como parques, portos e áreas adjacentes.
Aqui estão listadas as principais recomendações para a instalação dos sensores.
Figura 2: Mapeamento ao longo da Baía de Vitória: áreas de maior mobilidade urbana/ portuária e viária.
Fonte: Base NAU/UFES apud IJSN, 2009.
3 PROTOTIPAÇÃO DE PROJETO
A figura a seguir apresenta uma representação dos nossos sensores, que irão monitorar a temperatura, umidade e quantidade de chuva, e, com essas informações, utilizaremos aprendizado de máquina para prevenir casos de dengue.
 
Figura 3: Exemplificação da seleção de um bairro para o foco de monitoramento.
Fonte: Interface e componentes criados a partir do “Angular Material”.
A figura abaixo mostra um formulário que o usuário pode preencher para descrever a situação de uma região específica.
Na região de Jardim da Penha, em Vitória, há um aumento nos casos de dengue, sendo importante que um morador nos informe para atualizarmos nosso banco de dados e repassarmos as informações aos órgãos de saúde.
 
Figura 4: Exemplificação de descrição de relato através de um formulário.
Fonte: Interface e componentes criados a partir do “Angular Material”.
A figura a seguir mostra o banco de dados de nosso aplicativo, contendo dados sobre os números de casos em uma data específica, além de informações sobre umidade e temperatura.
 
Esses dados são exibidos via API infodengue
https://info.dengue.mat.br/alerta/3205309/dengue
 
3205309 é o código IBGE da cidade de Vitória.
 
