Como modelos de mapeamento de risco de infestação de mosquitos baseados em inteligência artificial e imagens aéreas implementados em Campinas-SP – podem ser transferidos de maneira robusta para outras regiões?

Ciências da Vida

Arbovírus como dengue, febre amarela, chikungunya e Zika são ameaças significativas à saúde pública em áreas tropicais e subtropicais, afetando aproximadamente 3,9 bilhões de pessoas. Os surtos desses vírus, transmitidos por mosquitos Aedes, estão aumentando devido a fatores ecológicos, econômicos e sociais. Em 2022, foram registrados 2.586.436 casos de dengue e 1.182 óbitos, com o Brasil liderando em número de casos. Na África, surtos de dengue foram reportados em países como Burkina Faso, Costa do Marfim, Egito e Cabo Verde, com circulação também em Angola. 

O projeto WildPixels utiliza aprendizado de máquina e visão computacional para mapear áreas de alto risco de infestação de mosquitos em Campinas. A transferência desses modelos para outras regiões enfrenta o desafio do deslocamento de domínio (domain-shift), que impede a generalização dos modelos. Propomos validar os modelos desenvolvidos em Campinas com dados de Salvador, Bahia, e Luanda, Angola. Essa validação é essencial para criar um arcabouço robusto de mapeamento de áreas de risco em larga escala, apoiando a vigilância de arboviroses e outras infecções relacionadas a insetos vetores, visando a predição, prevenção e controle de futuras epidemias.

 

Recursos investidos

Grant 2022: R$ 31.915,00