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Modelos de vigilância em saúde apoiados em dados de redes sociais são uma realidade viável?

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DOI:

https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.11847

Palavras-chave:

Artificial Intelligence, Collective Health, Health Surveillance, Social media, Machine Learning, Literatura review, Sistematic review

Resumo

Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura com o objetivo de analisar como dados provenientes de redes sociais, em especial da plataforma X (antigo Twitter), têm sido empregados na formulação de modelos preditivos aplicados à vigilância sanitária, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Foram examinados 23 estudos publicados entre 2018 e 2021, período exatamente antes e após a pandemia de COVID-19. Esses estudos aplicaram algoritmos analíticos a postagens com georreferenciamento, com o propósito de detectar surtos, monitorar epidemias e apoiar processos decisórios em saúde pública. Os resultados sugerem que esses modelos podem antecipar focos de risco com até quatro semanas de antecedência, contribuindo para respostas mais oportunas por parte dos gestores. Contudo, observam-se limitações importantes para a adoção desses sistemas, tais como a escassez de dados geolocalizados, a vulnerabilidade a ruídos informacionais e os entraves técnicos e éticos relacionados ao processamento automatizado da linguagem natural. A revisão indica que, embora essas soluções revelem aplicabilidade crescente, sua consolidação institucional depende de estratégias integradas de validação, governança algorítmica e aprimoramento da infraestrutura digital. Este estudo busca contribuir para o campo da Saúde Digital ao oferecer uma leitura crítica sobre os caminhos e obstáculos associados ao uso de redes sociais e inteligência artificial na vigilância sanitária.

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Biografia do Autor

Kleber Rodrigues dos Santos, Universidade de São Paulo

Doutorando em Administração pela Universidade de São Paulo (FEA/USP), mestre em Administração pela Universidade de São Paulo (FEA/USP) , pós-graduado (lato senso) pela Escola Superior de Propaganda e Marketing (ESPM) (2005) e com graduação em Engenharia Elétrica com ênfase em Telecomunicações pela Universidade de São Paulo (2000).

Daielly Mantovani, Universidade de São Paulo

Graduada em Administração pela FEA-RP/ Universidade de São Paulo (2005), Mestre em Administração de Organizações (2008) pela mesma instituição e Doutora em Administração (2012) pela FEA- SP/USP, com estágio na Universidade de Illinois (USA). Pós-doutorado em Administração pela Universidade Presbiteriana Mackenzie (2015). Docente do Departamento de Administração da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo FEA/USP, desde 2018, na área de Métodos Quantitativos e Informática, sendo responsável por disciplinas nas áreas de Estatística Aplicada, Análise da Decisão e Pesquisa Operacional, no curso de graduação e na pós-graduação. Docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Administração (Mestrado e Doutorado) e do Programa de Mestrado Profissional em Empreendedorismo.É líder do NECIS - Núcleo de Estudos em Cidades Inteligentes e Sustentáveis (http://www.necis.fea.usp.br), coordenando projetos de pesquisa e extensão na temática Cidades Inteligentes e Sustentáveis, com orientações de TCC, IC, Mestrado, Doutorado e Pós-Doutorado nesse tema.Atua na área de modelagem quantitativa, machine learning e open data, aplicados a Smart Cities.Tem experiência na área de Administração, com ênfase em , Ensino de Administração - Gamification, Análise de Dados, Metodologia de Pesquisa e Tecnologias da Comunicação e Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: métodos de pesquisa, métodos quantitativos, Analytics, Smart Cities.Twitter: @NecisUspYouTube: NECIS USPInstagram: feanecis

