Luanda — O jovem cientista angolano Joaquim Carlos Timoteo, actualmente a trabalhar em Moscovo, desenvolveu um sistema avançado de Inteligência Artificial capaz de prever a evolução da malária em Angola até 2028, utilizando dados históricos, clima, padrões regionais e o que denomina de “memória epidemiológica”.
O estudo, intitulado “A Hybrid Multi-Engine Framework for Subnational Malaria Incidence Forecasting in Angola”, foi publicado em Fevereiro de 2026 e apresenta uma arquitectura híbrida de previsão que combina múltiplos motores de IA para produzir estimativas de elevada precisão ao nível provincial.
Como funciona o sistema?
O modelo não depende de uma única abordagem. Trata-se de um ensemble inteligente, que integra:
Random Forest
Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
Redes Neurais do tipo LSTM
Análise de sazonalidade e padrões temporais
Um mecanismo agregador que combina todos os motores numa previsão final optimizada
Segundo os resultados do paper científico, o sistema atinge um nível de precisão superior a 97% (R² até 0.985), reduzindo drasticamente o erro de previsão quando comparado com modelos tradicionais baseados apenas em clima.
A descoberta mais relevante: a “memória epidemiológica”
O estudo demonstra que o principal factor preditivo da malária em Angola não é o clima isoladamente, mas sim a incidência do ano anterior.
O chamado lag-1 incidence representa 94% da capacidade preditiva do modelo, o que significa que a trajectória epidemiológica passada é o maior indicador do comportamento futuro da doença.
Em termos simples:
A malária tem memória — e essa memória pode ser modelada matematicamente.
Esta conclusão desafia abordagens tradicionais excessivamente centradas em variáveis climáticas.
Identificação de províncias de risco
A investigação analisou as 18 províncias angolanas e identificou três grandes clusters epidemiológicos:
Baixa incidência urbana – Luanda e Namibe
Alta incidência endémica – incluindo Uíge, Malanje e Kwanza Norte
Incidência moderada central
A diferença entre a província com maior e menor incidência chega a 2,8 vezes, reforçando a necessidade de estratégias diferenciadas.
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