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O gap de mercado

A indústria farmacêutica não sabe onde o próximo surto vai acontecer

Doenças sensíveis ao clima (dengue, alergias, respiratórias) geram picos imprevisíveis de demanda. Estoques errados, nos lugares errados, na hora errada. Todo ano.

Mosquito Aedes aegypti em ambiente urbano
Estação meteorológica com UBS ao fundo
Prova de conceito

Dengue em Presidente Prudente: 10 anos, dois bancos de dados, um modelo

Cruzamos dados epidemiológicos do DATASUS com dados climáticos do INMET (2014-2024) para prever surtos antes que eles aconteçam.

520 Semanas de dados
17 Variáveis climáticas
Como funciona

PCA isola os 5 fatores climáticos que ditam surtos

PC1 — Longo prazo

Chuva acumulada e ponto de orvalho nas últimas 4-8 semanas. O preditor mais forte.

PC2 — Choque térmico

Flutuações bruscas de temperatura e pressão atmosférica.

PC3-5 — Gatilhos

Eventos extremos, variações de umidade e padrões de vento.

Prisma separando luz em feixes distintos
O insight central

O clima de 4 a 8 semanas atrás é o principal preditor de surtos. Isso significa que é possível antecipar a demanda com semanas de vantagem.

73.5% Acurácia do modelo
0.75 Validação cruzada
Vista aérea de cidade brasileira com rede de dados
A oportunidade

Dengue é o piloto.
O modelo é replicável.

Qualquer doença cuja incidência varia com o clima pode ser prevista com a mesma abordagem. O motor é genérico; os dados mudam.

Arboviroses

Dengue, zika, chikungunya, febre amarela urbana.

Respiratórias

Gripe, bronquite, asma sazonal, pneumonia.

Alergias

Rinite alérgica, conjuntivite, dermatite atópica.

O impacto

De previsão climática a supply chain inteligente

Distribuição preditiva

Estoques nas regiões certas, semanas antes do pico.

Campanhas direcionadas

Marketing e alertas ativados por previsão, não por reação.

Saúde pública + mercado

Gestores e indústria usando a mesma inteligência.

Dashboard de risco epidemiológico
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