Monitoramento e diagnóstico clínico de arbovírus utilizando modelos computacionais

Resumo

Como parte dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), os membros da ONU pretendem acabar com as epidemias de doenças tropicais negligenciadas até 2030. Elas incluem doenças transmissíveis de ampla gama que prevalecem em condições tropicais e subtropicais. Essas doenças estão presentes em mais de 149 países em todo o mundo e representam um fardo significativo para os sistemas e economias de saúde. Uma categoria principal de doença tropical negligenciada são os vírus ou arbovírus transmitidos por artrópodes, incluindo a febre amarela, dengue, chikungunya e zika. Os arbovírus se espalham rapidamente e, como apresentam sintomas muito semelhantes, é difícil diagnosticar e selecionar o melhor tratamento. O uso de aprendizado de máquina para o diagnóstico e prognóstico dessas doenças tornou-se cada vez mais comum, no entanto, há uma escassez de pesquisas sobre deep learning e plataformas de suporte a decisões associadas para a equipe da linha de frente. Este trabalho em andamento propõe uma plataforma para monitoramento de arbovírus e diagnóstico clínico usando modelos de aprendizado profundo.