(untitled) (Encontros Universitários da UFC, 2021)
Epidemias acarretam sérios problemas para a humanidade, como a pandemia da COVID-19, doença grave e altamente transmissível. Há assim demanda para médicos e autoridades sanitárias apontarem diagnósticos mais precisos e rápidos. Nesse contexto, diversos pesquisadores exploraram o potencial da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta, inclusive em soluções comerciais: a vantagem é justamente a IA produzir análises e resultados em uma fração de segundo. Neste projeto, foram catalogados diversos trabalhos na literatura de modelos de IA, bem como massas de dados disponíveis para se estudar diversos problemas relacionados a epidemias, sendo a maioria composta por modelos de Deep Learning (DL) e imagens, respectivamente. Ou seja, geralmente se recorre a um modelo de DL para realizar segmentação ou classificação de imagens. Contudo, a natureza desses métodos demanda que os pesquisadores disponham de coleções de imagens corretamente rotuladas e revisadas (datasets). Foi possível nivelar os bolsistas deste projeto e inclusive reproduzir vários resultados encontrados na literatura. Além do problema da COVID-19, foi possível identificar trabalhos que buscam classificar diferentes tipos de mosquitos, estes sendo vetores de doenças, tais como o Aedes aegypti, vetor da dengue. No entanto, tal tecnologia possui suas limitações, pois mesmo uma pequena margem de erro experimental pode significar um abismo entre a tecnologia em laboratório e o seu uso em situações do mundo real, principalmente devido a vieses nos dados e limitações na generalização de resultados (populações, sensores, tipos de imagens, condições de captura, etc). Por fim, pode-se concluir que essa linha de pesquisa floresceu durante a pandemia e que diversas massas de dados estão disponíveis de forma anonimizada, de modo que respeitado o bom senso e o rigor científico na medicina, não foram detectados problemas éticos significativos.