Dados da Organização Mundial da Saúde (OMS) estimam que mais de 3,5 mil pessoas morrem, diariamente, em acidentes de trânsito no mundo - o que representa cerca de 1,3 milhão de óbitos por ano. No Brasil, somente em 2024, mais de 6 mil pessoas perderam a vida em sinistros registrados nas rodovias federais, de acordo com a Polícia Rodoviária Federal (PRF).
Com o objetivo de contribuir para a mudança desse cenário, uma pesquisa desenvolvida pelo Programa de Pós-Graduação em Gestão Urbana (PPGTU) da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), em parceria com a Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), aplicou técnicas de mineração de dados e inteligência artificial para analisar os fatores relacionados à ocorrência e à gravidade de acidentes em rodovias do Paraná.
Embora muitas vezes tratados como fatalidades, os acidentes de trânsito configuram um problema de saúde pública e seguem padrões que, quando analisados, permitem identificar causas associadas às ocorrências. A partir de registros de acidentes, os pesquisadores treinaram um algoritmo utilizando variáveis como o perfil dos usuários, as características da infraestrutura viária, as condições ambientais e os tipos de transporte envolvidos.
“A metodologia desenvolvida permite identificar padrões recorrentes por meio de regras de associação que revelam as causas ou fatores relacionados aos acidentes. Com essas informações, o poder público consegue tomar decisões para mitigar as ocorrências, como por exemplo, melhorar a sinalização, diminuir o limite de velocidade no trecho ou aprimorar as condições de drenagem”, explica Gabriel Troyan Rodrigues, doutorando e pesquisador do PPGTU da PUCPR, um dos responsáveis pela pesquisa.
A equipe analisou dois grandes conjuntos de dados fornecidos pelo Departamento de Estradas de Rodagem do Paraná (DER/PR): o primeiro de 2004 a 2013, e o segundo de 2019 a 2024. Foram aplicadas quatro técnicas de mineração de dados, com destaque para o uso do software CBA (Classification Based on Associations), capaz de construir regras de classificação para prever acidentes fatais a partir de variáveis como tipo de via, iluminação, velocidade, clima e presença de áreas urbanas.
Os resultados indicaram que, no período analisado, a presença de perímetro urbano esteve associada a um aumento de 90% na ocorrência de acidentes. Outros fatores que contribuíram de forma significativa para a frequência dos sinistros incluem: presença de segunda ou terceira faixa (65,8%), maior sinuosidade do terreno (62,2%), áreas de ultrapassagem com sinalização por linha tracejada (56,3%), presença de acostamento (53,9%) e iluminação insuficiente nas vias (48,2%).
Quanto à gravidade dos acidentes, a análise revelou correlação com a presença de perímetro urbano (93,5%), maior sinuosidade do terreno (66,8%), baixa iluminação (62,1%), áreas de ultrapassagem (59,7%) e velocidades mais elevadas nas vias (44,5%). Esses resultados reforçam a importância de medidas de mitigação, como a implantação de vias de contorno, passagens em desnível, radares, lombadas eletrônicas, sinalização vertical e semáforos, para reduzir a severidade dos acidentes.
Os modelos gerados apresentaram altos índices de acerto: acima de 94% para o primeiro período e entre 86% e 89% para o segundo. Outro destaque é que a metodologia desenvolvida pode ser aplicada em diferentes localidades. Apesar dos resultados promissores, a escassez de dados mais recentes - especialmente relacionados ao perfil dos condutores -, limitou o poder explicativo das análises mais atuais.
“Acreditamos que a mineração de dados aplicada à segurança viária tem enorme potencial para apoiar a formulação de políticas públicas mais eficazes, com base em evidências concretas”, afirma o professor Fabio Teodoro de Souza. Segundo ele, a metodologia permite prever riscos com maior precisão e orientar intervenções de forma estratégica.
A pesquisa contou com a participação do doutorando Gabriel Troyan Rodrigues e do professor Fabio Teodoro de Souza, da PUCPR, e das pesquisadoras Amanda Christine Gallucci Silva e Tatiana Maria Cecy Gadda, da UTFPR. A colaboração entre os programas de pós-graduação das duas instituições possibilitou uma abordagem interdisciplinar para um dos mais graves problemas de saúde pública contemporânea: a gravidade dos sinistros de trânsito.
Publicação do estudo
O artigo completo foi publicado em junho de 2025 na Revista de Gestão Social e Ambiental, sob o título “A Data Mining Approach for Evaluating Factors Associated with the Occurrence and Severity of Road Traffic Accidents” (Uma abordagem de mineração de dados para avaliar fatores associados à ocorrência e à gravidade de acidentes de trânsito).
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