Um sistema brasileiro de monitoramento está ajudando o SUS a antecipar surtos

Criado por pesquisadores da Fiocruz da Bahia com apoio da Coppe/UFRJ, um dos mais importantes centros de ensino e pesquisa em engenharia da América Latina, um sistema de alerta epidemiológico vem apresentando resultados promissores para o controle de surtos respiratórios. Trata-se do Aesop, que usa dados do SUS para emitir alertas e antecipar em até três semanas o aumento de casos desse tipo de doenças.

O novo sistema, que está em fase de implementação no Sistema Único de Saúde, foi validado no Amazonas e teve artigos divulgados em publicações científicas de prestígio internacional. Um dos estudos faz parte da edição de agosto de 2026 do The Lancet Regional Health Americas. Outro foi divulgado pela revista npj Digital Public Health, do grupo Nature, em abril.

Antecipar um surto antes que ele vire uma crise de saúde pública é um dos maiores desafios da vigilância epidemiológica em qualquer lugar do mundo e é particularmente difícil em um país do tamanho do Brasil, onde a notificação formal de doenças costuma chegar com atraso às autoridades sanitárias. O Aesop visa diminuir esse problema.

O nome vem da sigla em inglês: Alert-Early System of Outbreaks with Pandemic Potential. Em português fica como Sistema de Alerta Precoce de Surtos com Potencial Pandêmico. Ele foi desenvolvido pelo Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs), da Fiocruz Bahia, em parceria com a Coppe/UFRJ e com apoio da Fundação Rockefeller.

O estudo publicado na revista The Lancet Regional Health – Americas trouxe os primeiros resultados de um teste em escala real do sistema. A experiência, conduzida no Amazonas, foi considerada positiva.

Esse sistema começou a ser desenhado em 2022, no rastro das lições deixadas pela pandemia de covid-19. O mundo descobriu, naquela época, o custo de identificar tarde demais o avanço de uma doença respiratória. Isso demonstrou a urgência da implementação de sistemas de vigilância capazes de captar sinais de alerta antes que a transmissão se intensifique.

A equipe do Cidacs encontrou a resposta em uma fonte de informação que já existia, mas seguia subaproveitada: o Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica (Sisab), que reúne os registros de atendimento de toda a Atenção Primária à Saúde do SUS. Ou seja, a porta de entrada do sistema de saúde brasileiro, cuja cobertura é estimada em aproximadamente 75% da população brasileira, ou cerca de 160 milhões de pessoas.”

A lógica por trás do Aesop é simples e prática: quando um vírus respiratório começa a circular com mais intensidade em uma cidade, isso normalmente aparece primeiro nos postos de saúde, com pessoas buscando atendimento por sintomas leves a moderados. É um movimento que ocorre antes de esse aumento se refletir nas internações hospitalares, quando os casos já se agravaram. Ao monitorar esses atendimentos em tempo quase real, o sistema consegue captar o início de um surto semanas antes de ele se tornar visível pelos canais tradicionais de notificação.

Como o sistema funciona

O Aesop recebe, semanalmente, os dados de atendimento da atenção primária de todo o Brasil, agregados por município, data e motivo da consulta. Antes de qualquer análise, o sistema passa por uma etapa de checagem de qualidade das informações — verificando pontualidade, completude e consistência das informações — e só gera alertas para os municípios cujos dados atendem a esse padrão mínimo de confiabilidade.

A partir daí, três algoritmos diferentes de detecção de anomalias analisam a série de atendimentos por síndrome gripal em busca de desvios incomuns do padrão esperado. Um deles, o Modelo Misto de Inteligência Artificial e Próxima Geração (MMAING), foi desenvolvido pela própria equipe do projeto. Um alerta só é emitido quando pelo menos dois dos três algoritmos "concordam" que existe uma anomalia. A estratégia foi pensada para tornar o sistema mais confiável e reduzir alarmes falsos.

