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Seg, 17 Julho 2023 14:30

Pesquisa Unifor: Estudo desenvolve tecnologia para prever mortalidade em casos de leptospirose

Com a participação do professor Geraldo Bezerra, da Universidade de Fortaleza, o artigo foi publicado na revista científica Nature


Machine learning foi desenvolvida para atuar na prevenção da mortalidade em leptospirose (Foto: Freepik)
Machine learning foi desenvolvida para atuar na prevenção da mortalidade em leptospirose (Foto: Freepik)

A leptospirose é uma zoonose (doença transmitida de animais para homens) classificada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) como negligenciada mundialmente. Apesar da maioria dos seus casos serem considerados leves, 10% dos infectados evoluem para a forma grave, o que pode resultar em óbito.

Segundo dados do Ministério da Saúde (MS), em 2022, o Brasil registrou mais de 300 mortes em decorrência da doença. Uma das formas para combater esse número é a prevenção dos fatores de risco.

Com o intuito de aprofundar essa análise, Geraldo Bezerra, docente do curso de Medicina da Universidade de Fortaleza — instituição mantida pela Fundação Edson Queiroz —, participou do trabalho "Desenvolvimento e validação de uma ferramenta simples de machine learning para prever mortalidade em leptospirose". 

O estudo é realizado desde 2005 por um grupo de pesquisa em doenças tropicais, especificamente em nefrologia tropical. Fruto de uma parceria entre a Unifor e a Universidade Federal do Ceará (UFC), a iniciativa também conta com a atuação de profissionais de outras instituições brasileiras. 

Sobre a pesquisa

A proposta central do trabalho é apresentar um machine learning (aprendizado de máquina, em português) capaz de atuar na prevenção da mortalidade de pacientes com leptospirose na admissão hospitalar. No estudo, foi exposto o processo de desenvolvimento e a validação da tecnologia. 

De acordo com Geraldo, a ferramenta “Quicklepto” ajusta modelos em uma coorte de derivação a partir dos dados de internação de 295 pacientes, que foram acompanhados nos últimos anos. Assim, é possível “mapear” os fatores de risco e viabilizar um tratamento adequado às pessoas que se enquadram nesse cenário.


“Conseguimos desenvolver um sistema que prevê quais pacientes irão ter complicações na leptospirose e, consequentemente, têm mais chances de vir a óbito. Ele é baseado no aprendizado de máquina a partir de dados clínicos e laboratoriais, que obtivemos do nosso banco de dados dos pacientes acompanhados ao longo dos anos de pesquisa”Geraldo Bezerra, docente do curso de Medicina da Unifor

O docente ressalta a importância da tecnologia para o auxílio médico, podendo ser uma ferramenta para ajudar significativamente as equipes de saúde na identificação de pacientes com problemas em potencial. “E, consequentemente, alocar os melhores recursos para obter a cura da infecção e minimizar as possíveis complicações”, acrescenta Geraldo. 

Relevância do tema 

A leptospirose é uma doença transmitida pela urina de ratos, com maior prevalência em países tropicais. Segundo o artigo, a zoonose afeta principalmente populações de baixa renda e indivíduos expostos a animais e ambientes contaminados — como fazendeiros, veterinários, trabalhadores de esgoto, fiscais de carne, trabalhadores do controle de roedores e militares.


Os ratos são os principais vetores de transmissão da bactéria Leptospira, causadora da leptospirose (Foto: Wolfgang Vogt/Pixabay)

O tema preocupa pelas altas taxas de morbidade e mortalidade. Estima-se que 1,03 milhão de novos casos ocorram anualmente no mundo, juntamente com mais de 58 mil mortes. Por isso, é cada vez mais importante o desenvolvimento de ferramentas para a prevenção de fatores de risco.

Além disso, a doença causa diversos sintomas, como: febre, dores pelo corpo, sangramento, vômitos, calafrios, diarréia e tosse. Em quadros mais graves, é possível desenvolver insuficiência renal.

Publicação internacional 

Em março de 2023, Geraldo e o grupo de pesquisadores vivenciaram uma grande realização: o artigo foi publicado na Nature - Scientific Reports, uma das revistas científicas mais prestigiadas do mundo. 

“Essa é a sensação de reconhecimento do nosso trabalho, uma vez que o processo de publicação passa por uma criteriosa revisão por pares, com vários ajustes no processo de escrita e análise dos resultados, de modo a tornar a divulgação científica ainda mais confiável”, declara o docente.