A ferramenta CLÍNICA VEGETAL é um sistema voltado para o diagnóstico online e precoce de doenças em plantas ornamentais e gerenciamento automatizado de laudos digitais, desenvolvido pela petiana Camila Marques. Computacionalmente, a ferramenta é um sistema multiusuário e distribuído em nuvem de computadores, sendo composto por um banco de dados de imagens e dois aplicativos (app’s) móveis desenvolvidos em uma biblioteca Javascript chamada React Native. O sistema é fruto de uma parceria extensionista entre o programa PET-SI/UFRRJ, o laboratório de Clínica Vegetal do IA/UFRRJ e Centro Cultural Sítio Roberto Burle Marx (SRBM).
O foco do trabalho é considerar os aspectos de distribuição geográfica das equipes de especialistas em botânica, as necessidades de alta eficácia e custos reduzidos para diagnosticar rapidamente doenças de plantas ornamentais por meio de imagens disponibilizadas em um banco de dados.
O primeiro app é direcionado para coletas digitais de dados textuais e imagens de plantas ornamentais diretamente nos viveiros do SRBM, sendo transmitidos e analisados pela Clínica Vegetal do IA/UFRRJ conjuntamente com as amostras. Através do app, é possível que os pesquisadores do laboratório emitam laudos e visualizem as séries históricas das coletas. O objetivo do segundo aplicativo é disponibilizar os dados digitais e laudos para o público interessado na área de botânica, seja por motivos educacionais, profissionais ou pessoais. Através desse app é possível fazer pesquisas em múltiplas categorias: hospedeiro, praga, nome científico ou nome vulgar da planta, e ter acesso aos laudos de determinadas espécies, contendo imagens, sintomas e dados sobre a doenças, a fim de que seja possível que os interessados utilizem o aplicativo para realizar um pré-diagnóstico da doença nas suas plantas.
Os aplicativos possuem o intuito de atuar em conjunto para facilitar o gerenciamento de toda teia de relacionamentos profissionais comum à área da Botânica, auxiliando em um diagnóstico precoce de doenças em plantas, através de formulários com dados científicos e um banco de imagens, a fim de que se possa tratar o problema antes que haja perdas significativas de toda uma produção.
PET-SI