RADAR DA SAÚDE:
Portal Caipora une IA e meio ambiente para fortalecer a saúde
Através de técnicas de Inteligência Artificial, projeto financiado pelo CNPq busca criar previsão para doenças sazonais que provêm do meio ambiente.
Por Ana Carolina Evora e Camilly Couto
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Descubra o que é jornalismo de soluções e conheça a iniciativa do Portal Caipora | Vídeo: Ana Carolina Evora e Camilly Couto
O meio ambiente está presente na vida de todo ser humano, os seus aspectos, como: fauna, flora e clima influenciam na estrutura de vida de cada um. Assim, a partir da interação de cada pessoa com o lugar onde vive, os aspectos ambientais e suas transformações afetam diretamente as condições de vida de uma sociedade, pois as ações humanas refletem no ambiente e as transformações ambientais refletem na vida humana. Dessa forma, as alterações neste equilíbrio abrem espaço para o surgimento, para a intensificação e para a expansão de doenças.
Respirar ar poluído em grandes cidades pode desenvolver problemas respiratórios, doenças cardiovasculares e até câncer; beber água contaminada em áreas sem saneamento gera doenças infecciosas, desnutrição, desidratação e parasitoses intestinais; e viver próximo a regiões de desmatamento acelerado desenvolve doenças emergentes e doenças transmitidas por vetores, já que a derrubada de árvores aproxima mosquitos, carrapatos e outros animais. Esses fenômenos, afetam diretamente no bem estar humano, não estão ligados apenas à problemas ambientais, mas estão relacionados às questões de saúde pública - o campo disciplinar que visa proteger a saúde das comunidades.
A partir dessa ideia, é claro que os fenômenos citados não são os únicos que têm relação com a saúde da população. Mas, são exemplos de que a interação do ser humano com o meio ambiente é a base para uma vida saudável ou não. Dessa forma, um controle e uma análise das transformações do meio e do desenvolvimento dessa interação favorecem o desenvolvimento da saúde pública, já que o entendimento de um, reflete na compreensão de outro. Especialistas em saúde pública defendem que as soluções precisam ir além do tratamento médico: devem atacar as causas ambientais que favorecem o surgimento de enfermidades.
O Portal Caipora
Home page do Portal | Foto: reprodução do Portal Caipora
Em decorrência dessa conexão do meio ambiente com a saúde, em 2024, surge o Portal Caipora, projeto financiado pelo CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico). Com a intenção de entender melhor sobre como esses dois fenômenos podem se conectar, o físico e integrante do projeto Gregori de Arruda Moreira, que programa desde os seus 14 anos e trabalha com desenvolvimento de algoritmos, surge com a ideia de entrar com o projeto a partir de uma conversa com o seu amigo, o médico Marlon Puig.
“A ideia central por trás da criação do projeto, era que o portal fosse um modelo preditivo para as 26 capitais do Brasil e o Distrito Federal, para a realização de predição das doenças respiratórias, cardiovasculares e cerebrovasculares”, conta Gregori sobre o objetivo central do projeto.
GREGORI DE ARRUDA
Pesquisador responsável do Caipora, doutor pelas Universidades de São Paulo e Granada, especialista em Sensoriamento Remoto da Camada Limite Planetária e em uso de IA em questões climáticas. | Foto: Arquivo Pessoal
Gregori de Arruda é um do fundadores do projeto. | Foto: Arquivo Pessoal
Para o funcionamento desse modelo preditivo, ou seja, dessa técnica estatística usada para prever o resultado de eventos futuros, são utilizados dados abertos, nesse caso, os dados do DataSUS (Departamento de Informação e Informática do Sistema Único de Saúde), junto a tecnologias de inteligência artificial, como o Deep Learning, no estudo das epidemias associadas ao ambiente e questões climáticas. “Usando inteligência artificial, a gente busca entender alguma relação, até criar uma previsibilidade dessas doenças a partir do que a gente já mede no momento presente” diz Henrique Aveiro, programador e pesquisador do Caipora.
