Cruzando dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) e ferramentas de geolocalização e análise espacial para mapear os casos de leptospirose no estado do Acre, o novo sistema de monitoramento, fruto da especialização em Ciência de Dados e Inteligência Artificial oferecida pela Anvisa (Agência Nacional de Vigilância Sanitária) e o Hospital Alemão Oswaldo Cruz no âmbito do Proadi-SUS (Programa de Apoio ao Desenvolvimento Institucional de Saúde) em parceria com o Ministério da Saúde, tem revelado áreas de maior incidência da doença e sua relação direta com alagamentos e chuvas intensas, antecipando ações preventivas.

A leptospirose é uma doença transmitida pela urina de animais, principalmente ratos, e se espalha com facilidade em regiões com enchentes. O estudo desenvolveu uma metodologia de baixo custo para geocodificar endereços dos casos registrados, usando a API do Google Maps, que apresentou 99,79% de acurácia. Com isso, os dados foram cruzados com informações geográficas e climáticas por meio de ferramentas de geoprocessamento em Python.

A metodologia usada é simples, eficaz e pode ser reproduzida em outros contextos, ajudando o poder público a melhorar o monitoramento da doença e planejar ações preventivas com base em evidências. A abordagem também pode ser aplicada a outras doenças de notificação obrigatória, fortalecendo a vigilância em saúde no Brasil.

Ainda entre os trabalhos dos servidores formados se destaca também o projeto “Relatório do PARA — otimização, elaboração e publicação” que agiliza a identificação de resíduos de agrotóxicos em alimentos pela Anvisa. Em vez de planilhas manuais no Excel, são usados scripts simples em SQL e Python para ler, padronizar e tratar dados do SISGAP, POF/IBGE, monografias de agrotóxicos e referências toxicológicas. Com isso, dá para conferir se os resultados estão dentro das regras, calcular o risco dietético (agudo e crônico) e mostrar tudo em painéis interativos no Power BI.

O sistema também faz checagens automáticas que apontam problemas, como dados faltando, resultados fora do padrão ou falhas em laudos de laboratório. No fim, o trabalho fica mais eficiente, com menos erros e mais transparência para o público, contribuindo para a estratégia da Anvisa de usar melhor os dados e informar a população.

Esses são resultados de dois dos 32 trabalhos realizados pelos alunos do Curso de Ciência de Dados e Inteligência artificial, oferecido por meio do Proadi-SUS, em parceria da Anvisa, Hospital Alemão Oswaldo Cruz e Ministério da Saúde e, que serão apresentados durante o I Seminário de Ciência de Dados e Inteligência Artificial no SUS. O evento iniciou no dia 30 de setembro e se encerrou em 1º de outubro, na sede da Anvisa em Brasília.

A especialização ocorre em formato híbrido e 400 horas de formação, o curso é totalmente gratuito e voltado a servidores públicos de instituições de saúde. Realizado online e por meio de imersões, como bootcamp, os alunos desenvolvem soluções inovadoras com aplicabilidade para o SUS em análises de dados, dashboards e inteligência artificial.

A ocasião também marca a formatura de duas turmas e abertura de dois novos grupos de alunos. Participam da cerimônia de abertura do seminário Leandro Safatle, Diretor Presidente da Anvisa, Ana Estela Haddad, Secretária de Informação e Saúde Digital – SEIDIGI/Ministério da Saúde e Wilma Madeira, Gerente de Projetos do Hospital Alemão Oswaldo Cruz.