O geoprocessamento em saúde vai muito além da simples localização de casos de doenças. Por meio da análise espacial, é possível relacionar ocorrências de enfermidades com fatores ambientais, socioeconômicos e oferta de serviços de saúde, oferecendo um panorama estratégico para a vigilância em saúde.
Com o objetivo de capacitar gestores, pesquisadores, docentes, estudantes e profissionais da saúde, o Ministério da Saúde oferece o curso autoinstrucional “Análise Espacial Aplicada à Vigilância em Saúde e Ambiente”. Desenvolvido em parceria com a Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS) e o Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica da Fiocruz (ICICT), o curso é ministrado pelas especialistas Mônica Magalhães e Renata Gracie.
A formação faz parte do Programa de Fortalecimento da Epidemiologia nos Serviços de Saúde (PROFEPI) e tem carga horária de 40 horas, divididas em quatro módulos. Os temas incluem fundamentos da geografia da saúde, sistemas de informação geográfica, cartografia temática, fontes de dados, métodos de análise espacial e interpretação de mapas. As inscrições estão abertas até 8 de setembro de 2025, na Plataforma Campus Virtual de Saúde Pública da OPAS/OMS, e os participantes terão oito semanas para concluir o curso.
Para a secretária de Vigilância em Saúde e Ambiente, Mariângela Simão, a iniciativa reforça o compromisso do Ministério com a qualificação contínua de profissionais da área. “Nosso objetivo é ampliar o acesso ao conhecimento e apoiar o trabalho daqueles que atuam na vigilância em saúde no país”, afirmou.
Além do geoprocessamento, o Ministério da Saúde aplica inteligência artificial na vigilância em saúde. Atualmente, está em andamento o curso “Introdução à Inteligência Artificial para Predições em Vigilância em Saúde e Ambiente”, em parceria com a USP e a OPAS. Com carga horária de 80 horas, a formação conta com participantes de todos os estados do Brasil e Distrito Federal, sendo coordenada pelo professor Alexandre Chiavegatto Filho, referência nacional e internacional em machine learning aplicado à saúde.
Segundo Mariângela Simão, a próxima etapa é disponibilizar o curso de forma autoinstrucional para profissionais de todo o país ainda em 2025, ampliando o alcance da capacitação em tecnologias estratégicas para a saúde pública.
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