Um projeto da Unicamp, desenvolvido em parceria com a Unesp, USP e Insper e também com universidades da andia, Raºssia e áfrica do Sul, foi um dos 12 selecionados pela Chamada Paºblica BRICS Covid-19 (CNPq/MCTI/BRICS-STI nº 19/2020), realizada pelo Ministanãrio da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), por meio do CNPq. A iniciativa tem o objetivo de desenvolver nopaís ferramentas de inteligaªncia artificial que possam fazer a leitura de diferentes dados a respeito da Covid-19, como informações obtidas de prontua¡rios médicos, exames de laboratório e de imagem, informações geogra¡ficas, dados de movimentação de pessoas, entre outros, para ampliar e agilizar a capacidade de diagnóstico e de ca¡lculo da incidaªncia da doena§a. O projeto recebera¡ o investimento de R$ 700 mil em recursos destinados pelo MCTI e pelos Fundos Nacional de Saúde (FNS) e Nacional de Desenvolvimento Cienta­fico e Tecnola³gico.  

A coordenação do projeto nopaís éda professora Esther Colombini, do Instituto de Computação (IC) da Unicamp. Da Universidade, integram também a equipe os professores Maura­cio Perroud Junior e Andrei Sposito, da Faculdade de Ciências Manãdicas (FCM). Da Unesp, participam os professores Alexandre Simaµes, do Instituto de Ciência e Tecnologia de Sorocaba (ICTS) e Carlos Magno Fortaleza, da Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB). Já da USP, atuam Fa¡tima Nunes Marques, professora da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (USP Leste) e Joa£o Eduardo Ferreira, docente do Instituto de Matema¡tica e Estata­stica (IME). Além dos pesquisadores das três universidades estaduais paulistas, integra o grupo também o professor Danilo Carlotti, do Insper.  

Segundo Esther Colombini, a vantagem de formar essa parceria entre várias instituições, espalhadas pelo Estado de Sa£o Paulo, éa possibilidade de envolver no projeto várias fontes de dados de onde podem ser extraa­das informações relevantes para a determinar a prevalaªncia da Covid-19. a‰ o caso, por exemplo, dos dados que podem ser obtidos dos hospitais universita¡rios do Estado. "Nossa proposta éusar dados multimodais, tanto imagens médicas quanto dados de sintomatologia do paciente, disponí­veis em prontua¡rios médicos, usando o processamento de linguagem natural, e exames diversos. Temos vários inda­cios de que, com alguns exames de sangue corriqueiros, associados a outros aspectos e a  localização geogra¡fica, cruzando informações com a­ndices de infecção nas regiaµes, podemos aumentar a acura¡cia dos modelos para detectar se as pessoas estãoinfectadas ou não, e também se elas estãocom uma infecção mais leve ou mais grave", explica a coordenadora do projeto. 

Dessa forma, a iniciativa pode contribuir não apenas para diagnósticos mais rápidos e precisos da doena§a, mas também encontrar novas relações entre sintomas, fatores de risco e de ambiente, o que pode favorecer o diagnóstico de outras doena§as. "A mineração de dados e o uso de inteligaªncia artificial são essenciais para detecção de sinais precoces de doenças emergentes, permitindo a atuação coordenada dospaíses nos termos do Regulamento Sanita¡rio Internacional. Iniciativas como esta podem controlar infecções antes que se tornem pandaªmicas", analisa Carlos Magno Fortaleza, professor da FMB/Unesp. 

Outro objetivo do projeto éque ele oferea§a aos pesquisadores das diversas áreas do conhecimento e ao poder paºblico instrumentos que aprimorem os processos de tomada de decisaµes de gestores paºblicos e também contribuam com a elaboração de políticas eficientes no combate a  pandemia. "A ideia éintegrar a inteligaªncia artificial na ponta do problema, que consegue identificar o espalhamento da doena§a, com as decisaµes de políticas públicas que são tomadas em últimonívele que nos impactam em tudo", comenta Esther Colombini. 

A iniciativa dos pesquisadores não se esgota na elaboração desse sistema que utiliza a inteligaªncia artificial na análise dos dados a respeito do coronava­rus. Ela inclui desdobramentos relacionados ao controle da pandemia e avaliação de políticas públicas que sera£o executados por outrospaíses dos BRICS, no caso a andia, a áfrica do Sul e a Raºssia. 

Tambanãm com base em recursos de inteligaªncia artificial, pesquisadores na andia pretendem combinar dados de movimentação de pessoas, obtidos pelo uso de aplicativos em celulares, com as informações de saúde, para mapear focos de espalhamento do coronava­rus e apontar locais que precisam de maior atenção. Os sul-africanos va£o se debrua§ar sobre esse mapeamento de áreas com maior risco sanita¡rio para construa­rem modelos e sistemas loga­sticos para distribuição de suprimentos médicos, profissionais da saúde e vacinas, de forma que sejam evitados colapsos nos sistemas de saúde. Já na Raºssia os pesquisadores podera£o fazer uma análise da qualidade das políticas públicas adotadas para contenção do va­rus, verificando em quais cenários lockdowns e aberturas foram efetivos e como boas decisaµes podem ser replicadas em outros locais. 

"a‰ importante lembrar que estamos falando depaíses como o Brasil, andia e Raºssia, que são trêspaíses comDimensões continentais, com caracteri­sticas bem diversas. a‰ uma questãomuito importante para o projeto o fato de essespaíses teremDimensões continentais. No momento em que elaboramos o projeto, eram ospaíses mais afetados pelo coronava­rus, fora os Estados Unidos. E a áfrica do Sul, em particular, tem desafios em termos loga­sticos", detalha Esther Colombini. 

A professora também esclarece que o objetivo principal dessa cooperação éque os resultados obtidos por cadapaís em seus projetos específicos sirvam de subsa­dios para os demais membros, ao mesmo tempo em que a expertise de cada um seja compartilhada com os demais. No fim, cadapaís contribui construindo parte de um grande projeto que édesenvolvido por completo nos quatropaíses. Ela também enfatiza a importa¢ncia do estabelecimento de novas redes de pesquisas para iniciativas do futuro: "Esse arranjo com essas instituições foi montado para esse projeto, mas isso éinteressante porque traz uma colaboração com instituições que não necessariamente nosjá copera¡vamos".