Os alertas chegam às autoridades de saúde municipais, estaduais e federais por meio de um painel interativo (dashboard), com mapas, gráficos e tabelas exportáveis, desenvolvido inteiramente com tecnologias de código aberto, o que facilita a adaptação do sistema a outros contextos e países.

O escopo do Aesop vai além da detecção estatística. Quando um padrão anormal é identificado, o sistema também pode orientar a coleta inteligente de amostras clínicas para sequenciamento genético, ajudando a identificar rapidamente o patógeno responsável — incluindo vírus ainda desconhecidos. Modelos de mobilidade terrestre, aérea e fluvial também são usados para projetar como um patógeno pode se espalhar entre regiões, apoiando gestores na alocação estratégica de recursos.

Mas o sistema não se limita a dados do SUS. Ele coleta informações também de farmácias (com a compra de remédios e produtos, o que permite identificar que medicamentos estão sendo mais consumidos para que tipo de problema) e mesmo das redes sociais.

O teste que comprovou o potencial do sistema

No caso dos dados do SUS, a prova de fogo foi realizada entre abril e julho de 2024. Foi feita uma experiência nos 62 municípios do Amazonas, um estado estratégico para esse tipo de teste, por fazer fronteira com cinco outros estados brasileiros e três países (Colômbia, Peru e Venezuela).

Durante as 11 semanas do piloto, os 62 municípios registraram 1,8 milhão de atendimentos de atenção primária, dos quais 6,6% estavam relacionados à síndrome gripal. O sistema emitiu 104 alertas em 41 municípios diferentes — e, semana a semana, autoridades de saúde locais confirmavam, com base em investigação de campo, se cada alerta correspondia mesmo a um surto real.

Os resultados foram expressivos. Considerando a confirmação de surtos na mesma semana do alerta ou na semana seguinte, o sistema detectou 62,8% dos surtos que de fato ocorreram (sensibilidade) e teve uma taxa de acerto de 95,5% ao identificar semanas sem surto (especificidade). Quando o Aesop emitia um alerta, havia 82,7% de chance de que ele correspondesse a um surto real e quando o sistema não emitia alerta, havia 88,1% de chance de que realmente não havia surto em curso.

Em 72% dos surtos confirmados, o Aesop forneceu o primeiro sinal às autoridades de saúde. Isso quer dizer que o sistema "chegou na frente" na maior parte das vezes. E em 56% dos casos, o alerta efetivamente influenciou decisões concretas de resposta, como reforço da comunicação de risco, distribuição de testes e equipamentos de proteção, e melhor coordenação entre os níveis municipal, estadual e federal de gestão em saúde.

Segundo informações do Cidacs, durante a operação no Amazonas, o sistema chegou a detectar um surto de síndrome gripal três semanas antes do aumento dos casos, tempo suficiente para uma resposta local rápida e planejada, em vez de reativa.

Política pública

Passado o teste no Amazonas, o Aesop deixou a etapa exclusivamente experimental e entrou em fase de adoção nos estados. Ao longo de 2026, o Ministério da Saúde, em articulação com a Rede de Centros de Informações Estratégicas em Vigilância em Saúde (Rede Cievs), vem conduzindo oficinas de implementação assistida em estados de todas as regiões do país. Esse movimento de capilarização nacional já passou por Mato Grosso, Rio de Janeiro, Distrito Federal, Paraná, Tocantins, São Paulo, Rio Grande do Norte e Pernambuco, entre outros.

Além da vigilância de síndromes respiratórias, o sistema pode ser aplicado a outros quadros. Um estudo mostrou desempenho promissor do Aesop na detecção precoce de surtos de dengue, usando a mesma lógica de dados administrativos da atenção primária. É um indício de que a ferramenta pode ser adaptada para monitorar outras síndromes relevantes para a saúde pública brasileira, como diarreicas.

