Uma aplicação para o monitoramento da disseminação do mosquito aedes aegypti

Abstract

A dengue é uma doença que utiliza o mosquito Aedes aegypti como vetor de transmissão. Apesar de ter um padrão conhecido de condições que favorecem a multiplicação e disseminação do seu transmissor, ela continua fazendo milhares de vítimas a cada ano no mundo. Segundo o boletim epidemiológico Vol. 52 de Janeiro de 2021 publicado pela Secretaria de Vigilância em Saúde, foram registrados, em 2020, 987.173 possíveis casos da doença no território brasileiro até a semana epidemiológica 53. A utilização de ferramentas para a prevenção e identificação de possíveis surtos pode ser útil para entidades responsáveis tomarem decisões sobre campanhas de prevenção. Além disso, a centralização dos dados de identificações do mosquito pode estimular a população a tomar medidas preventivas de eliminação dos pontos focais em suas residências. Este trabalho de conclusão de curso propõe uma plataforma para agregar os dados de identificações do mosquito Aedes aegypti feitas a partir de dispositivos móveis e dados meteorológicos para gerar visualizações e insights com potencial de ajudar na prevenção e controle da proliferação dos mosquitos e, consequentemente, de doenças como a dengue. Será apre sentada a modelagem de um sistema que tornará possível a integração de aplicativos que fazem a identificação do mosquito Aedes aegypti através de aprendizado de máquina. Por proporcionar uma integração em tempo real com os dados das identificações e pelas vi sualizações implementadas, o sistema desenvolvido neste trabalho mostra um potencial para ser utilizado como ferramenta principal no planejamento de ações de controle do mosquito. Também, foi validada a possibilidade de integração de um modelo preditivo para prever infestações do A. aegypti com base em identificações históricas e dados climáticos.

Dengue fever is a disease that uses Aedes Aegypti mosquito as its transmission vector. Although it has a known set of conditions that favor the multiplication and spread of its transmitter, it continues making millions of victims every year around the world. Ac cording to the epidemiological bulletin Vol. 52 of January 2021 published by "Secretaria de Vigilância em Saúde", in 2020, 987.173 possible cases of dengue were registered in Brazilian’s territory by the epidemiological week number 53. The use of tools for preven tion and identification of possible outbreaks can be useful for entities that are responsible for making decisions about prevention and combat campaigns. In addition to that, central izing mosquito identification can encourage the population to take preventive measures to eliminate focal points in their homes and neighborhood. This work proposes a system to aggregate data from A. aegypti mosquito identifications made by mobile devices and meteorological data to generate visualizations that can lead to insights with the potential to help in the prevention and control of dengue. The modeling of the system that will make it possible to integrate with devices that make the identifications will be presented. We also validated the integration of a predictive model to predict outbreaks of A. aegypti based on previous identifications and weather data.