O nome Caipora surge da figura do folclore brasileiro, da mitologia indígena Tupi-guarani, no qual o nome, originado do Tupi, (caapora) significa “habitante do mato”. O nome escolhido para dar cara ao projeto representa a essência de preservação da vida, assim como o Curupira, é uma representação da dimensão espiritual das comunidades que vivem em contato com a natureza, funcionando como uma forma de regular o comportamento humano no ambiente natural. Por trás do nome, encontra uma equipe de pesquisadores que é integrada por um grupo heterogêneo, composto por indivíduos de diversas áreas, sendo elas desde as áreas ambientais até as da saúde, como também é possível encontrar pedagogia, letras entre outros que agregam ao projeto. A relação dessa equipe com o meio ambiente e com a saúde surgiu de momentos da graduação que notaram estar próximo dos temas e, também, trata-se de entender que estamos todos inseridos no meio ambiente.
Samara Carbone, professora do curso de Engenharia Ambiental e Sanitária na Universidade Federal de Uberlândia e pesquisadora do Caipora, explica a relação existente entre o meio ambiente e a saúde pública.
Atualmente, é possível ter acesso aos dados e resultados, em forma de mapas e gráficos, no site Portal Caipora, além de divulgação científica em formato de notícias sobre o meio ambiente e a saúde pública. Com a participação dos pesquisadores em congressos, o público-alvo do site vai de acadêmicos até a população comum, do qual pretendem estender cada vez mais a divulgação de conteúdos para conhecimento da população geral. Uma outra iniciativa, já divulgada no site, é a ‘Caiporinha’, a frente educativa do Portal Caipora, que inclui materiais didáticos gratuitos desenvolvidos pela equipe do projeto, pensado especialmente para escolas, unidades de saúde e comunidades. Essa vertente tem como missão levar temas como qualidade do ar, saúde e meio ambiente para o dia a dia das salas de aula e dos bairros, no mês de Setembro iniciaram as visitas nas escolas em cidades das quais têm pesquisadores do projeto.
A Inteligência Artificial e as previsões do Portal Caipora
Em 2025, as tecnologias abrangem áreas diversas, estando em constante desenvolvimento para suprir necessidades humanas. Assim, a Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais presente na vida de cada indivíduo. Uma das vertentes de IA, a Inteligência Artificial Generativa, se destaca por sua capacidade em aprender padrões dentro de grandes volumes de dados e, a partir desse aprendizado, gerar novos conteúdos. Assim, podendo planejar, raciocinar e implementar ações que facilitem a vida das pessoas. Dentro dessa vertente, encontra-se o Deep Learning, ferramenta utilizada pelo Portal Caipora no estudo das epidemias associadas a questões climáticas.
O Deep Learning, como um ramo da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (machine learning), utiliza de redes neurais profundas compostas por várias camadas de neurônios artificiais - que simulam, de forma simplificada, o funcionamento do cérebro humano. - para a detecção de padrões e para a solução de problemas mais complexos. A principal característica do Deep Learning é sua capacidade de aprender automaticamente padrões e características a partir de grandes volumes de dados. De acordo com a International Business Machines Corporation (IBM), uma empresa multinacional americana de tecnologia da informação, “As redes neurais, ou redes neurais artificiais, tentam imitar o cérebro humano por meio de uma combinação de inputs de dados, pesos e vieses, todos atuando como neurônios de silício. Esses elementos trabalham juntos para reconhecer, classificar e descrever objetos nos dados com precisão”.
Pelo grande volume de dados, o uso de uma ferramenta que analisa um grupo de dados para identificar padrões atuais e futuros é importante. E, de acordo com Gregori Moreira, esse foi um dos motivos da escolha do Deep Learning para a realização do projeto. Além disso, ele afirma que “optamos por utilizar o Deep Learning exatamente pela ausência de dados em outros lugares do Brasil”; “Eu construo a minha arquitetura da rede neural e consigo treinar as camadas de forma separada. E então, foi uma tentativa de conseguir sanar essa ausência de dados na região norte, nordeste e parte do centro-oeste.” Mas, a estrutura da leitura e análise de dados do Caipora não se restringe ao Deep Learning. Eles combinam essa ferramenta com uma técnica denominada Transfer Learning.
