O projeto Ovitrampas busca transformar o monitoramento do Aedes aegypti no Recife por meio da tecnologia, tornando o processo de coleta, análise e utilização dos dados mais rápido, integrado e estratégico.

Ovitrampas

As ovitrampas são armadilhas utilizadas para monitorar a presença do Aedes aegypti, mosquito transmissor de doenças como dengue, chikungunya e zika.

No Recife, existem atualmente 2.871 ovitrampas distribuídas em 86 bairros. As armadilhas permanecem instaladas por cerca de 15 dias e, após esse período, suas palhetas são recolhidas para identificação e contagem dos ovos.

Ao longo de um ano, aproximadamente 68.904 palhetas precisam ser analisadas pelo Laboratório de Entomologia.

Problema

Atualmente, grande parte do processo é realizada manualmente. Os profissionais precisam ler as palhetas, contar os ovos, registrar os resultados em planilhas e encaminhá-los para análise.

Esse modelo aumenta o esforço operacional e atrasa a disponibilização das informações para as equipes de vigilância. Entre o recebimento das palhetas e a entrega dos resultados, o processo pode levar aproximadamente 15 a 25 dias.

Principais dificuldades

Processo manual

Leitura e contagem dos ovos realizadas individualmente pelos técnicos.

Dados descentralizados

Resultados registrados e compartilhados por meio de planilhas.

Análise demorada

Existe um intervalo significativo entre a coleta dos dados e sua utilização pelas equipes.

Decisão limitada

A ausência de análises automatizadas e visualizações geográficas dificulta a identificação rápida das áreas prioritárias.

Nosso objetivo

Desenvolver uma plataforma digital integrada que facilite o registro, processamento, análise e visualização dos dados das ovitrampas.

A solução busca transformar os dados coletados em informações úteis para a Vigilância em Saúde, permitindo acompanhar indicadores, visualizar áreas de maior infestação e apoiar a definição de regiões prioritárias para intervenção.

Como evolução, a plataforma também poderá utilizar Inteligência Artificial para identificar tendências e estimar áreas com maior risco de infestação.