Corpo Discente - Egressos
Viviane Correa Silva Coimbra
| Título | Agente de software inteligente para controle de pontos de risco de reintrodução da febre aftosa no Estado do Maranhão: metodologia para identificação, análise, classificação e monitoramento. | ||||||||||||||||||||||||
| Data da Defesa | 07/04/2017 | ||||||||||||||||||||||||
| Download | Em sigilo | ||||||||||||||||||||||||
Banca
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| Palavras-Chaves | Epidemiologia;Geoprocessamento;Software;Febre aftosa;Análise de risco | ||||||||||||||||||||||||
| Resumo | O objetivo desta pesquisa foi desenvolver uma metodologia para auxiliar na análise de risco da reintrodução da Febre Aftosa (FA) no Estado do Maranhão, utilizando modelagem matemática e inteligência artificial para identificação, classificação e monitoramento de possíveis pontos de introdução e/ou disseminação de enfermidades vesiculares (PPIDEV), e propriedades pecuárias sob maior risco epidemiológico (PPMRE). Para a realização do estudo foi procedido inicialmente o levantamento sobre a enfermidade em questão, bem como os métodos de análise de risco disponíveis. De posse dessas informações elaborou-se uma proposta metodológica composta por sete etapas: i) identificação dos pontos de riscos para reintrodução da FA; ii) avaliação dos riscos por ponto identificado; iii) classificação dos pontos de risco; iv) análise da distribuição espacial dos pontos de risco; v) identificação de propriedades sob maior risco em relação aos pontos de risco identificados; vi) sistematização do modelo de monitoramento (vigilância ativa) dos pontos de risco e das propriedades sob maior risco; e vii) elaboração de um software para classificação e monitoramento do risco de reintrodução da FA. Foram previamente identificados 13 PPIDEV’s, sendo eles: matadouros, curtumes/salgadeiras, graxarias, laticínios, queijarias, lixões/aterros sanitários, recintos de eventos, estrada boiadeira, aeroportos, terminais rodoviários, terminais ferroviários, portos, granjas/criatórios de suínos. Na sequência realizou-se a avaliação qualitativa destes pontos de risco para construção de indicadores que possibilitaram estimar o nível de risco (baixo, médio ou alto risco) em cada PPIDEV, através de questionários específico para cada ponto identificado, considerando tanto a vulnerabilidade quanto a receptividade. Já o levantamento das PPMRE’s foi realizado através de uma análise multicritérios considerando variáveis que permitiram enquadrá-las em diversas condições de risco, entre elas: a proximidade aos PPIDEV’s, a localização em fronteira com outros estados e a adoção de práticas de vulnerabilidade. Assim, foi sistematizado um modelo de monitoramento baseado em fiscalizações periódicas de acordo com o nível de risco identificado. Na sequência foi desenvolvido o Sistema Informatizado de Análise de Risco-SISRISK, onde utilizou-se o modelo de desenvolvimento de software em cascata, juntamente com a Linguagem de Modelagem Unificada. Com este trabalho foi possível a identificação e mapeamento dos PPIDEV’s no período de 2013, 2014 e 2015, totalizando 917, 943 e 886 pontos, respectivamente. Dos 886 pontos de risco identificados no último ano, 36,91% (n=327) foram classificados como baixo risco; 55,87% (n=495) como médio risco e, 7,22% (n=64) como alto risco. Todos pontos identificados foram monitorados mensalmente, conforme indicação técnica para o nível de risco avaliado totalizando 5.021, 5.382 e 5.441 fiscalizações, respectivamente. Também foram identificadas as PPMRE’s no período estudado, totalizando 2.894 propriedades em 2013, 3.057 propriedades em 2014 e 3.159 propriedades em 2015. Essas PPMRE’s foram fiscalizadas semestralmente registrando-se 2.240, 2.294 e 2.353 fiscalizações, respectivamente. Fundamentado nos resultados obtidos nesse estudo é possível concluir que a metodologia proposta permite o monitoramento epidemiológico dos possíveis pontos de reintrodução da Febre Aftosa, utilizando análise de risco, geoprocessamento e inteligência artificial associados aos métodos clássicos e cientificamente aceitos e preconizados por órgãos oficiais e pela comunidade científica. | ||||||||||||||||||||||||
| Abstract | The objective of this research was to develop a methodology to aid in the risk analysis of the reintroduction of FMD in the State of Maranhão, using mathematical modeling and artificial intelligence to identify, classify and monitor possible points of introduction and / or dissemination of diseases Vesicular diseases (PPIDDV), and livestock properties under higher epidemiological risk (LPUHER). In order to carry out the study, a survey was carried out initially on the disease in question, as well as the available risk analysis methods. With this information a methodological proposal was made up of seven stages: i) identification of the risk points for reintroduction of AF; Ii) risk assessment by identified point; Iii) classification of risk points; Iv) analysis of the spatial distribution of risk points; V) identification of properties at greater risk in relation to identified risk points; Vi) Systematization of the monitoring model (active surveillance) of risk points and properties at highest risk; And vii) development of software for classification and monitoring of the risk of reintroduction of AF. It has been previously identified 13 PPIDDV, being: slaughterhouses, tanneries / salgadeiras, graxarias, dairies, dairies, dumps, sanitary landfills, event venues, road boiadeira, airports, road terminals, railroad terminals, ports, farms / pig farms. The qualitative evaluation of these risk points was carried out to construct indicators that allowed the estimation of the level of risk (low, medium or high risk) in each PPIDDV, through specific questionnaires for each identified point, considering both vulnerability and receptivity. On the other hand, the LPUHER were surveyed through a multicriteria analysis considering variables that allowed them to be classified in several risk conditions, among them: proximity to PPIDDV, location bordering other states and the adoption of vulnerability practices. Thus, a monitoring model was systematized based on periodic inspections according to the level of risk identified. Following the development of the Computerized Risk Analysis System-SISRISK, where the cascade software development model was used, together with the Unified Modeling Language. With this work it was possible to identify and map PPIDDV in the period of 2013, 2014 and 2015, totaling 917, 943 and 886 points, respectively. Of the 886 risk points identified in the last year, 36.91% (n = 327) were classified as low risk; 55.87% (n = 495) as medium risk and, 7.22% (n = 64) as high risk. All identified points were monitored monthly, according to technical indication for the assessed level of risk, totaling 5,021, 5,382 and 5,441 inspections, respectively. The LPUHER were also identified during the period studied, totaling 2,894 properties in 2013, 3,057 properties in 2014 and 3,159 properties in 2015. These LPUHER were audited on a semi-annual basis, with 2,240, 2,294 and 2,353 inspections, respectively. Based on the results obtained in this study, it is possible to conclude that the proposed methodology allows the epidemiological monitoring of the possible points of reintroduction of Foot-and-Mouth Disease using risk analysis, geoprocessing and artificial intelligence associated to classic and scientifically accepted methods and recommended by official bodies and the community Scientific basis. | ||||||||||||||||||||||||
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