Estudante Paraense Desenvolveu um mapa de Vulnerabilidade à Leishmaniose Tegumentar em Áreas Insulares de Cametá (PA) a partir de uma modelagem de dados, dentro da iniciação científica no Projeto Trajetórias (INPE/Fiocruz).
O objetivo do projeto é uma modelagem que identifique áreas mais vulneráveis para direcionar políticas públicas de saúde e prevenção às regiões de maior propensão à doença. Para alcançar uma escala de análise extremamente específica. O estudante utilizou a base de dados do Google Open Buildings, que entrega o mapeamento dos polígonos e centróides de edificações, e aplicou uma amostragem estatística via Cochran para validar e garantir a acurácia do dado.
Com isso, a partir da base validada, Murilo Henderson extraiu variáveis biofísicas e climáticas no Google Earth Engine e criou buffers ao redor de cada moradia para delimitar a área de forrageamento do vetor da leishmaniose. A modelagem do Índice de Vulnerabilidade Epidemiológico (IVE) em escala mensal combinou Lógica Fuzzy com AHP (Analytic Hierarchy Process), ponderando os múltiplos fatores de risco de forma estruturada. Para validar os padrões, apliquei autocorrelação espacial (Moran’s I/LISA) para confirmar a existência de clusters de risco.
O mapa final traduz o que foi alcançado estatisticamente: a maior vulnerabilidade se concentra de forma clara nas residências localizadas nas bordas dos rios que cortam o interior das ilhas.
O trabalho segue em andamento para adicionar novos índices ambientais, além do estudante ter como objetivo integrar microdados do último censo do IBGE, cruzar com dados do SINAN para comprovar a correlação, e rodar a krigagem para chegar ao índice composto final.
