http://repositorio.unb.br/handle/10482/41508
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Título: | Plano nacional de vacinação contra a COVID-19 : uso de inteligência artificial espacial para superação de desafios |
Outros títulos: | National COVID-19 vaccination plan : using artificial spatial intelligence to overcome challenges in Brazil |
Autor(es): | Rocha, Thiago Augusto Hernandes Boitrago, Ghabriela Moura Mônica, Rayanne Barbosa Almeida, Dante Grapiuna de Silva, Núbia Cristina da Silva, Debora Marcolino Terabe, Sandro Haruyuki Staton, Catherine Facchini, Luiz Augusto Vissoci, João Ricardo Nickenig |
ORCID: | https://orcid.org/0000-0002-6262-3276 https://orcid.org/0000-0002-3710-6437 https://orcid.org/0000-0003-0129-8382 https://orcid.org/0000-0003-4434-0667 https://orcid.org/0000-0002-0809-2152 https://orcid.org/0000-0001-5126-6835 https://orcid.org/0000-0003-1315-6226 https://orcid.org/0000-0002-6468-2894 https://orcid.org/0000-0002-5746-5170 https://orcid.org/0000-0001-7276-0402 |
Assunto: | Análise espacial Inteligência artificial Vacinação em massa Programas de imunização Mapeamento geográfico |
Data de publicação: | 2021 |
Editora: | ABRASCO - Associação Brasileira de Saúde Coletiva |
Referência: | Rocha, Thiago Augusto Hernandes et al. Plano nacional de vacinação contra a COVID-19: uso de inteligência artificial espacial para superação de desafios. Ciência & Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 26, n. 5, p. 1885-1898, 2021. DOI: https://doi.org/10.1590/1413-81232021265.02312021. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1413-81232021265.02312021. Epub 28 Maio 2021. ISSN 1678-4561. Acesso em: 27 jul. 2021. |
Resumo: | O objetivo deste artigo é analisar o uso da inteligência artificial espacial no contexto da imunização contra COVID-19 para a seleção adequada dos recursos necessários. Trata-se de estudo ecológico de caráter transversal baseado em uma abordagem espaço-temporal utilizando dados secundários, em Unidades Básicas de Saúde do Brasil. Foram adotados quatro passos analíticos para atribuir um volume de população por unidade básica, aplicando algoritmos de inteligência artificial a imagens de satélite. Em paralelo, as condições de acesso à internet móvel e o mapeamento de tendências espaço-temporais de casos graves de COVID-19 foram utilizados para caracterizar cada município do país. Cerca de 18% da população idosa brasileira está a mais de 4 quilômetros de distância de uma sala de vacina. No total, 4.790 municípios apresentaram tendência de agudização de casos de Síndrome Respiratória Aguda Grave. As regiões Norte e Nordeste apresentaram o maior número de Unidades Básicas de Saúde com mais de 5 quilômetros de distância de antenas de celular. O Plano nacional de vacinação requer o uso de estratégias inovadoras para contornar os desafios do país. O uso de metodologias baseadas em inteligência artificial espacial pode contribuir para melhoria do planejamento das ações de resposta à COVID-19. |
Abstract: | This article explores the use of spatial artificial intelligence to estimate the resources needed to implement Brazil’s COVID-19 immu nization campaign. Using secondary data, we conducted a cross-sectional ecological study adop ting a time-series design. The unit of analysis was Brazil’s primary care centers (PCCs). A four-step analysis was performed to estimate the popula tion in PCC catchment areas using artificial in telligence algorithms and satellite imagery. We also assessed internet access in each PCC and con ducted a space-time cluster analysis of trends in cases of SARS linked to COVID-19 at municipal level. Around 18% of Brazil’s elderly population live more than 4 kilometer from a vaccination point. A total of 4,790 municipalities showed an upward trend in SARS cases. The number of PCCs located more than 5 kilometer from cell towers was largest in the North and Northeast regions. Innovative stra tegies are needed to address the challenges posed by the implementation of the country’s National COVID-19 Vaccination Plan. The use of spatial artificial intelligence-based methodologies can help improve the country’s COVID-19 response. |
Unidade Acadêmica: | Faculdade de Medicina (FMD) |
Licença: | (CC BY) - Este é um artigo publicado em acesso aberto sob uma licença Creative Commons. |
DOI: | https://doi.org/10.1590/1413-81232021265.02312021 |
Aparece nas coleções: | Artigos publicados em periódicos e afins |
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