No Amazonas, brasileiros detectaram surtos com dados que o SUS já tinha

Febre e tosse levam pessoas a uma unidade de saúde. Cada atendimento deixa um registro, geralmente usado para organizar o serviço. No Amazonas, pesquisadores brasileiros conseguiram dar a esses dados outra função: perceber sinais de surtos respiratórios que a vigilância local ainda não havia reconhecido.

A solução se chama Aesop, Sistema de Antecipação de Surtos com Potencial Pandêmico. Ela nasceu da colaboração entre a Fiocruz Bahia e a Coppe, instituto de pesquisa e pós-graduação em engenharia da UFRJ. Em vez de exigir uma nova coleta a cada consulta, a equipe trabalhou com informações que o SUS já produzia.

O salto foi testado em campo. Durante 11 semanas de um piloto realizado no Amazonas, de abril a julho de 2024, o sistema emitiu 104 avisos. As autoridades locais confirmaram 86 deles na mesma semana ou na seguinte. Em 62 desses avisos confirmados, disseram que o Aesop havia sido sua primeira fonte de conhecimento do surto. O estudo foi publicado em 2026 na revista The Lancet Regional Health – Americas.

O problema começa antes de virar emergência

Um aumento de infecções pode aparecer primeiro como pequenos sinais espalhados: mais atendimentos por sintomas respiratórios, mudanças no padrão de uma cidade, registros que chegam em momentos diferentes. Quando a alteração fica evidente, parte do tempo disponível para organizar a resposta já passou.

Manoel Barral-Netto, pesquisador da Fiocruz e coordenador do projeto, explicou essa dificuldade ao apresentar o Aesop em 2023. O desafio era reunir sinais fracos que, vistos em conjunto, poderiam apontar o início de um problema. A equipe brasileira aproximou a vigilância em saúde da modelagem computacional para procurar esse padrão nos dados.

Um princípio de um surto emite sinais fracos. Quando os sinais são fortes e evidentes é porque já passou a fase inicial. Então se quisermos identificar quando começa, temos que nos preparar para encontrar os vários sinais fracos. Em conjunto, eles significam algo mais importante

As consultas passaram a conversar entre si

No piloto, o sistema acompanhou registros semanais de atendimentos relacionados à síndrome gripal, um conjunto de sinais compatíveis com infecção respiratória. Ao comparar a evolução desses registros, buscava desvios do comportamento esperado em cada município. Um crescimento fora do padrão podia virar aviso para a vigilância.

A análise tinha duas etapas importantes antes de acionar alguém. Primeiro, os registros precisavam atender a um nível mínimo de qualidade. Depois, o aviso exigia que pelo menos dois de três modelos apontassem uma anomalia. Essa combinação evitava depender da leitura de um único algoritmo e tornava a decisão mais interpretável para quem precisava agir.

As 62 cidades do Amazonas reuniram cerca de 1,8 milhão de atendimentos durante o período estudado. Mais de 119 mil estavam relacionados à síndrome gripal. A matéria-prima da solução estava na rotina dos serviços; o trabalho de engenharia foi transformar esse volume em um sinal localizado, que uma equipe municipal pudesse examinar.

Um aviso precisava chegar a quem decide

Luiz Landau, professor da Coppe, e a equipe do Laboratório de Métodos Computacionais em Engenharia participaram da modelagem, da visualização dos dados e do desenvolvimento do painel. O sistema precisava apresentar a informação de maneira clara para gestores, epidemiologistas e analistas, com necessidades diferentes de leitura.

O ganho de alguns dias, ou mesmo semanas, pode fazer diferença significativa na forma como os gestores organizam a assistência à população

O teste foi além da tela

A avaliação do piloto, assinada por Izabel Marcilio e colaboradores, levou o aviso de volta à realidade dos municípios. A cada semana, autoridades de saúde respondiam a um questionário estruturado para confirmar o que estava acontecendo e relatar se a informação havia ajudado no trabalho.

Os 104 avisos chegaram a 41 municípios. Desses avisos, 86 corresponderam a surtos confirmados pela vigilância na mesma semana ou na seguinte. Os 62 casos em que o Aesop deu a primeira notícia equivalem a aproximadamente sete de cada dez avisos confirmados. A comparação mede justamente o que a equipe buscava: encontrar um sinal útil antes que ele fosse conhecido por outros caminhos.

Em 48 dos avisos confirmados, as autoridades disseram que o sistema contribuiu para decisões. Entre as respostas relatadas estavam reforçar a comunicação de risco, consultar especialistas, melhorar a coordenação entre estado e municípios e fornecer máscaras, insumos e mais testes de covid-19. O sinal saiu do computador e entrou na organização do serviço.

O tempo ganho virou uma tarefa concreta

Ao detalhar o projeto em outubro de 2026, a Coppe descreveu dois níveis de leitura: um painel estratégico simplificado para decisões rápidas e outro mais detalhado para análises técnicas. O mesmo trabalho que detecta uma alteração nos dados precisa ajudar alguém a entender onde olhar e o que investigar.

No Amazonas, o aviso já ajudou a organizar a resposta local. Máscaras, insumos e testes de covid-19 estavam entre os materiais que as autoridades relataram ter disponibilizado; a comunicação sobre os riscos também foi reforçada. Os registros das consultas passaram a orientar tarefas concretas da vigilância.