Projeto da USP permitirá estimar a cobertura vacinal no Brasil

Pesquisadores desenvolvem aplicativo baseado em algoritmo de inteligência artificial para mensurar nas carteiras de papel quais vacinas e quantas doses foram administradas. Voluntários podem enviar fotos de suas carteiras pela internet

Elton Alisson | Agência FAPESP – A despeito de o Brasil ter um dos mais bem-sucedidos programas de vacinação, não é possível saber exatamente quantos brasileiros estão protegidos contra o sarampo, por exemplo. Isso porque o registro do histórico de imunizações feitas na rede pública de saúde do país nas últimas décadas está guardado em cadernetas de vacinação em papel.

A fim de auxiliar o Programa Nacional de Imunizações (PNI) do Sistema Único de Saúde (SUS) a estimar a cobertura vacinal em diversas regiões do país, um grupo de pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) iniciou um projeto com o objetivo de digitalizar as carteiras de vacinação antigas e em papel do maior número possível de brasileiros.

Batizado de Levacc, o projeto foi encomendado pelo Ministério da Saúde e é apoiado pela FAPESP.

“Com base na informatização dos dados das carteiras de vacinação de milhões de brasileiros, os técnicos do Ministério da Saúde poderão determinar melhor a cobertura vacinal das regiões do país. Com isso, poderão planejar campanhas de vacinação ou desenhar estratégias para evitar surtos de doenças para as quais há vacinas”, diz à Agência FAPESP Helder Nakaya, vice-diretor da Faculdade de Ciências Farmacêuticas (FCF-USP) e coordenador do projeto.

Nakaya é um dos pesquisadores principais do Centro de Pesquisa em Doenças Inflamatórias (CRID) – um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID financiado pela FAPESP.

Na primeira etapa do projeto, os pesquisadores estão coletando fotos de cadernetas de vacinação, que podem ser tiradas por meio de smartphone e enviadas pelo site do projeto.

Os voluntários precisam enviar apenas a imagem do registro de histórico de vacinações na caderneta, sem a necessidade de expor seus dados pessoais.

As fotos das cadernetas de vacinação enviadas pelos voluntários ajudarão os pesquisadores a treinar um algoritmo de inteligência artificial que estão desenvolvendo para identificar quais vacinas e quantas doses foram aplicadas.

“Precisamos coletar grandes quantidades e diferentes modelos de caderneta de vacinação para termos uma base de dados robusta o suficiente para treinar o algoritmo que estamos desenvolvendo, de modo que ele seja capaz de identificar os quadrantes da caderneta e verificar qual vacina e quantas doses foram administradas”, explica Luiz Durão, professor do Instituto de Ensino e Pesquisa (Insper) e coordenador tecnológico do projeto.

Os pesquisadores identificaram que há dois tipos de caderneta de vacinação em papel em circulação no Brasil. Uma delas é estruturada em um modelo de coluna, em que no topo de uma coluna consta o nome da vacina e nos quadrantes abaixo o número do lote e a data da imunização. Na maioria dos casos essas informações foram registradas manualmente, a caneta ou a lápis.

O segundo modelo de caderneta, mais recente, é o de etiqueta, em que foram colados nos quadrantes rótulos com informações sobre a vacinação impressas ou registradas manualmente.

“O algoritmo que estamos desenvolvendo será capaz de identificar esses dois tipos de marcações nos quadrantes e conseguirá ‘ler’ as informações da etiqueta ou identificar quais colunas de uma determinada vacina estão ou não preenchidas em uma caderneta”, relata Durão.

Aplicativo móvel

Com base no algoritmo, os pesquisadores vão desenvolver um aplicativo móvel para ser utilizado por agentes responsáveis pela vacinação em Unidades Básicas de Saúde (UBSs).

O aplicativo permitirá obter dados básicos dos pacientes, como o nome e endereço, e registrar uma foto para identificação. O algoritmo de leitura integrado ao sistema possibilitará detectar quais vacinas o paciente já recebeu e quantas doses.

Os dados serão armazenados em um servidor local e, futuramente, na nuvem. A ideia é que possam ser integrados ao sistema do PNI para complementar a base de dados e permitir que os técnicos do programa possam fazer estimativas de cobertura vacinal de diferentes regiões do país.

“Desenvolvemos o primeiro protótipo funcional do aplicativo sem o algoritmo de leitura integrado, mas já com as funções de coleta de dados e para tirar foto dos pacientes e da carteira de vacinação em papel”, diz Manoela Gomes Domingos da Silva, mestranda no Programa de Pós-Graduação em Neurologia e Neurociências da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) da USP e participante do projeto.

Nessa etapa de teste do aplicativo será avaliada a usabilidade do sistema pelos agentes de saúde responsáveis pela vacinação nas UBSs e como será o fluxo para coleta e integração dos dados. Paralelamente, os pesquisadores aprimorarão o algoritmo de leitura de cadernetas de vacinação a fim de melhorar a precisão.

“Essa fase de teste permitirá melhorar e colocar mais funcionalidades no aplicativo e consertar eventuais erros. No final dessa etapa, ele será aprimorado e integrado com o algoritmo de leitura”, diz Silva.

Os pesquisadores pretendem aproveitar a campanha de vacinação contra a COVID-19 para coletar mais fotos de carteiras de vacinação para aumentar a base de dados para treinar o algoritmo de leitura.

Fotos de carteiras de vacinação podem ser enviadas por meio do site https://levacc.csbiology.org/.