Tecnologia Apoiando na Linha de Frente no Combate à Dengue
Ações inteligentes e proativas contra a dengue, com IAs que preveem surtos e detectam focos do mosquito com eficiência.
Para Agentes de Saúde e Gestores
Nossas Ferramentas de Análise
Um ecossistema de dados para um planejamento de ações preventivas - O Painel de Análise
Previsão de Surtos
Um modelo preditivo que projeta a evolução de surtos de dengue a nível municipal.
Detecção de Focos
Nossa IA identifica potenciais criadouros do Aedes aegypti em imagens aéreas.
Painel de Análise
Visualize insights dos modelos de previsão e detecção para guiar a tomada de decisão e o planejamento.
Nosso Propósito
Missão
Desenvolver e fornecer ferramentas de inteligência artificial que permitam a detecção de focos, a previsão precoce de surtos e, portanto, a otimização de recursos no combate à dengue.
Visão
Tornar-se uma referência técnica na aplicação de IA para o monitoramento e controle de arboviroses, contribuindo para um futuro com sistemas de saúde mais resilientes e proativos.
Inovação em Saúde Pública
Uma Mudança de Paradigma no Combate à Dengue
Da abordagem reativa à estratégia proativa e orientada por dados. Veja a diferença.
Abordagem Tradicional
Detecção Manual e Lenta
Vistorias de campo pontuais, resultando na identificação tardia de focos.
Dados Isolados
Coleta descentralizada, dificultando análises preditivas e a visão macro.
Ações Reativas
Ações de controle iniciadas majoritariamente após o aumento de casos.
Com PreviDengue
Detecção Automatizada e Ágil
Análise de imagens em larga escala por IA para mapeamento rápido de áreas de risco.
Análise Preditiva
Uso de Machine Learning para prever surtos, otimizando a alocação de recursos.
Estratégias Proativas
Ações preventivas direcionadas aos locais de maior risco antes da escalada de casos.
Para Avaliadores e Curiosos
A Metodologia por Trás do PreviDengue
Nossa abordagem combina tecnologias de ponta em um fluxo de três etapas para máxima eficácia.
1. Detecção Inteligente
Visão computacional analisa imagens de drones, identificando possíveis focos (piscinas, caixas d'água) para mapear áreas de risco.
2. Análise Preditiva
Modelos de Machine Learning processam dados históricos e climáticos para prever a incidência de casos futuros.
3. Interconexão de Dados
Correlacionamos os focos detectados com as previsões para gerar insights acionáveis, exibidos em um painel estratégico.
Projeção de Casos
Este gráfico exemplo ilustra como nosso modelo compara dados históricos com projeções futuras, uma ferramenta vital para o planejamento antecipado.
Nossa Equipe
Estudantes de informática dedicados a construir soluções com impacto significativo.
