Data analysis in the use of artificial intelligence in the prevention of vaccine gaps and the return of eradicated diseases

Abstract

Introdução: A cobertura vacinal é fundamental para prevenir doenças infecciosas e preservar a saúde pública. Contudo, lacunas nesse processo podem favorecer o ressurgimento de doenças erradicadas, como sarampo, rubéola e poliomielite, representando desafio constante aos sistemas de saúde. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como ferramenta útil na análise de dados de vacinação, capaz de identificar falhas e orientar estratégias preventivas. Objetivo: Explorar o uso da IA na análise de dados de vacinação para prevenir lacunas vacinais e o retorno de doenças erradicadas. Metodologia: Foram analisados artigos científicos sobre o emprego da IA na saúde, com ênfase em sua aplicação para ampliar a cobertura vacinal. Resultados: A IA consegue processar grandes volumes de dados e identificar padrões pouco perceptíveis ao olhar humano. Algoritmos de aprendizado de máquina permitem localizar grupos com baixa adesão vacinal, mapear áreas de risco e apontar fatores que dificultam a imunização. Além disso, possibilitam ações preditivas para antecipar surtos e reforçar campanhas. Conclusões: O uso da IA na saúde pública permite respostas rápidas e efetivas frente às lacunas vacinais, contribuindo para prevenção de surtos e proteção coletiva. A experiência da startup canadense BlueDot, que previu antecipadamente a pandemia de covid-19, demonstra o potencial da tecnologia.