Epidemiologistas e cientistas de dados estão se unindo para desacelerar a propagação donovo coronavírus por meio de big data, machine learning e outras ferramentas digitais. O intuito é obter previsões em tempo real para auxiliar os profissionais da saúde que estão na linha de frente contra a pandemia.
“Além dos avanços na medicina, os avanços na tecnologia da informação e nos dados digitais são como derrotamos essa pandemia e impedimos outro resultado semelhante à gripe espanhola”, afirmou Brian Hopkins, vice-presidente e analista principal da Forrester Research, empresa norte-americana de pesquisa de mercado.
Conhecida como “análise de surtos”, o estudo tenta ir além dos casos já confirmados para proporcionar uma previsão de futuros infectados às autoridades. Para isso, a abordagem visa reunir todos os dados disponíveis sobre a pandemia: fatalidades, infectados, resultados de testes, rastreamento de pessoas que tiveram contato com vítimas, fluxo de migração, disponibilidade de serviços de saúde, estoque de remédios e mapas de densidade e demografia populacional.
Quando as informações brutas são cruzadas, elas passam por um processo que deixa todos os dados compatíveis para se tornarem algoritmos (equações matemáticas), os quais estimam o número de novos casos que podem surgir em diversos cenários.
De acordo com Eyal Zimlichman, diretor médico do Sheba Medical Center, em Israel, as previsões são as únicas formas de garantir que os hospitais tenham pessoal e recursos suficientes em meio à pandemia.
Nos Estados Unidos, por exemplo, o Centro de Controle e Prevenção de Doenças (CDC, na sigla em inglês) expandiu o uso de ferramentas de big data para prever epidemias de gripe há sete anos. Na época, a agência doou US$ 3 milhões para equipes de pesquisa da Universidade de Massachusetts Amherst e da Universidade Carnegie Mellon, ambas desenvolvendo centros de previsão de doenças baseada em dados.
As ferramentas criadas pelas duas equipes estão sendo utilizadas, agora, na contenção do coronavírus. “Se conseguirmos comunicar os dados efetivamente, poderemos mudar o comportamento”, explicou Nicholas Reich, bioestatístico que lidera a equipe da Universidade de Massachusetts Amherst.
Tomás Pueyo, vice-presidente do Course Hero, plataforma educacional, que criou um modelo de previsão amplamente compartilhado para o coronavírus, disse que a escassez dos kits de teste dificulta a criação de algoritmos precisos. “Mesmo que o teste fosse perfeito, ainda estaríamos subestimando, porque a doença leva tempo para mostrar sintomas”, notou Pueyo. “Nos primeiros dias em que você não tem sintomas, você tem [a doença] e [ela] está se espalhando”.
Especialistas da Universidade de Oxford já registraram a viabilidade de um aplicativo para dispositivos móveis que pode permitir o rastreamento instantâneo de pessoas que tiveram contato com infectados, algo que seria efetivo na desaceleração da propagação do coronavírus. “O que você obtém dependerá dos detalhes dos algoritmos e da maneira como os fluxos de dados são configurados”, alegou Fraser. “Todo mundo entende que privacidade e segurança são fundamentais, mas o mesmo ocorre com o rastreamento e o controle dessa epidemia”, concluiu, se referindo às fortes políticas de privacidade que estão estabelecidas ao redor do mundo.
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