Um grupo de estudantes da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) desenvolveu uma ferramenta que utiliza inteligência artificial (IA) para monitorar casos de tuberculose no estado. Denominado “TB-MT Dashboard”, o projeto proporciona o mapeamento da evolução da doença e a previsão de cenários futuros.
A intenção é permitir que os gestores de saúde tomem decisões mais rápidas e eficientes no combate à tuberculose.
Até o início de dezembro, o Mato Grosso havia registrado 1.980 casos da enfermidade, e os gestores de saúde locais já começaram a utilizar a ferramenta.
Embora o projeto enfrente desafios financeiros, o grupo acredita que a ferramenta tem um grande potencial para transformar o enfrentamento da tuberculose no país.
O funcionamento do sistema é baseado em dados do Sistema de Informações de Agravos de Notificação (SINAN), do Sistema Único de Saúde (SUS).
Usando técnicas de estatística espacial e aprendizado de máquina, o TB-MT não só identifica as áreas de maior risco, como também consegue prever interrupções no tratamento e estimar óbitos relacionados à doença.
Além disso, o sistema apresenta os dados de maneira clara e interativa, facilitando o trabalho de profissionais de saúde e gestores.
Para a coordenadora da pesquisa, a doutora Josilene Dália Alves, o objetivo principal do TB-MT Dashboard é oferecer suporte para decisões mais assertivas no enfrentamento da tuberculose.
Ela tem acompanhado o forte impacto da doença e a persistência de obstáculos como diagnóstico tardio e interrupção do tratamento, que precisam ser superados com urgência.
No entanto, a falta de financiamento adequado tem dificultado a continuidade e aprimoramento da ferramenta, e a incompletude de dados nas fichas de notificação também representa uma barreira para a análise precisa.
Mesmo assim, a equipe está otimista quanto ao impacto da ferramenta e já planeja expandir o sistema para incluir dados de todo o território nacional, para melhorar o controle e a prevenção da doença.
