Notícias do Amazonas –  A estratégia do Sistema de Alerta Precoce de Surtos com Potencial Pandêmico (ÆSOP) começou a ser implantada no Amazonas com foco em fortalecer a vigilância baseada em eventos e a detecção antecipada de surtos de doenças respiratórias. A implementação ocorre em duas etapas: oficina presencial nos dias 22 e 23 de setembro, na sede da FVS-RCP, e oficina virtual nos dias 06 e 07 de outubro, em parceria com o Ministério da Saúde e a Fiocruz Bahia.

Para a diretora-presidente da FVS-RCP, Tatyana Amorim, a iniciativa representa um avanço na proteção da população. “A capacitação reforça procedimentos padronizados e fortalece a integração entre as vigilâncias em saúde e outras áreas estratégicas”, destacou. A coordenadora do Cievs/FVS-RCP, Roberta Danieli, pontuou que a detecção precoce é essencial para mitigar impactos à saúde pública: “A iniciativa fortalece uma rede de vigilância mais articulada e oportuna, preparada para enfrentar ameaças sanitárias emergentes, especialmente em territórios com maior vulnerabilidade epidemiológica”.

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A programação da oficina contemplou objetivos da estratégia, funcionalidades do dashboard e uso do sistema na rede CIEVS em articulação com a vigilância epidemiológica, atenção primária e outras áreas, como vigilância hospitalar, diagnóstico e dados de saúde. Também foram discutidos casos práticos de detecção de eventos, verificação de alertas e construção de fluxos de monitoramento e resposta, resultando na definição de ações e indicadores para o uso sistemático do ÆSOP.

Segundo o pesquisador da Fiocruz Bahia, Aldo Fraguas, a estratégia amplia a capacidade de resposta: “Essa iniciativa permitirá antecipar cenários, fortalecendo prevenção e resposta”. Para a gerente de Atenção Primária à Saúde da SES-AM, Tadeuma Araújo, a cooperação entre estado e municípios é decisiva.

A vigilância sindrômica monitora sinais e sintomas antes da confirmação laboratorial, permitindo respostas rápidas. No Amazonas, será realizada via plataforma ÆSOP, que integra modelagem, aprendizado de máquina e ciência de dados para detectar anomalias geolocalizadas na APS.