O Transfer Learning consiste no aprendizado de uma máquina no qual um modelo já existente e treinado é transferido para uma nova tarefa, para evitar o treinamento de um modelo do zero. Com esse método, a ausência de dados em determinadas regiões deixa de ser um grande problema, como explica Gregori, “a gente tem um modelo que é treinado para São Paulo, já que eu tenho mais dados disponíveis. E a partir desse modelo treinado para São Paulo, eu faço um novo treinamento nas camadas externas e aplico para fazer a predição em outras capitais, porque a gente entende que a doença vai ter o mesmo comportamento em todos os lugares.” A partir desses dados, o físico contextualiza que ao compreender as motivações ambientais (clima, umidade, etc) para a proliferação de uma doença, pode-se aplicar essa análise para todos os lugares, e, com base naquela condição ambiental naquele ambiente, os dados irão se adaptar. “Então, o que causa a dengue? É alta temperatura e alta umidade. Seja em São Paulo, seja em Minas, seja no Amapá. E é isso que a gente tem aplicado. Nós já temos alguns estudos que estão finalizados para doenças respiratórias. E assim, por exemplo, para Belo Horizonte, que é uma cidade que tem um volume de dados razoavelmente grande, se a gente aplica o Transfer Learning, eu consigo em torno de 10% de melhora na minha predição ”, explica o pesquisador.
Com a análise de dados e com o treinamento das ferramentas, para apresentação do projeto no Congresso, em dezembro de 2024, o Portal realizou predições de doenças para 2017, 2018 e 2019, para comparar com os dados já registrados pelo SUS. “A ideia foi prever o número de casos de doenças respiratórias para 2017, removendo os dados de 2017 e depois comparando com os dados reais”, como explicitado no Portal. Na cidade de São Paulo, por exemplo, a previsão e a realidade se aproximaram. Para o dia 11 de junho de 2017, o Caipora previu cerca de 418,815 doenças respiratórias e, nessa mesma data, o SUS registrava 402. Sendo assim, uma diferença pequena em relação a população da cidade. De toda forma, o projeto já obteve erros tanto para mais ou para menos dos casos registrados, como para o dia 17 de setembro de 2017, em que previu 295 casos e foram 364 registrados. Então, ele busca aperfeiçoar suas ferramentas para evoluir cada vez mais. Por isso, Gregori explicou que já existe uma versão mais avançada da rede neural, com erros menores. Porém, ela ainda não foi aplicada.
Entenda o caminho necessário para a publicação dos dados disponíveis no Portal Caipora. | Foto; Infográfico criado por Ana Carolina Evora e Camilly Couto
Gráfico de previsões do Portal Caipora em comparação aos registros do SUS sobre doenças respiratórias para 2017, 2018 e 2019. | Foto: reprodução do Portal Caipora
Essas predições foram testes para apresentação, por isso apresentaram informações de até 2019. Porém, o Portal já tem planos para estender esses dados até 2023, como exigido pelo CNPq e já possuem o projeto de atualizar o gráfico mensalmente, sempre com 60 dias de antecipação ao SUS.
Deep Learning em benefício da saúde pública
A partir do uso do Deep e do Transfer Learning, o Caipora encontra o caminho para a solução buscada na criação do projeto, a previsão de doenças epidemiológicas no Brasil. O avanço das ferramentas não se restringe a previsões matemáticas, mas se conecta diretamente às práticas de saúde pública, oferecendo novas possibilidades de prevenção e planejamento. A análise de grandes volumes de dados permite que governos, secretarias de saúde e hospitais identifiquem surtos antes que eles aconteçam, o que promove uma preparação antecipada desses ambientes para a chegada de futuros pacientes.