Celso Machado Jr, Universidade Municipal de São Caetano do Sul

Dois Pós-doutorado (2021 e 2023) pela Universidade de São Paulo - USP, Departamento de Administração (FEA), na área de Métodos Quantitativos e Informática. Doutor (2012) em Administração pela Universidade Nove de Julho - UNINOVE, Mestre (2005) em Educação, Administração e Comunicação pela Universidade São Marcos, graduado em Engenharia Mecânica (1988) pela Universidade de Mogi das Cruzes. Professor dos Programas de Pós-Graduação em Administração - PPGA/USCS (também exerço a função de auxiliar de coordenação), e de Mestrado Profissional em Inovação no Ensino Superior em Saúde PPGES/USCS da Universidade Municipal de São Caetano do Sul USCS. Foi professor do Programa de Mestrado Profissional em Administração em Governança Corporativa no Centro Universitário das Faculdades Metropolitanas Unidas - FMU de janeiro de 2013 a agosto de 2019. Editor da Revista Metropolitana de Sustentabilidade RMS de Janeiro de 2013 a Agosto de 2016, Editor da Revista Metropolitana de Governança Corporativa RMGC de Janeiro de 2018 a agosto de 2019. Membro do Conselho de Política Editorial da Revista Gestão e Regionalidade desde junho de 2022. Coordenador do Consórcio Pré-Doutoral do Seminários de Administração (SemeAd). Membro da United Nations Academic Impact - UNAI, órgão das Nações Unidas que patrocina pesquisas desenvolvidas por instituições de ensino superior voltadas aos princípios das Nações Unidas. Membro do comitê de pesquisa da divisão Smart Cities Challenges in Latin America da Association for Information Systems - AMCIS para a gestão dos trabalhos da área temática. Membro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Atuando como Mentor do PIPE Empreendedorismo (Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas). Lider do Grupo de Pesquisa CNPq, Escritório Multidisciplinar de Inovação na USCS e membro dos grupos: Núcleo de Estudos em Cidades Inteligentes e Sustentáveis - NECIS na USP e Biodiversidade, Biogeografia e Conservação na UNIP. Revisor dos seguintes periódicos: Journal of Cleaner Production, International Journal of Biodiversity and Conservation, Revista de Administração Contemporânea RAC, Revista Gestão e Regionalidade GR, Revista Hermes, Revista Ciências Sociais em Perspectiva RCSP e Journal of Engineering and Technology Innovation - INOVAE. Trabalhou na gestão acadêmica, como: coordenador do curso semipresencial de pós-graduação em Gestão Ambiental Ecogestão na Universidade Paulista, responsável pela implantação (2008 a 2010). Atua como docente no curso de graduação em Administração na Universidade de São Caetano do Sul, e no curso de Ciências Biológicas da Universidade Paulista. Têm experiência na área de Gestão de Organizações, com ênfase em Gestão Ambiental, Recursos Humanos, Sistemas da Qualidade e Gestão do Conhecimento. Atuou em organização industrial do setor privado (1983 - 2009) em diversos setores de gestão. ORCID - https://orcid.org/0000-0003-3835-2979.

Guilherme A. Leal , Universidade de São Paulo

Doutor em Administração na Universidade de São Caetano do Sul - USCS (2023), (consórcios públicos da saúde, SUS, inovação, farmacoeconomia). <br>Mestre em Adm. (Finanças) na FECAP - Fundação Escola de Comércio Alvares Penteado.<br>Graduado em Economia pela USCS - Universidade Municipal de São Caetano do Sul (2010) possui 2 MBAs (Finanças e Mercado de Capitais na FGV / Marketing na USCS). Experiência nas áreas de riscos financeiros relacionados ao crédito, planejamento financeiro e marketing.<br><br>Experiência profissional em Chicago, Estados Unidos, no Planejamento Financeiro Intercontinental de uma indústria farmacêutica.<br><br>Fez parte dos programas de iniciação da docência e iniciação científica da USCS em 2 disciplinas:<br>(Economia e Empreendedorismo / Estatística), com professores David Penof/Leandro Prearo<br>Professor em Universidades: UNIP e UNINOVE para disciplinas de MBA.<br><br>Na atuação corporativa já passou por outras multinacionais como o Eli Lilly, Google e a Sany.<br><br>Participante do grupo de pesquisa CNPQ "Escritório Multidisciplinar de Inovação na USCS", sob a supervisão do professor Dr. Celso Machado Júnior.

Postado

21/05/2025

Como Citar

Modelos de vigilância em saúde apoiados em dados de redes sociais são uma realidade viável?. (2025). Em SciELO Preprints. https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.11847

Série

Ciências da Saúde

Plaudit

Declaração de dados

  • Os dados de pesquisa estão contidos no próprio manuscrito

Dados de pesquisa

Santos, Kleber Rodrigues dos; Mantovani, Daielly M. N.; Machado Jr, Celso; Leal , Guilherme A., 2025, "Dados de replicação para: Modelos de vigilância em saúde apoiados em dados de redes sociais são uma realidade viável?", https://doi.org/10.48331/SCIELODATA.M2MWM9, SciELO Data, V1