Dissertação de Mestrado #750 – Victor Hugo Silva De Paiva – 10/02/2025

A malária é uma doença grave que afeta principalmente regiões tropicais e menos desenvolvidas do planeta. Pacientes infectados precisam ser diagnosticados e tratados rapidamente para prevenir a progressão da doença para quadros potencialmente fatais. Contudo, diversos entraves técnicos e econômicos dificultam o acesso e a adoção dos métodos diagnósticos atualmente disponíveis. Este estudo apresenta um novo método de diagnóstico da malária que é simples, eficaz, de baixo custo, rápido e que não requer o uso de biomarcadores. Para isso, foi desenvolvido um código baseado em inteligência artificial, capaz de diferenciar indivíduos saudáveis de reativos para malária por meio do processamento de dados de espectroscopia da Matriz de Mueller em amostras de soro sanguíneo. Os modelos desenvolvidos demonstraram excelente desempenho na classificação entre indivíduos negativos e reativos, além de fornecerem resultados fisicamente consistentes na região do infravermelho próximo. Além disso, os modelos permitem distinguir pacientes provenientes de áreas endêmicas e não endêmicas, oferecendo uma abordagem promissora para diagnósticos em diferentes contextos epidemiológicos.