Pesquisadores do Instituto de Ciências Atmosféricas (Icat - https://icat.ufal.br/pt-br) da Universidade Federal de Alagoas (Ufal) tiveram dois artigos publicados em revistas científicas internacionais que investigam a relação entre condições atmosféricas e hospitalizações por doenças respiratórias em Maceió. Os estudos utilizam modelos de aprendizado de máquina para analisar dados meteorológicos e de saúde e desenvolver ferramentas capazes de auxiliar na previsão de internações.

Os trabalhos integram a linha de pesquisa em Biometeorologia, área interdisciplinar que investiga as relações entre as condições atmosféricas e os organismos vivos. Segundo o professor do Icat Fabrício Silva, a área vem ganhando espaço internacionalmente e também começa a se consolidar na Ufal.

“A Biometeorologia vem ganhando corpo com essas publicações. A gente está tentando provar que é possível que essa linha de pesquisa avance também aqui na Ufal, no nosso instituto, principalmente com foco em Alagoas. Esses dois primeiros estudos tiveram como foco Maceió, que é a capital, pela disponibilidade não só dos dados climáticos, mas também dos dados do Datasus, por exemplo, que são de boa qualidade. Então, agora, só tende a avançar”, explicou.

Previsão de hospitalizações por asma

O primeiro artigo, intitulado "Predicting Asthma Hospitalizations from Climate and Air Pollution Data: A Machine Learning-Based Approach" (https://www.mdpi.com/2225-1154...), foi publicado na revista científica internacional Climate. O estudo investiga a possibilidade de prever notificações mensais de asma em Maceió a partir da combinação de informações meteorológicas, dados sobre poluição do ar e registros anteriores da doença.

Para isso, os pesquisadores compararam diferentes técnicas de aprendizado de máquina e avaliaram quais apresentavam melhor desempenho na identificação das relações entre as condições ambientais e as hospitalizações. Entre os métodos analisados estavam Random Forest, XGBoost, Regressão Linear Múltipla, Máquina de Vetores de Suporte e K-Nearest Neighbors.

Segundo Fabrício Silva, a pesquisa permitiu identificar quais modelos de inteligência artificial que têm sido utilizados atualmente conseguiram modelar melhor a relação entre clima e saúde apresentavam melhor capacidade de relacionar as variáveis ambientais às internações por asma.

Entre os métodos avaliados, o Random Forest apresentou o melhor desempenho, principalmente quando foram incorporadas informações anteriores sobre os registros de asma. A temperatura mínima e o dióxido de enxofre também se destacaram entre as variáveis mais importantes para a previsão.

“Também identificamos quais eram as variáveis meteorológicas aqui para a nossa cidade de Maceió que davam um melhor sinal de relação entre o que acontece com o clima, o que acontece com as variáveis meteorológicas e o que acontece efetivamente com as internações. Nisso, encontramos, por exemplo, que as principais variáveis que dão uma melhor resposta para obter um bom modelo de previsão para essas doenças são a temperatura, a umidade relativa, a radiação solar, a pressão atmosférica e uma variável que, para a gente, foi uma surpresa: a evaporação”, afirmou.

A pesquisa reuniu professores e pesquisadores de diferentes áreas da Ufal. Entre os integrantes estão os professores do Icat Fabrício Silva, Glauber Marinho, Helber Barros Gomes e Heliofábio Barros Gomes, além da estudante do Programa de Pós-Graduação em Meteorologia (PPGMET/Ufal) Rafael Lisboa Costa.

Também participaram pesquisadores do Instituto de Geografia, Desenvolvimento e Meio Ambiente (Igdema/Ufal) e do Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde (ICBS/Ufal), além de pesquisadores da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), da Universidade Federal de Pelotas (UFPel), do Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia (Censipam), do Instituto Evandro Chagas (IEC) e da Universidade de Évora, em Portugal.

