Ferramenta de IA da Universidade de Houston prevê e controla pandemias através de viagens aéreas.
São PauloEngenheiros da Universidade de Houston desenvolveram um novo modelo de IA para prever e controlar pandemias, analisando o tráfego aéreo internacional. Sua pesquisa, publicada na revista Nature, revela que a IA pode identificar e monitorar regiões onde infecções têm maior probabilidade de se espalhar devido ao transporte aéreo. Essas informações podem auxiliar líderes de saúde mundiais na tomada de decisões. Os engenheiros identificaram que a Europa Ocidental, o Oriente Médio e a América do Norte desempenham papéis significativos na disseminação da COVID-19 por conta do grande volume de voos internacionais.
Dynamic Weighted GraphSAGE é uma nova ferramenta que utiliza um tipo especial de rede neural para analisar redes complexas, como os horários de voos que frequentemente se alteram. Ela auxilia na identificação de padrões sobre como as pessoas se deslocam entre diferentes lugares e horários. Ao compreender esses padrões, os pesquisadores podem identificar áreas cruciais onde a redução de voos poderia diminuir significativamente a disseminação de doenças. O instrumento possui diversas características importantes, como:
- Análise de redes de grandes volumes de dados em constante mudança
- Identificação de conexões aéreas de alta relevância
- Modelos preditivos eficazes para estratégias de formuladores de políticas
Os autores do estudo afirmam que sua análise baseada em IA pode ajudar a tomar decisões inteligentes sobre limites de viagens aéreas, diminuindo o impacto na mobilidade das pessoas enquanto controla a disseminação de doenças. Essa abordagem não se limita à COVID-19; ela também pode ser aplicada no combate a futuras pandemias. Isso permite que as autoridades gerenciem riscos de maneira precoce, evitando grandes surtos.
Nova abordagem para pandemias foca na prevenção
Este método inovador proporciona uma nova forma de lidar com pandemias, priorizando a prevenção em vez de responder após o surgimento de um surto. Utilizando dados em tempo real e aprendizado de máquina avançado, o modelo se ajusta conforme as pandemias evoluem e se espalham. Pesquisadores podem simular diferentes cenários para avaliar como pequenas mudanças nas regras de viagens aéreas podem afetar consideravelmente os desfechos. Isso auxilia na criação de políticas que equilibrem a saúde pública e a economia.
À medida que o turismo global aumenta, essas novas ferramentas se tornam cada vez mais essenciais. Elas auxiliam na previsão de problemas, permitindo tomar ações que protejam tanto as comunidades locais quanto as internacionais. A pesquisa da Universidade de Houston aprimora a previsão de pandemias e estimula uma nova abordagem na gestão de questões de saúde global.
O estudo é publicado aqui:
http://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-73639-7e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é
Syed Rizvi, Akash Awasthi, Maria J. Peláez, Zhihui Wang, Vittorio Cristini, Hien Van Nguyen, Prashant Dogra. Deep learning-derived optimal aviation strategies to control pandemics. Scientific Reports, 2024; 14 (1) DOI: 10.1038/s41598-024-73639-719 de novembro de 2024 · 20:02
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