Covid-19: pesquisa da UCS usa IA para monitoramento de contágio

A Universidade de Caxias do Sul mantém as equipes engajadas e comprometidas em apresentar soluções para o enfrentamento à pandemia da Covid-19. No âmbito da pesquisa, diversas iniciativas ganham espaço. Um desses trabalhos, em fase de desenvolvimento e com a participação de entidades públicas e de empresas, utiliza Inteligência Artificial para identificar com antecedência focos de infecção entre a população, fornecendo, assim, subsídios ao poder público para a tomada de decisões ágeis, focadas em minimizar o contágio pelo vírus.

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A pesquisa, intitulada Criação de um Modelo de Inteligência Artificial para Previsão e Identificação de Infecções por Sars-Cov-2 Considerando Testes RT-PCR e Sorologia IGG e IGM, ocorre no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica e do Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde sob a coordenação do professor Leandro Corso, doutor em engenharia com foco em otimização e docente de ambos os programas. Trata-se de um robusto modelo matemático que faz uso de elevada capacidade computacional e algoritmos de aprendizagem de máquina, capaz de mapear a tendência de contágios e, a partir da leitura de dados oficiais já coletados, projetar o cenário futuro de infecções. A ferramenta, embasada em Inteligência Artificial (IA), pode ser capaz de auxiliar na identificação de focos de infecção, tendências de alastramento ou de redução da doença, estratificados por diferentes critérios e condições. O acompanhamento da evolução ou diminuição do contágio seria possível a partir da análise dos resultados da testagem clínica populacional para o vírus.

Central de Conteúdo UCSfm