Aplicação da inteligência artificial na predição de doenças infecciosas em populações amazônicas
Resumo
As doenças infecciosas representam um importante desafio para a saúde pública na região amazônica, especialmente devido às condições climáticas, ambientais e socioeconômicas que favorecem a disseminação de agravos como dengue, malária e leishmaniose. Nesse contexto, a utilização da Inteligência Artificial (IA), especialmente por meio de modelos de machine learning, surge como uma estratégia inovadora para auxiliar na vigilância epidemiológica, identificação precoce de surtos e previsão de riscos em populações vulneráveis. O presente estudo tem como objetivo discutir a aplicação da inteligência artificial na predição de doenças infecciosas na Amazônia, enfatizando os benefícios, limitações e impactos dessa tecnologia para a saúde pública. Trata-se de uma revisão bibliográfica descritiva e qualitativa, realizada por meio da análise de artigos científicos disponíveis nas bases de dados SciELO, PubMed, IEEE Xplore e Google Acadêmico, publicados entre os anos de 2016 e 2026. Foram incluídos estudos completos, disponíveis gratuitamente e relacionados ao uso de modelos preditivos aplicados à epidemiologia de doenças infecciosas na Amazônia. Os resultados demonstraram que algoritmos de aprendizado de máquina possuem capacidade significativa para analisar grandes volumes de dados ambientais, climáticos e epidemiológicos, contribuindo para previsão de surtos, monitoramento geográfico de áreas de risco e auxílio na tomada de decisões em saúde pública. Entretanto, desafios como limitação de infraestrutura tecnológica, baixa disponibilidade de dados regionais e desigualdade no acesso às tecnologias ainda dificultam a implementação dessas ferramentas em larga escala. Conclui-se que a inteligência artificial possui potencial relevante para fortalecer a vigilância epidemiológica e otimizar estratégias preventivas na Amazônia, contribuindo para redução dos impactos das doenças infecciosas e aprimoramento das políticas públicas em saúde.
Palavras-Chave: Inteligência artificial. Machine learning. Doenças infecciosas. Amazônia. Vigilância epidemiológica.
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