Aplicação de Machine Learning para predizer casos de internação e óbito por doenças respiratórias na cidade de São Paulo, a partir da concentração de grãos de pólen, poluentes e variáveis atmosféricas - ATIIM.

Resumo

Nas últimas décadas as relações entre as mudanças climáticas e seus respectivos impactos na saúde têm sido amplamente abordados, principalmente dado o aumento da frequência de ocorrência de eventos extremos. Contudo, ainda é pouco investigada a relação entre mudanças climáticas, concentração de pólens, poluentes e doenças respiratórias no território brasileiro. Embora, o Brasil seja dotado de uma grande biodiversidade, há uma grande lacuna em estudos que abordem como as mudanças climáticas tem afetado a estação polínica e como os diferentes tipos de polén podem estar afetando os agravos de doenças respiratórias e/ou alergênicas. Neste cenário o presente projeto propõe a criação de duas estações de coleta de pólen, sendo uma no Parque estadual das Fontes, no Ipiranga e outra no centro da cidade de São Paulo (bairro da Armênia), a qual terá também uma torre anemométrica e um ceilômetro, possibilitando a coleta de dados meteorológicos. A partir dos produtos de tais instrumentos será criado um banco de dados (o primeiro do Brasil com tais dados), o qual também conterá informações dos casos de internações e óbitos por doenças respiratórias na cidade de São Paulo (disponíveis no DATASuS). Por fim será criado um modelo em Machine Learning, capaz de predizer a ocorrência de internações e óbitos, o qual será disponibilizado para a comunidade científica e geral, juntamente com uma plataforma Web, a qual também conterá os dados coletados (disponíveis para Download), juntamente com informações de divulgação científica. (AU)