Projeto propõe criar plataforma baseada em inteligência artificial para ajudar no combate a epidemias

Proposta desenvolvida por pesquisadores do CeMEAI-USP foi selecionada em chamada lançada pela Global South Artificial Intelligence for Pandemic and Epidemic Preparedness and Response Network

Agência FAPESP* – Como os avanços em inteligência artificial (AI) e ciência de dados podem contribuir para o combate à propagação de doenças infecciosas e o aprimoramento da saúde pública em países de baixa e média renda? Dezesseis projetos de pesquisa que buscam responder a esse questionamento foram selecionados em uma chamada de propostas lançada pela Global South Artificial Intelligence for Pandemic and Epidemic Preparedness and Response Network (AI4PEP) e receberão financiamento da Universidade York e do Centro Internacional de Pesquisa para o Desenvolvimento do Ministério de Desenvolvimento Internacional, ambos do Canadá.

Um dos projetos aprovados, intitulado “AutoAI-Pandemics: Democratizing Machine Learning for Analysis, Study, and Control of Epidemics and Pandemics”, é de autoria do professor André Carlos Ponce de Leon Ferreira Carvalho, pesquisador principal do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), e do seu aluno de doutorado Robson Parmezan Bonidia.

O CeMEAI é um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) da FAPESP sediado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), em São Carlos.

“Embora a IA crie novas oportunidades, seu uso adequado requer conhecimentos avançados de computação, estatística e matemática, limitando seu uso por não especialistas, por exemplo, biólogos, médicos e epidemiologistas. Nosso objetivo é desenvolver uma plataforma integrada e fácil que possa ser efetivamente empregada por não especialistas que trabalham com doenças infecciosas. Essa plataforma, denominada AutoAI-Pandemics, fornecerá soluções robustas usando aprendizado de máquina automatizado (automated machine learning) para análise epidemiológica capaz de detectar possíveis cenários epidêmicos e recomendar intervenções para suprimir com segurança a propagação de doenças, com o mínimo impacto social; análise de bioinformática, ajudando pesquisadores das ciências da vida com a análise do genoma do patógeno e combatendo a desinformação para auxiliar na busca de fontes confiáveis de informação”, descreveram Carvalho e Bonidia no estudo submetido.

Ainda segundo eles, a plataforma poderá trabalhar em vários estágios críticos de uma epidemia/pandemia. “O AutoAI-Pandemics pode ser usado por formuladores de políticas públicas e outras partes interessadas, profissionais de saúde, indústrias farmacêuticas, organizações de vigilância genômica e para combater a desinformação”, explica Robson Bonidia, que tem a bioinformática como uma das principais áreas de seu doutorado.

Seus trabalhos receberam o Latin America Research Awards (LARA) em 2021, promovido pelo Google. Ele também foi finalista (Top 15 de 82) do Falling Walls Lab Brasil 2022, promovido pela Falling Walls Foundation, Centro Alemão de Ciência e Inovação.

“A maior riqueza desse projeto está na democratização da IA, de podermos agregar estudos e pesquisadores de várias áreas do conhecimento em uma interface simples e que não necessite embasamento matemático específico para sua atualização, podendo beneficiar milhares de pessoas”, comenta o pesquisador.

Sobre o financiamento, Bonidia lembra que contribuirá na contratação de mais especialistas de universidades brasileiras e do exterior, interessados em trabalhar no projeto que tem duração de quatro anos.

“Com esse trabalho, estamos melhorando os serviços de saúde e permitindo que mais pessoas tenham acesso a saúde gratuita e de qualidade. Os recursos, da ordem de R$ 1,3 milhão, serão utilizados pela equipe brasileira em bolsas, equipamentos, treinamentos e workshops”, destaca Carvalho.

* Com informações do CeMEAI, um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão da FAPESP.