0054/2021 - National vaccination plan for COVID-19: Use of artificial spatial intelligence to overcome challenges. Plano nacional de vacinação contra a COVID-19: Uso de inteligência artificial espacial para superação de desafios.
Objective: Analyze the use of spatial artificial intelligence in the context of immunization against COVID-19 for the proper ion of the necessary resources . Methods: A cross-sectional ecological study based on a space-time approach using secondary data. The units of analysis were the Brazilian`s primary care units. Four analytical steps were adopted to assign a population size per primary care units of the country applying artificial intelligence algorithms. In parallel, the conditions of access to mobile internet and the mapping of space-time trends of severe cases of COVID-19 were used to characterize each municipality in the country. Results: About 18% of the Brazilian elderly population is more than 4 km awaya vaccination point. In total, 4,790 municipalities showed an increase tendency regarding cases of SARS. The northern and northeastern regions presented the highest number of primary care units more than 5 km awaymobile phone networks. Conclusion: The national vaccination plan requires the use of innovative strategies to overcome the country\'s challenges. The use of methodologies based on spatial artificial intelligence can contribute to improve the response actions to tackle COVID-19.
Keywords:
Spatial Analysis, Artificial Intelligence, Mass Vaccination, Immunization Programs, Geographic Mapping.
Plano nacional de vacinação contra a COVID-19: Uso de inteligência artificial espacial para superação de desafios.
Abstract(resumo):
Objetivo: Analisar o uso da inteligência artificial espacial ao contexto da imunização contra COVID-19 para a seleção adequada dos recursos necessários. Métodos: O estudo ecológico de caráter transversal baseado em uma abordagem espaço-temporal utilizando dados secundários. As unidades de análise foram as unidades básicas de saúde do Brasil. Foram adotados 4 passos analíticos para atribuir um volume de população por UBS do país aplicando algoritmos de inteligência artificial a imagens de satélite. Em paralelo, as condições de acesso à internet móvel e o mapeamento de tendências espaço temporais de casos graves de COVID-19 foram utilizados para caracterizar cada município do país. Resultados: Cerca de 18% da população idosa brasileira está a mais de 4 km de distância de uma sala de vacina. No total, 4.790 municípios apresentaram tendência de agudização de casos de SRAG. As regiões norte e nordeste apresentaram o maior número de UBS a mais de 5 km de distância de antenas de celular. Conclusão: O Plano nacional de vacinação requer o uso de estratégias inovadoras para contornar os desafios do país. O uso de metodologias baseadas em inteligência artificial espacial pode contribuir para melhoria do planejamento das ações de resposta à COVID-19.
Keywords(palavra-chave):
Análise Espacial, Inteligência Artificial, Vacinação em Massa, Programas de Imunização, Mapeamento Geográfico.
Rocha, T.A.H, Boitrago, G. M., Mônica, R. B., de Almeida, D. G., da Silva, N. C, Silva, D. M., Terabe, S. H., Staton, C., Facchini, L.A., Vissoci, JRN. National vaccination plan for COVID-19: Use of artificial spatial intelligence to overcome challenges.. Cien Saude Colet [periódico na internet] (2021/Feb). [Citado em 28/04/2025].
Está disponível em: http://cienciaesaudecoletiva.com.br/en/articles/national-vaccination-plan-for-covid19-use-of-artificial-spatial-intelligence-to-overcome-challenges/17953?id=17953