Por isso, algumas falhas dos mecanismos nem sempre são problemáticas. Por ser uma predição, o Portal não garante exatidão, mas visa garantir um alerta para o local, para que ele se mantenha preparado para alguns números. Por isso, para Gregori, o melhor dos erros é errar para mais, “eu falo, olha, galera, se preparem que vai ter 600 casos de asma, mas só tiveram 589. Tá bom, não é? Melhor que sobrou vaga no hospital.” Logo, mesmo com o erro, a saúde pública, em busca do bem estar de uma comunidade, pode se preparar e se planejar com mais cautela e melhor planejamento, o que faz parte da solução buscada pelo projeto, o auxílio à saúde pública por meio das predições.
Essa visão mostra que o valor da inteligência artificial dentro do Portal Caipora está em antecipar cenários. O uso de modelos de aprendizado profundo associado ao Deep e ao Transfer Learning, abre caminhos para reduzir desigualdades regionais, já que regiões com menos dados coletados passam a se beneficiar de modelos treinados em locais com informações mais robustas.
Dessa forma, como dito pelo médico e, também, um dos responsáveis pela criação do projeto, Marlon Puig,
“A gente, primeiro, vai estudar e compreender quais são as variações, os padrões de mudanças climáticas que tem aqui no Brasil, por exemplo. Isso vai permitir o quê? Que, desde o ponto de vista da saúde pública, em certas alterações, por exemplo, quando tem ondas de calor, ou tem ondas de frio a poluição se comporta em um certo padrão. Isso já ajuda a predizer quais são as doenças que mais vão piorar. Ah, diminuiu, caiu a temperatura, aumentaram os poluentes ambientais de um tipo, ou certos tipos de poluentes em específico, então, a gente já espera que se incremente, por exemplo, na saúde pública, certo número de incidências em bronquiolite, em asma e em pneumonia. Isso vai ajudar a predizer quais seriam os recursos que são necessários. Ah, vai aumentar, por exemplo, o número de pacientes com asma. Então, já sei que tenho que garantir, por exemplo, certa quantidade de oxigênio, de medicação, por exemplo, de pessoas para trabalha”. O que afirma a colaboração do uso dos subcampos da IA Generativa para a saúde pública.
MARLON PUIG
Médico, especialista em Medicina Preventiva e Social / Saúde Pública, com ênfase nas áreas de Medicina Ambiental, Epidemiologia e Antropologia Médica. Mestre em Saúde da Mulher pela Universidade da Havana. Mestrando em Evidências Científicas em Saúde, pela Faculdade de Sete Lagoas (FACSETE), Minas Gerais. | Foto: Arquivo Pessoal
Marlon Puig é um do fundadores do projeto. | Foto: Arquivo Pessoal
Além disso, a conectividade dessas ferramentas com sistemas de saúde pode criar plataformas integradas de monitoramento epidemiológico. Isso significa que, em tempo real, gestores podem acompanhar os impactos de fatores ambientais (como clima e umidade) e tomar decisões rápidas para conter surtos.
Quais as soluções se esperam desse sistema?
O Caipora busca trazer soluções que impactam positivamente a sociedade. As iniciativas do portal, como o uso de Deep Learning na predição de doenças e na criação dos materiais didáticos, demonstram a sua capacidade atual de trazer informações ao público.
Na visão dos pesquisadores entrevistados, o Portal Caipora se concretiza mais do que um banco de dados: é uma ajuda para a população, através da forma de se precaver daquilo que se tornou repetição, no que se diz em doenças sazonais. Os pesquisadores Henrique e Gregori falaram sobre o potencial do Caipora e quais as soluções que se espera com esse sistema, como por exemplo boletins das previsões, por exemplo os que já são feitos para previsão do tempo.
“Uma visão muito importante é a visão do gestor público, para o abastecimento de remédios, do ponto de vista de um hospital, você pode não só provisionar os medicamentos, mas as pessoas”, conta Henrique sobre como pode ser positivo o uso dessas previsões para a saúde pública, na questão de preparar o local e os medicamentos para a doença que está por vir em determinada época do ano.