Doenças respiratórias e diferenças entre faixas etárias

O segundo artigo, intitulado Age-specific climate sensitivity of respiratory hospitalizations in a tropical coastal city: 20-year Random Forest forecasts (https://link.springer.com/arti...), foi publicado na International Journal of Biometeorology. O estudo amplia a investigação para as doenças respiratórias de maneira geral e analisa como diferentes grupos etários respondem às condições climáticas.

A pesquisa utilizou uma série histórica de 20 anos, entre 2000 e 2019, para analisar as hospitalizações por doenças respiratórias em Maceió. Os pesquisadores dividiram a população em três grupos: crianças de 0 a 4 anos, adultos de 5 a 59 anos e idosos com 60 anos ou mais.

Foram consideradas variáveis como temperatura, umidade relativa, precipitação, pressão atmosférica e radiação solar, além de diferentes períodos entre as condições climáticas e as hospitalizações. A partir dessas informações, os pesquisadores utilizaram o modelo Random Forest para identificar relações não lineares e realizar previsões.

O trabalho identificou a temperatura mínima como o principal fator associado às hospitalizações nos diferentes grupos etários, com efeitos que puderam ser observados por até duas semanas. Também foram observadas respostas diferentes de acordo com a idade. A análise também apontou que crianças apresentam respostas mais imediatas às variações de temperatura e precipitação, enquanto a população idosa apresentou respostas mais tardias relacionadas a variáveis como pressão atmosférica e evaporação.

Os modelos apresentaram desempenho mais elevado para crianças e adultos e moderado para idosos. Os resultados também indicaram uma redução das taxas de hospitalização entre crianças e adultos ao longo do período analisado, enquanto, entre os idosos, houve estabilização e posterior aumento a partir de 2010. Para o pesquisador, os resultados demonstram que as condições meteorológicas podem contribuir para a construção de modelos capazes de antecipar cenários de hospitalização.

“Realmente existe uma relação entre essas variáveis e as doenças. Ou seja, a variabilidade dessas variáveis, como elas interagem entre si, ajudam muito a você ter mais ou menos casos dessas doenças nas próximas semanas e nos próximos meses”, afirmou.

A pesquisa também reúne pesquisadores de diferentes áreas e instituições. Além dos professores e pesquisadores do Icat, participaram pesquisadores do ICBS/Ufal e do Centro de Mudanças Climáticas e Energia do Instituto Ayni: Conservação Ambiental e Desenvolvimento Social, em Maceió, além de pesquisadores da Universidade Tecnológica Federal do Paraná e de outras instituições.

Ciência voltada à saúde pública

Além da contribuição científica, as pesquisas têm uma dimensão prática relacionada ao planejamento da saúde pública. O professor do Icat e diretor do instituto, Glauber Marinho, destacou que os estudos permitem transformar o conhecimento produzido na Universidade em informações que podem ser utilizadas pelos gestores públicos.

“A importância de a Ufal participar de artigos e pesquisas como essa é que, além da publicação científica associada ao conteúdo gerado pelo projeto de pesquisa, a gente mostra a atividade de geração de conhecimento na academia atrelada a uma necessidade do Ministério da Saúde, por exemplo. Com modelos como esse, estamos fornecendo material que, na prática, pode ser utilizado por outras instituições de saúde aqui do Brasil”, explicou.

O professor Fabrício contou que os estudos fazem parte de uma agenda de pesquisa que pretende ampliar a análise para outras cidades alagoanas. “Com esses dois estudos de Maceió, proximamente a gente vai avançar, por exemplo, para Arapiraca e outras cidades que têm uma população maior no estado, para ver até que nível de população a gente consegue gerar uma boa modelagem da relação entre clima e doenças”, explicou.

A perspectiva também inclui a investigação de outras doenças. “O foco desses dois trabalhos iniciais foi doenças respiratórias, porque um foi asma e o outro foi doenças respiratórias de um modo geral, mas a gente quer avançar também, por exemplo, para doenças cardiovasculares”, acrescentou.