MONITORAMENTO RÁPIDO DE DENGUE: USO DE MINERAÇÃO DE TEXTO EM UPAS ESTADUAIS NO RJ

OBJETIVO: detectar precocemente elevação de casos com sintomas de dengue, identificar regiões com aumento desses casos e iniciar ações conjuntas com os municípios para controlar a disseminação da doença. METODOLOGIA: A ação envolveu a Superintendência de Informação Estratégica em Vigilância em Saúde (SUPIEVS), a Fundação de Saúde e a Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS). Iniciada em janeiro de 2023, seguiu o seguinte fluxo: definição do corpus pelo conjunto de queixas, coleta e pré-processamento diário dos dados, extração de termos relevantes definidos com base na literatura e em consultas a especialistas, criação da matriz termo-documento para análise quantitativa e visualização dos dados. Um painel interativo em Shiny (R) foi desenvolvido para visualizar os dados estratificados por região de saúde e municípios, facilitando a detecção oportuna de elevação de casos. Os dados coletados de diferentes upas foram centralizados em uma base de dados única, permitindo um monitoramento pelo Centro de Operações de Emergência (COE), que se reunia semanalmente para análise da situação da doença e definição de apoio às regiões mais afetadas. CONCLUSÃO: Os resultados mostraram uma detecção mais rápida dos casos de dengue, com identificação precoce de picos em determinadas regiões antes dos relatórios oficiais. Os aumentos foram detectados a partir de queixas e não de classificação de doenças, permitindo uma vigilância ativa e oportuna. A experiência destacou a importância de uma infraestrutura de dados bem-organizada e de parcerias eficazes entre as instituições, demonstrando que a mineração de texto e o uso de tecnologias interativas podem melhorar significativamente o monitoramento epidemiológico.