iDengue

Abstract

O presente projeto propõe o desenvolvimento de uma aplicação web denominada iDengue, voltada à coleta, organização e análise de dados epidemiológicos relacionados à dengue no Brasil. A motivação do trabalho parte do aumento significativo dos casos da doença em 2024 e da constatação de um "apagão de dados" no setor de saúde pública, caracterizado pela falta de integração e atualização de informações críticas. O sistema é direcionado a profissionais da saúde e usuários comuns, oferecendo funcionalidades como autenticação, mapeamento de casos e criadouros, notificações em tempo real, geração de relatórios e denúncias geolocalizadas. Utilizaram-se tecnologias como Java, Spring Boot, React.js, TypeScript e PostgreSQL, além de ferramentas de apoio como Figma, Postman e ClickUp. A metodologia adotada envolveu levantamento de requisitos, modelagem UML e implementação baseada na arquitetura cliente-servidor. Os testes validaram a eficácia da plataforma em superar limitações dos sistemas existentes, possibilitando um monitoramento mais eficiente e colaborativo da dengue. O projeto demonstra viabilidade técnica e relevância social, com potencial para contribuir com a saúde pública e o combate à proliferação do Aedes aegypti.

This project proposes the development of a web application called iDengue, aimed at collecting, organizing, and analyzing epidemiological data related to dengue in Brazil. The motivation for this work stems from the significant increase in dengue cases in 2024 and the realization of a "data blackout" in the public health sector, characterized by a lack of integration and updating of critical information. The system is designed for healthcare professionals and common users, offering features such as authentication, case and breeding site mapping, real-time notifications, report generation, and geolocated complaints. Technologies such as Java, Spring Boot, React.js, TypeScript, and PostgreSQL were used, along with support tools like Figma, Postman, and ClickUp. The adopted methodology involved requirements gathering, UML modeling, and implementation based on the client-server architecture. Tests validated the platform's effectiveness in overcoming the limitations of existing systems, enabling more efficient and collaborative dengue monitoring. The project demonstrates technical feasibility and social relevance, with the potential to contribute to public health and combat the proliferation of Aedes aegypti.