ANAIS Vol 16 2017- 4.º Congresso Nacional de Medicina Tropical - Edição comemorativa dos 115 Anos do IHMT

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A n a i s d o I HM T
Leveraging artificial intelligence to improve
malaria epidemics' response
Potenciar a inteligência artificial para melhorar a resposta a epidemias de malária
LuísV. Lapão
Global Health andTropical Medicine, Instituto de Higiene e MedicinaTropical, Universidade
Nova de Lisboa, UNL, Lisboa, Portugal
WHO Collaborating Center for HealthWorkforce Policy and Planning
Mélanie R. Maia
Global Health andTropical Medicine, Instituto de Higiene e MedicinaTropical, Universidade
Nova de Lisboa, UNL, Lisboa, Portugal
João Gregório
Global Health andTropical Medicine, Instituto de Higiene e MedicinaTropical, Universidade
Nova de Lisboa, UNL, Lisboa, Portugal
Resumo
À medida que se avança para a eliminação da malária, o paradigma de
gestão deve mudar para abordar a deteção precoce de casos em áreas
mais remotas. As áreas remotas enfrentam dificuldades adicionais na
deteção e no tratamento que exigem abordagens inovadoras. A elimi-
nação da malária precisa de tomada de decisão baseada em evidências
com acesso em tempo-real aos dados de casos de malária. O esforço
para a eliminação da malária criou várias bases-de-dados, frquentemente
sem interoperabilidade, dificultando o uso dos dados. O acesso a alertas
precoces pode promover a ação rápida dos decisores no envio de inter-
venções.
É necessário um sistema de informação abrangente, sustentável e inte-
grado. Propomos uma estratégia de implementação colaborativa, com-
binando elementos de gamificação, Sistema de Informação Geográfica
(SIG) e Inteligência Artificial para permitir alertas-precoces de deteção
de risco de epidemias e apoiar o envoi de intervenções.
Estas tecnologias podem ser combinadas para reforçar a sustentabili-
dade da coleta de dados e a mudança comportamental dos decisores
de saúde pública. O sucesso desse sistema depende principalmente de
como as ações de eliminação serão melhoradas em configurações reais.A
envolvência dos profissionais de saúde permite ajustar o desenho de um
sistema que responda às necessidades dos profissionais.
Palavras Chave:
Eliminação da malária, inteligência artificial, implementação, informação
de saúde, sistemas de apoio à decisão.
Abstract
As the world advances toward malaria elimination, the elimination manage-
ment paradigm has to change to address early case detection in more local
and remote areas. Remote areas face additional difficulties in both detection
and treatment demanding innovative approaches. Malaria elimination needs
evidence-based decision-making with real-time access to malaria-cases data.
Years of endeavor towards malaria elimination have created several databa-
ses, which often lack interoperability, making the crossing of data difficult.
The access to early alerts can promote decision-makers quick action in laun-
ching early interventions particularly in a low-resources settings.
Therefore, a smart, comprehensive, sustainable and integrated information
system is propose a collaborative-design implementation stra-
tegy, combining elements of gamification, Geographical Information Sys-
tem (GIS) and Artificial Intelligence (AI) to enable early-detection and risk
of epidemics alerts, and to direct interventions around detected cases.
These technologies can be combined to further reinforce the sustainabili-
ty of data collection and the behavioral change of public health decision-
-makers.The success of such a system depends mostly on how elimination
actions will be improved in real settings. Therefore design-science resear-
ch methodology could engage health professionals and use evidence-based
knowledge in the design of an innovative system that responds to what pu-
blic health professionals’ real needs.
KeyWords:
Malaria elimination, artificial intelligence, implementation, health in-
formation, decision-support system.
Artigo Original
An Inst Hig MedTrop 2017; 16: 35-39