VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA E BIG DATA: O USO DE ANÁLISE DE GRANDES VOLUMES DE DADOS PARA PREDIÇÃO DE SURTOS INFECCIOSOS EM TERRITÓRIOS VULNERÁVEIS.

Anderlei Guimarães Carreiro; Rhuanne Costa Nogueira; Victor Breno Oliveira Bruzaca; Keyla Patrícia Maciel Corrêa Castro; JEOVANA ANDRADE PEREIRA; Patricia Michele Moreno Marques; Elaine Cristina Silva Miranda Fernandes

Título do Trabalho

Autores

Anderlei Guimarães Carreiro
Rhuanne Costa Nogueira
Victor Breno Oliveira Bruzaca
Keyla Patrícia Maciel Corrêa Castro
JEOVANA ANDRADE PEREIRA
Patricia Michele Moreno Marques
Elaine Cristina Silva Miranda Fernandes

Modalidade

Resumo Simples

Área temática

Saúde Coletiva, Ética e Humanização

Data de Publicação

23/06/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/semenf-slz-2026-706437/1557397-vigilancia-epidemiologica-e-big-data--o-uso-de-analise-de-grandes-volumes-de-dados-para-predicao-de-surtos-infec

ISBN

978-65-272-2492-1

Palavras-Chave

Vigilância epidemiológica, big data, vulnerabilidades

Resumo

Introdução: A vigilância epidemiológica tradicional enfrenta limitações estruturais na detecção precoce de doenças, especialmente em territórios vulneráveis, onde a notificação de casos costuma ser tardia. Nesse contexto, a integração do Big Data e da análise preditiva oferece um novo paradigma para a saúde pública. O processamento de grandes volumes de dados heterogêneos — que incluem desde registros de prontuários eletrônicos e fluxos migratórios até indicadores socioeconômicos e tendências de busca na internet — permite a identificação de padrões anômalos antes que os surtos se consolidem. Essa abordagem tecnológica possibilita uma resposta rápida e direcionada, mitigando o impacto de enfermidades em áreas com infraestrutura sanitária precária e recursos limitados. Objetivo: Analisar o potencial da análise de Big Data como ferramenta estratégica na predição de surtos infecciosos em territórios vulneráveis, discutindo como o processamento de grandes bases de dados pode otimizar a tomada de decisão precoce na vigilância epidemiológica. Metodologia: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura, com abordagem qualitativa utilizando as seguintes bases de dados: ScieLo e LILACS, utilizando os descritores “vigilância epidemiológica”, “big data” e “vulnerabilidades” combinados pelo operador booleano AND. Foram utilizados artigos em português disponíveis na íntegra em um recorte temporal de 10 anos. Foram excluídos artigos incompletos e duplicados. Após a aplicação dos critérios de elegibilidade somente 5 artigos foram selecionados para o estudo. Resultados: Os resultados demonstram que modelos preditivos baseados em Big Data conseguem antecipar a curva de ascensão de surtos infecciosos com uma antecedência média de uma a duas semanas em relação aos sistemas de notificação passiva. Em territórios vulneráveis, a análise cruzada de dados climáticos, densidade demográfica e saneamento básico permitiu identificar "zonas quentes" (hotspots) de risco iminente para arboviroses e doenças de transmissão hídrica. Além disso, a integração de fontes não convencionais de dados reduziu o tempo de resposta das equipes de campo, permitindo que a alocação de insumos e as campanhas de bloqueio vacinal ou sanitário fossem realizadas de forma cirúrgica e preventiva, antes da saturação das unidades de saúde locais. Conclusão: A utilização de Big Data na vigilância epidemiológica consolida-se como uma ferramenta indispensável para a equidade em saúde, transformando o monitoramento de surtos de uma lógica reativa para uma proativa. Em territórios vulneráveis, a predição de dados compensa falhas estruturais de notificação, fornecendo subsídios precisos para a gestão de recursos escassos. Conclui-se que, embora exija investimentos em governança de dados e infraestrutura tecnológica, a análise de grandes volumes de informações é o caminho para uma vigilância de precisão, capaz de salvar vidas ao antecipar crises sanitárias e fortalecer a resiliência das comunidades mais expostas.

Título do Evento: 25ª JORNADA ACADÊMICA DE ENFERMAGEM - JOENCE SLZ
Cidade do Evento: São Luís
Título dos Anais do Evento: Anais da 25ª Jornada Acadêmica do Curso de Enfermagem (JOENCE) da Universidade Ceuma
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

CARREIRO, Anderlei Guimarães et al.. VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA E BIG DATA: O USO DE ANÁLISE DE GRANDES VOLUMES DE DADOS PARA PREDIÇÃO DE SURTOS INFECCIOSOS EM TERRITÓRIOS VULNERÁVEIS... In: Anais da 25ª Jornada Acadêmica do Curso de Enfermagem (JOENCE) da Universidade Ceuma. Anais...São Luís(MA) UNICEUMA, 2026. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/semenf-slz-2026-706437/1557397-VIGILANCIA-EPIDEMIOLOGICA-E-BIG-DATA--O-USO-DE-ANALISE-DE-GRANDES-VOLUMES-DE-DADOS-PARA-PREDICAO-DE-SURTOS-INFEC. Acesso em: 24/10/2026