Introdução ao projeto e enunciado do problema
A iniciativa AI4M aborda o desafio premente de prever e gerir com exatidão os surtos de malária, um problema de saúde global significativo. A malária, uma doença transmitida por vectores, continua a ser um desafio significativo para a saúde mundial. Estima-se que, em 2021, tenham ocorrido 247 milhões de casos de malária em cerca de 84 países endémicos. Este valor revela um aumento significativo em relação aos dados de prevalência de 2020 da Organização Mundial de Saúde, que se situavam em 245 milhões de casos. Apesar dos progressos substanciais no controlo e na prevenção da malária, a capacidade de prever as ocorrências e os resultados da malária em diferentes grupos demográficos continua a ser muito limitada. Esta limitação impede a aplicação atempada de intervenções específicas que resultam em surtos e perda de vidas.
Os métodos tradicionais são muitas vezes insuficientes para prever surtos e avaliar o seu impacto em diferentes grupos populacionais. Isto deve-se ao facto de, muitas vezes, não terem a granularidade necessária para ter em conta as vulnerabilidades únicas de grupos populacionais específicos. Isto é comum noutros sistemas de previsão.
A AI4M procura revolucionar esta situação, tirando partido da aprendizagem automática para desenvolver um modelo robusto capaz de prever surtos com maior precisão. Além disso, visa fornecer informações sobre a dinâmica de transmissão da malária e de outras doenças transmissíveis, oferecendo uma compreensão abrangente para informar estratégias de prevenção proactivas e intervenções específicas. Em última análise, o AI4M esforça-se por contribuir para a redução do fardo da malária em todo o mundo e melhorar os resultados globais da saúde pública
Detalhes do projeto e mecanismos operacionais
A nossa iniciativa oferece uma solução multifacetada para o desafio da previsão e gestão dos surtos de malária, bem como para a compreensão da dinâmica de transmissão das doenças transmissíveis. Na sua essência, a AI4M aproveita o poder da aprendizagem automática para desenvolver um modelo sofisticado de IA que prevê com precisão os surtos de malária e avalia o seu impacto em vários grupos populacionais.
Os principais componentes da solução AI4M incluem:
Modelo avançado de aprendizagem automática: A AI4M utiliza algoritmos de aprendizagem automática de ponta para analisar grandes quantidades de dados relacionados com os surtos de malária, incluindo factores ambientais, dados demográficos da população e padrões históricos da doença. Ao aprender continuamente com novos dados, o modelo de IA torna-se cada vez mais preciso nas suas previsões ao longo do tempo.
Base de dados dinâmica e actualizada: No centro da nossa solução está uma base de dados dinâmica que é continuamente actualizada com dados em tempo real sobre casos de malária, condições ambientais e outras variáveis relevantes. Esta base de dados serve de alicerce para o modelo de IA, fornecendo os dados necessários para previsões e análises exactas.
Análise preditiva: o nosso modelo gera análises preditivas que prevêem a probabilidade e a gravidade dos surtos de malária em regiões e grupos populacionais específicos. Estas previsões permitem que as autoridades de saúde pública e os decisores políticos implementem medidas proactivas para mitigar o impacto dos surtos, tais como esforços de controlo de vectores direccionados, distribuição de medidas preventivas como redes mosquiteiras e medicamentos antimaláricos, e atribuição de recursos para serviços de saúde.
Percepções sobre a dinâmica de transmissão: Para além da malária, o nosso modelo oferece percepções sobre a dinâmica de transmissão de outras doenças transmissíveis. Ao analisar os padrões de propagação e as vias de transmissão das doenças, o AI4M melhora a compreensão da forma como as doenças se propagam dentro das populações e entre elas. Esta informação pode contribuir para o desenvolvimento de estratégias de prevenção, controlo e resposta a uma série de doenças infecciosas.
APIs acessíveis: A AI4M fornece API acessíveis que permitem a outras partes interessadas, incluindo investigadores, prestadores de cuidados de saúde e programadores de tecnologia, tirar partido das informações e previsões geradas pelo modelo de IA. Estas APIs podem ser integradas em sistemas de saúde existentes, aplicações móveis e ferramentas de apoio à decisão, permitindo uma vasta gama de aplicações para a vigilância, prevenção e gestão de doenças.
Ofertas de serviços de Inteligência Artificial
A nossa iniciativa aproveita o poder da Inteligência Artificial para fornecer o seguinte:
1. Serviços de previsão de surtos de doenças - São utilizados para prever surtos de doenças, incluindo a malária, com elevada precisão. Aqui, os dados sobre os factores ambientais, a demografia da população e os padrões históricos das doenças, seleccionados a partir dos resultados da investigação no terreno, são carregados na nossa estrutura de previsão. Isto produz como resultado previsões da probabilidade e gravidade dos surtos de malária em regiões e grupos populacionais específicos.
2. Serviço de análise da dinâmica de transmissão - Este serviço fornece informações sobre a dinâmica de transmissão de doenças transmissíveis. Utiliza dados sobre a propagação da doença, as vias de transmissão e a mobilidade da população para analisar os padrões de transmissão da doença, identificando os factores que influenciam a propagação da doença e informando as estratégias de intervenção.
3. Serviço de otimização da atribuição de recursos - Este serviço é utilizado para otimizar a atribuição de recursos para a prevenção de doenças e medidas de controlo da malária. Neste caso, o nosso modelo utiliza dados sobre a prevalência da doença, as infra-estruturas de cuidados de saúde e os recursos disponíveis para fornecer recomendações para estratégias de intervenção orientadas, dando prioridade às populações de alto risco e optimizando a utilização dos recursos.
4.Serviço de painel de vigilância em tempo real - Este serviço é utilizado para monitorizar em tempo real as tendências e os surtos de malária. Neste caso, os dados sobre a incidência da doença, as condições ambientais e a demografia da população são introduzidos na nossa estrutura e são utilizados para a visualização dos dados de vigilância da doença, permitindo que as partes interessadas acompanhem as tendências da doença, identifiquem os pontos críticos e respondam prontamente aos surtos emergentes de malária e a qualquer outra doença prevalecente para a qual a nossa estrutura é personalizada.
Equipa de projeto
A equipa do projeto AI4M é constituída por Clement Umoh - um investigador de IA, empreendedor social e médico com vários anos de experiência no domínio da saúde pública. É também constituída por epidemiologistas, cientistas de dados, um especialista em ética, um gestor de comunidade e uma equipa de engenharia.
Afiliações do projeto
Este projeto foi apoiado na sua fase inicial com financiamento e apoio do SingularityNet.io Deepfunding Program. Para além disso, recebe apoio técnico dos estúdios AFROGON, Nexus Teckh e Hiesmedic. Também recebe apoio no local/no terreno de voluntários da Star Hive Initiative Nigeria, bem como apoio consultivo da Remostart Nigeria.
Ligações de vídeo
Comentários