HENRIQUE AVEIRO
Especialista em soluções digitais, com foco em aproximar Design e Tecnologia para viabilizar soluções que levem alto valor ao utilizador. No projeto, é responsável pelo desenvolvimento do PortalCaipora.org e das soluções que visam otimizar, tratar, armazenar e fornecer os dados da pesquisa. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Desenvolvimento de Softwares de inovação, atuando principalmente nos seguintes temas: inovação e design system. | Foto: Arquivo Pessoal
Henrique Aveiro, pesquisador responsável do Caipora. | Foto: Arquivo Pessoal
Para a aplicação dessa ideia, é citado transformar o Caipora em um Widget, isto é elementos interativos que exibem informações e funcionalidades de um aplicativo de forma rápida e personalizada, que poderia ser utilizado pelo gestor público, do qual o projeto poderia ajudar através de informações sobre um ciclo de doenças e quais os medicamentos mais utilizados, para que a unidade de saúde esteja preparada, porém é necessário pensar no que o projeto pode melhor aplicar com o financiamento disponibilizado pelo CNPq.
Marlon Puig contou que os dados disponibilizados pelo projeto vão otimizar o tempo dos demais pesquisadores que desejarem trabalhar com o mesmo tema no futuro, tornando-se uma solução rápida e prática para essas pessoas. “A gente tem compilado de uma forma mais aplicada para a realidade, para a saúde pública, para a academia, para a pesquisa, de uma forma mais mastigável … de uma forma mais entendida e com algoritmo que já pode ser utilizado diretamente por quem desejar, sem necessariamente ter que gastar tempo em processar todos esses dados e obter os modelos, uma vez que a equipe já está fazendo isso” explica Marlon sobre como o trabalho atual do projeto vai economizar tempo e gastos para quem se interessar no futuro.
Limitações do Portal e os próximos passos
O modelo de predição do Caipora ainda encontra limitações em alguns sentidos. Um dos principais desafios vividos é o processamento de dados, os pesquisadores frisam que torna-se limitado por conta de tempo, de recurso, de financiamento para realizar todos os desejos deles dentro do projeto e, também, de energia para o processamento. Sobre esse último tópico, eles dão importância para não se esquecerem sobre a questão da inteligência artificial e o gasto de energia. “É algo que o projeto precisa equilibrar, tem que estar na pauta, a gente não pode esquecer que a IA gera energia, a gente tem que buscar maneiras de mitigar isso.” diz Henrique sobre a necessidade de amenizar esse ponto negativo sobre a ferramenta.
Ao ser questionado sobre as limitações, Gregori nos conta que um obstáculo enfrentado por eles está na relação do portal com os usuários. Para melhorar essa solução, ele frisa a necessidade de melhorar a comunicação do portal com os consumidores, na divulgação dos materiais que existem no portal. Mas que nesse ponto já existem soluções em prática, como engajamento em redes sociais.
Um potencial a ser pensado para o futuro do projeto, é a expansão dele para o restante dos países da América Latina. “Isso é uma vontade. E tanto que o nosso projeto tem membros da Argentina, da Colômbia, tem gente do Chile. E assim, a gente só não estendeu para toda a América Latina ainda, porque o Brasil é o único país que disponibiliza esses dados de forma fácil.” conta Gregori que o empecilho para essa expansão é a dificuldade de se obter os dados de saúde em outros países. No Brasil, é possível conseguir esses dados pelos boletins do DataSUS, que apesar da facilidade, a liberação dos dados demora cerca de 90 dias. Diante dessa demora, os pesquisadores têm como objetivo que o Caipora seja capaz de antecipar o conhecimento da população sobre um possível surto de doença em determinada data. Enquanto em outros países, o acesso aos dados ocorre através de processo, transformando essa coleta muito mais complicada, porém, em sua fala, ele ainda complementa que o projeto está disposto a ir atrás desses dados para ampliar os locais dos quais o Caipora pode prever.
Para o próximo ano do projeto, eles têm como planos acabar de treinar os modelos. Eles reforçam que o tempo de uso das máquinas para realizar essa tarefa é de 48 horas sem desligá-la, o que acaba sendo um empecilho para o pesquisador responsável pois utilizam dos seus próprios recursos em casa, por não terem financiamento suficiente para ter máquinas voltadas apenas para esse trabalho, e é necessário deixar o aparelho descansar após cada treino, o que demora mais para finalizar essa parte de treinamento dos modelos.