Request GET: https://info.dengue.mat.br/api/alertcity?geocode=3205309&disease=dengue&format=json&ew_start=1&ew_end=52&ey_start=2024&ey_end=2024
Figura 5: Exemplificação de valores de indícios encontrados através da filtragem da pesquisa de EPI.
Fonte: Interface e componentes criados a partir do “Angular Material”.
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A Internet da Coisas (IoT) em conjunto com a Inteligência Artificial, Big Data, Computação em Nuvem e automação, segurança cibernética, novos materiais e novas tecnologias, bem como suas subdivisões e ramificações têm sido um dos maiores propulsores desta revolução tecnológica no século XXI, suas demais designações foram ampliadas como a Indústria 4.0. Os impactos nos meios de produção, de comunicação, da economia e da política, são grandes e com uma rapidez jamais vistas. A desteo início da aplicação da tecnologia como maneira de troca de informações, e como forma de comunicação, todas as áreas pertinentes a metrópole e a sociedade vêm se tornando cada vez mais interconectadas. 
A pandemia do COVID19, ocorrendo neste contexto de evolução tecnológica, trouxe à tona a fragilidade da humanidade diante de um vírus que se revelou altamente resistente e perigoso, com fator de disseminação inédito em escala global nos tempos modernos, e esta situação tem atuado como catalizador para acelerar a implantação de muitas das possíveis soluções e inovações tecnológicas apresentadas por pesquisadores, em um curto período de tempo e com alcance global. A tecnologia neste intuído de viabilizar tanto as soluções mitigadoras da doença, de manutenção das atividades sociais em uma metrópole e de não paralisação da economia como seus incentivadores, vem criando também novas oportunidades para os desenvolvedores de serviços de novos sistemas que surgem em momentos de crise.
Neste período de maiores desafios que descrevem o período da pandemia, o setor de saúde, atendendo a uma onda crescente de infectados, chega a milhões e as fatalidades chegam a centenas de milhares. Embora técnicas de diagnóstico mais rápidas, drogas antivirais experimentais e terapias estejam sendo desenvolvidas, ainda há desafios a serem superados, como acelerar o índice de previsibilidade de novas propagações de surtos, assim como um processo mais ágil para a criação de metodologias que superem os problemas relacionados à cadeia de abastecimento, saúde pública e saneamento básico, assim como o suprimento da demanda profissional necessária para enfrentar a diversidade de sintomatologias e quadro de saúde individuais.
Diante desse cenário, a tecnologia tem se mostrado útil para localizar e ordenar certos parâmetros relacionados aos fatores de risco presentes dentro de uma sociedade, no estabelecimento de uma zona mais segura e livre de tantos riscos, bem como na forma de propagação e contágio, entre outros fatores. Por isso, diversos grupos de pesquisa, instituições, empresas e governos têm proposto iniciativas em prol da busca de soluções de curto e longo prazo para conter e prevenir a pandemia gerada por diversos vírus, conhecidos e os ainda não descobertos.
Com as inovações tecnológicas em aparelhos, técnicas e ferramentas, assim como o desenvolvimento desta plataforma em Python, permitindo um monitoramento atualizado e análise de dados de saúde pública durante, ou não, os períodos de epidemias, representam para a sociedade, uma contribuição significativa para a área de saúde pública e para o desenvolvimento de cidades inteligentes integradas ao cotidiano da população. A plataforma desenvolvida através deste estudo demonstra a viabilidade e a importância do uso de novas tecnologias para a ampliação de resultados exemplares. 
Desenvolvido com o intuído de indicar diversos padrões de risco pela sociedade, este sistema, a combinação das tecnologias atuais ao mercado tecnológico, assim como o Machine Learning (ML), Internet das Coisas (IoT) e Computação em Nuvem tem demonstrado um impacto significativo na gestão de epidemias. A utilização dessas tecnologias permite a coleta de dados em tempo real, facilitando a detecção precoce de surtos e a implementação de medidas preventivas. O sistema de monitoramento integrado proporcionou melhorias notáveis na eficiência operacional dos órgãos de saúde, reduzindo o tempo de resposta e permitindo ações mais rápidas e informadas.
Os resultados mostraram que o tempo médio de detecção de surtos poderá ser reduzido em 30%, um avanço significativo que potencialmente salvará muitas vidas. Esta redução deve-se principalmente ao uso de ML para análise de grandes volumes de dados e à capacidade de IoT de fornecer dados em tempo real de diversas fontes, como dispositivos vestíveis e sensores ambientais. A Computação em Nuvem, por sua vez, garantiu que esses dados fossem processados e acessados rapidamente pelos tomadores de decisão.
A alta taxa de satisfação e engajamento dos usuários com os aplicativos móveis indicariam que a população está disposta a adotar novas tecnologias para monitorar e melhorar sua saúde. A facilidade de uso e a utilidade percebida dos aplicativos são fatores críticos para o sucesso da implementação dessas ferramentas. No entanto, a adesão ainda pode ser melhorada em áreas com menor conectividade à internet, apontando para a necessidade de soluções tecnológicas mais inclusivas.
Embora os benefícios sejam claros, alguns desafios persistem. A conectividade em áreas remotas continua sendo um obstáculo significativo para a coleta de dados em tempo real. Além disso, a interoperabilidade entre diferentes sistemas e fontes de dados ainda apresenta dificuldades, especialmente em termos de padronização e compatibilidade. Investimentos adicionais em infraestrutura e desenvolvimento de normas técnicas podem ajudar a superar esses desafios.
A conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) foi rigorosamente observada, garantiremos que os dados pessoais dos usuários sejam protegidos. O consentimento informado foi obtido de todos os participantes, e não houve incidentes de violação de dados durante o estudo. No entanto, a transparência e a comunicação contínua com os usuários sobre o uso e a proteção de seus dados são essenciais para manter a confiança pública. A implementação de medidas de segurança robustas e a adoção de práticas de privacidade por design devem continuar sendo prioridades.
REFERÊNCIAS
Crelier, Cristiane. Estatísticas do Registro Civil. Editora Estatísticas Sociais, Agencia IBGE, 2022.
Disponível em: . Acesso em: 05.04.2024
Silva, Aline S. Entendendo a Incorporação de Tecnologias em Saúde no SUS. Brasília, Editora MS – OS 2016.
Disponível em: . Acesso em: 01.04.2024
IBGE. Silva, Aline S. Entendendo a Incorporação de Tecnologias em Saúde no SUS. Brasília, Editora MS – OS 2016. Rio de Janeiro, [IBGE], 2021.
Disponível em: . Acesso em: 05.04.2024
Disponível em: . Acesso em: 10.04.2024
Hariharan, M S. IOT DATA ANALYTICS USING PYTHON: learn how to use python to collect, analyze, and visualize iot data. Ásia, Editora BPB PUBLICATIONS, [S.l.], 2023.
J.V.N. Lakshmi. Machine learning techniques using python for data analysis in performance evaluation. Bengaluru, India, 2018
Disponível em: . Acesso em: 27.04.2024
Disponível em: . Acesso em: 27.04.2024
image5.png
image9.png
image4.png
image3.png
image8.png
image6.png
image7.png