Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/41508
Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
ARTIGO_PlanoNacionalVacinacao.pdf835,79 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
ARTIGO_NationalCOVID-19Vaccination.pdf831,56 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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

Mostrar registro completo do item Visualizar estatísticas



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.