O desejo dos pesquisadores é renovar o compromisso com o Portal Caipora, que tem, por enquanto, como data de validade o mês de junho de 2026. Todos os pesquisadores envolvidos com o Caipora que conversamos demonstram o quão prazeroso é estar por trás dessa iniciativa, deixando claro o interesse de continuar e de, novamente, aplicar em um edital para estender o desenvolvimento desse projeto.
O site para a população
Para a população em geral, grande parte do seu público alvo, o Portal Caipora é mais do que uma plataforma digital, torna-se um aliado da saúde pública e um recurso para entender melhor a conexão entre meio ambiente e saúde. Além de fornecer dados para o setor de saúde pública, o que contribui para um atendimento mais eficiente à população, o portal também utiliza uma linguagem acessível e popular para a divulgação de notícias. Esse enfoque torna o conteúdo mais fácil de ser compreendido pelo público em geral, ampliando o conhecimento sobre temas importantes de forma clara e envolvente.
Como usuários, percebemos que o site do Caipora carrega um layout parecido com a plataforma digital oficial do Governo Federal, que já é conhecido pelos brasileiros, causando um sentimento de familiaridade, com uma interface intuitiva e descomplicada. Esse design é explicado pelo pesquisador Henrique, que optou por seguir esse estilo para criar uma proximidade e, pensando também, que o projeto pudesse ser aproveitado pelo Ministério da Saúde.
Entre as seções presentes no site, é possível encontrar algumas que apresentam sobre o projeto e suas características, como a de ‘Boas vindas’ e as demais seções da aba ‘Institucional’, por exemplo ‘O Projeto’. Para ter acesso às notícias voltadas para o público geral é necessário entrar na aba ‘Notícias’, onde encontrará textos sobre diversos assuntos, desde sobre o estudo publicado pelos pesquisadores do projeto até sobre as doenças sazonais.
Páginas de notícias dentro do Portal. | Foto: reprodução do Portal Caipora
A parte na qual se concentra os resultados, conta com dados oriundos do Distrito Federal e das capitais do Brasil, exceto do Rio de Janeiro. Para a visualização dos resultados, o portal conta com abas de gráfico de previsão de doenças a partir do indicadores coletados, um mapa interativo, canal endêmico, exploração dos dados por localização e uma aba intitulado de ‘Downloads’, que é possível baixar documentos com os registros brutos e processados.
Mapa sobre a captação de dados do Portal Caipora. | Foto: Mapa produzido por Ana Carolina Evora e Camilly Couto
No momento em que vai explorar os resultados, pensando na população geral, é necessário tirar um tempo para analisar eles com um certo critério e entender o que cada resultado significa. Entretanto, para uma informação mais rápida e de linguagem geral, é melhor optar pelas notícias postadas no Portal Caipora, das quais falam diretamente com o público. Assim, o Portal demonstra interesse no auxílio à saúde da sociedade como um todo. Por isso promove maneiras distintas de se conectar com o público e alcançar, de maneira eficaz, o seu objetivo inicial.
Mais do que uma ferramenta tecnológica, o Portal se consolida como um elo entre ciência, meio ambiente e saúde pública em benefício da população. Ao transformar dados em previsões, o projeto abre caminhos para políticas mais preventivas, escolas e crianças mais informadas e comunidades mais preparadas diante dos impactos ambientais na saúde. Mesmo diante das limitações e dos desafios para expandir o sistema, a iniciativa mostra que é possível reduzir desigualdades regionais na análise de dados e antecipar cenários críticos, oferecendo tempo e informação como aliados da vida. Até 2026, e possivelmente além, o Caipora busca se firmar não apenas como um radar de doenças sazonais, mas como um instrumento de cuidado coletivo, onde tecnologia e preservação caminham juntas para fortalecer a saúde da população.