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Projeto inovador em Fernando de Noronha tem foco no ambiente alimentar da população e no diagnóstico precoce de doenças crônicas
11 de junho de 2025, 14:48

Fonte

Ascom, UFPE

Publicação Original

Universidade Federal de Pernambuco

Áreas

Ciência de Dados, Epidemiologia, Medicina, Modelagem Matemática, Nutrição Clínica, Obesidade

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Resumo

O arquipélago de Fernando de Noronha é cenário de novos avanços científicos com a chegada do Projeto Tripletes – Inteligência Artificial para Promoção da Saúde.

Liderado por professoras e pesquisadores da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), a iniciativa usa inteligência artificial (IA) com foco no ambiente alimentar da população e no diagnóstico precoce de doenças crônicas.

O objetivo do projeto é analisar o ambiente alimentar dos moradores da ilha e identificar correlações com o risco de desenvolvimento de doenças crônicas não transmissíveis, como hipertensão e diabetes tipo 2.

O projeto é liderado pela Dra. Carol Leandro (também pró-reitora de Pós-Graduação da UFPE), pela professora Dra. Wylla Ferreira e Silva e também pelo Dr. André Luiz de Góes Pacheco, pós-doutorando do Programa de Pós-Graduação em Nutrição, Atividade Física e Plasticidade Fenotípica da UFPE.

Durante a primeira etapa de campo, cerca de 300 adultos residentes em Fernando de Noronha estão sendo avaliados. Entre os pontos analisados estão composição corporal, consumo alimentar, ambiente alimentar, exercício físico e situação de saúde.

Além disso, o voluntário responde a um questionário on-line com demais informações sobre vida e saúde na ilha. “Esperamos que, com esses dados, a situação de saúde e questões sobre dificuldade no acesso a alimentos in natura de quem vive na ilha ganhe maior visibilidade, podendo nortear possíveis políticas públicas futuras”, afirmou Fabiane de Oliveira Freitas, mestranda na UFPE e uma das responsáveis pela aplicação dos protocolos de avaliação.

“Os dados coletados formarão uma base de dados que será processada por inteligência artificial, e que permitirá a replicação dos dados e realização de uma análise preditiva para identificar precocemente fatores de risco de maneira mais sensível do que métodos tradicionais”, explicou a Dra. Gabriela Carvalho, pós-doutoranda da UFPE e uma das pesquisadoras que conduz a coleta de dados.

A inovação do projeto está na criação dos chamados ‘tripletes’ – agrupamentos compostos por três vértices conectados em um grafo, contendo variáveis morfológicas, comportamentais, bioquímicas e fisiológicas que, quando processados por modelos de inteligência artificial, permitem o diagnóstico pré-clínico de doenças com maior precisão.

“Em nosso estudo, cada vértice representa uma variável coletada de indivíduos. A partir disso, criamos dois tipos de redes complexas (grafos e hipergrafos) para cada pessoa e agrupamos os dados em perfis distintos de acordo com suas comorbidades”, explicou  Dr. André Pacheco. “Com a análise das centralidades (propriedades inerentes às redes) dos vértices e das centralidades desses tripletes, identificamos padrões únicos entre os grupos e chamamos esses padrões de assinaturas topológicas. Usando essas assinaturas, desenvolvemos uma IA capaz de reconhecer a qual grupo um novo indivíduo pertence”, completou.

Os tripletes podem servir como base para aprimorar algoritmos já existentes, garantindo que sejam alimentados com dados de alta qualidade e adaptados à realidade local. “Esperamos, ao final da pesquisa, criar um aplicativo para uso em postos de saúde, auxiliando na identificação precoce de comorbidades como obesidade, diabetes e hipertensão, e facilitando o acesso a ações preventivas”, concluiu o pesquisador.

Em suas publicações, o Portal SciAdvances tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal SciAdvances tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas. 

Autores/Pesquisadores Citados

Dra. Carol Leandro

Pró-reitora de Pós-Graduação da UFPE

Dra. Wylla Ferreira e Silva

Professora de Nutrição da UFPE

Dr. André Luiz de Góes Pacheco

Pós-doutorando do Programa de Pós-Graduação em Nutrição, Atividade Física e Plasticidade Fenotípica da UFPE

Fabiane de Oliveira Freitas

Mestranda no Programa de Pós Graduação em Nutrição, Atividade Física e Plasticidade Fenotípica da UFPE

Dra. Gabriela Carvalho

Pós-doutoranda no Programa de Pós Graduação em Nutrição, Atividade Física e Plasticidade Fenotípica da UFPE

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página da Universidade Federal de Pernambuco.

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