O sistema também tem uma dimensão molecular: por meio de métodos metagenômicos, o Aesop já colaborou na identificação de mais de 330 patógenos respiratórios, aprimorando diagnósticos moleculares com redução de custo e tempo de análise.

As farmácias como fontes de dados

Enquanto o piloto no Amazonas testou o Aesop em campo, o estudo publicado na npj Digital Public Health demonstrou a capacidade de escala do sistema. O trabalho testou o uso combinado de dados de venda de medicamentos isentos de prescrição, vendidos livremente em farmácias, junto aos dados de atenção primária.

A ideia por trás dessa iniciativa é aproveitar mais um tipo de informação que o país já produz em grande volume, sem gerar nenhuma carga extra para o sistema de saúde: é comum que o consumo de remédios de venda livre, como paracetamol, vitamina C e descongestionantes, aumente antes mesmo de as pessoas procurarem uma unidade de saúde. Desse modo, ele funciona também como um sinal precoce do início de um surto respiratório.

Os pesquisadores utilizaram dados fornecidos pela IQVIA, empresa que cobre mais de 95% do varejo farmacêutico brasileiro, cruzando as vendas de seis medicamentos associados ao tratamento de síndrome gripal com os registros de atendimento da atenção primária e com as internações hospitalares por doenças respiratórias.

Foram analisados quase três anos de dados semanais (de novembro de 2022 a junho de 2025) em 510 regiões que cobrem todo o território brasileiro, identificando 746 picos de internação por doenças respiratórias ao longo do período. Os resultados reforçam a robustez da abordagem: os dados de venda de medicamentos conseguiram antecipar 56,6% desses picos de internação, com uma a três semanas de antecedência, enquanto os dados de atenção primária anteciparam 59,5% — desempenho ligeiramente superior, mas próximo o suficiente para confirmar que as duas fontes se complementam.

Em 76,7% das regiões do país, pelo menos uma das duas fontes de dados apresentou alta precisão. E quase um terço das regiões (28%) teve bom desempenho nas duas fontes simultaneamente. Em outras palavras, onde um tipo de dado falha ou está indisponível, o outro tende a compensar.

Para os pesquisadores, a abordagem baseada em vendas de farmácia é particularmente promissora para regiões com infraestrutura de saúde pública mais frágil, justamente as mais vulneráveis a surtos respiratórios. Como os dados de venda já são coletados rotineiramente para fins comerciais, o método oferece uma forma de estender a vigilância epidemiológica a áreas onde os registros de atendimento em saúde são mais escassos ou menos confiáveis.

Como a tecnologia por trás da ferramenta é toda de código aberto, o modelo desenvolvido no Brasil pode, em tese, ser replicado por outros países que também possuam sistemas de saúde com registros administrativos centralizados. No entendimento dos pesquisadores, o Aesop pode se tornar componente de uma futura rede regional ou global de vigilância e resposta a patógenos.

O projeto já dialoga com estratégias internacionais recentes de fortalecimento da vigilância respiratória, como o Mosaic Respiratory Surveillance Framework da Organização Mundial da Saúde (OMS) e a Estratégia de Inteligência Epidemiológica para o Fortalecimento do Alerta Precoce de Emergências em Saúde, aprovada pela Organização Pan-Americana da Saúde (Opas).

Ferramenta ainda em construção

Os responsáveis pelo projeto são transparentes sobre os pontos que ainda precisam de ajuste. O piloto no Amazonas foi relativamente curto — 11 semanas —, o que limita a avaliação de variações sazonais de longo prazo. Também falta, segundo os pesquisadores, uma definição operacional padronizada do que efetivamente conta como "surto", algo que a equipe do Aesop identificou como prioridade para as próximas etapas do projeto.

Outro fator a ser considerado é a qualidade dos dados recebidos dos municípios, que varia entre as localidades. Ainda assim, o Aesop mostra que é possível usar os próprios dados do SUS a favor da antecipação, e não apenas como registro histórico.