Ciência de dados como aliado
Em razão dos avanços científicos nos últimos anos, há fortes indícios de que a ciência de dados é a próxima grande aliada na estratégia de entendimento, ação e prevenção de crises epidemiológicas.
Profissionais com experiência em análise de dados podem ser especialmente valiosos na área da saúde. Claro, se os epidemiologistas acolherem a ideia de braços abertos. Entretanto, ao que tudo indica, o Brasil caminha para este objetivo. Por isso, neste artigo, vamos analisar como a ciência de dados pode auxiliar em casos de epidemias. Inclusive, o Covid-19.
Olhando para os dados: um estudo sobre o Covid-19
A ciência de dados é uma forte aliada para analisar fatos e reduzir o ruído da falta de compreensão total do impacto do coronavírus no nosso dia a dia. Por isso, o brasileiro Ricardo Cappra decidiu analisar, por meio da ciência de dados, o impacto do coronavírus no cenário global. O dossiê reúne descobertas fascinantes e demonstra na prática o poder da ciência de dados.
Elencamos as principais informações deste estudo. Confira!
A importação do Covid-19
Podemos dizer que a transmissão deste vírus é, na verdade, uma “exportação” para o cenário global. O que, na prática, significa que países com relações comerciais próximos a China foram os primeiros a serem infectados. Posteriormente, o vírus se espalhou seguindo o mesmo padrão original.
Dessa forma, o Covid-19 obteve rápida disseminação e impacto social imediato. Por isso, é crucial o fechamento das fronteiras.
Transmissão do Covid-19
Ao analisar os dados, Cappra identificou um padrão de comportamento. O padrão de transmissão – se levarmos em conta a linha do tempo – dos Estados Unidos é exatamente o mesmo padrão da Itália.
O que diferencia a transmissão de um país para o outro? As ações emergenciais adotadas. Por exemplo, a Coréia do Sul realizou o fechamento da sua fronteira de forma emergencial, o que interrompeu o ciclo acelerado da transmissão do vírus.
Resistência do vírus
Fica claro que o coronavírus expande sua forma de contágio por meio das relações sociais. No entanto, o estudo revelou dados fundamentais para compreender a resistência do vírus:
- O vírus permanece ativo até 3 horas suspenso no ar (p. ex.: espirro, tosse);
- O vírus permanece ativo por 4 horas no cobre;
- O vírus permanece ativo por 24 horas em papel e papelão;
- O vírus permanece ativo por 3 dias em plástico e aço inox.
Na prática, isso significa que a contenção social não é suficiente para eliminar o coronavírus. Já que ele também pode ser transmitido por meio do ar e de objetos. E esses foram apenas alguns dados fundamentais levantados pelo estudo.
Ciência de dados e epidemias
Após conferir o estudo anterior, é possível perceber que a ciência de dados pode revolucionar a saúde e desempenhar um papel fundamental para a tomada de decisões. Mas de que forma? Por meio dos seguintes processos.
Compreendendo o fenômeno
Onde estão concentrados os surtos? Como ocorre o contágio? Quão rápido está se espalhando? Esses são apenas alguns dos questionamentos que a ciência de dados pode responder.
A fase inicial da pesquisa consiste em:
- Visualização de dados;
- Hotspots geográficos (SIG);
- Análise de rede.
Visualização de dados
A visualização de dados é uma ferramenta poderosa para extrair os padrões de uma epidemia. Quando os dados são analisados corretamente, é possível elencar as primeiras hipóteses a respeito do vírus.
Por isso, quando o assunto é epidemia é importante vislumbrar gráficos que permitem compreender a evolução do espaço-tempo na disseminação e letalidade do vírus. Dessa forma, é possível analisar a evolução global do vírus.
Pontos de acesso geográfico
Vamos utilizar o coronavírus como exemplo. Os primeiros casos da doença surgiram na China, por isso o gráfico tem que ser dividido em duas regiões: a China e o restante do mundo. Dessa forma, a ciência de dados pode analisar a evolução dos casos de cada região.
Análise de rede
Nesta etapa do estudo, a ciência de dados vai analisar a dispersão e o contágio a partir de uma perspectiva de rede.
Por exemplo: vamos supor que em 15 minutos de interação, cada pessoa que viaja no metrô com uma pessoa infectada tenha 30% de chance de ser contaminada.
De acordo com essa análise, em aproximadamente 2 horas, 8 passageiros próximos a essa pessoa já estarão infectados e assim por diante.
A atuação da ciência de dados no Brasil
O coronavírus não é o único exemplo da importância da ciência de dados no Brasil. Por meio do Big Data e o Machine Learning, o sistema de saúde pode ser revolucionado.
E o exemplo está mais próximo do que você imagina. Sabe a tecnologia que permite distinguir qual o melhor caminho a seguir ou sugerir qual programa, vídeo, etc., você deve gostar de assistir? Pois bem, essa mesma tecnologia pode ser aplicada na saúde.
Um laboratório inaugurado pela Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (FSP-USP), utiliza os conceitos do Big Data e Machine Learning para trazer prevenção na área da saúde pública.
A tecnologia é similar ao sistema Watson, da IBM, que é capaz de ler milhões de dados. Isso significa que essa plataforma consegue analisar milhões de dados ao mesmo tempo. Dessa forma, o médico informa ao sistema características do paciente, logo, o sistema analisa e responde se há alguma doença que correspondam àquelas características.
Além disso, esse sistema pode ser utilizado para determinar a probabilidade de morte de um paciente, de acordo com suas condições atuais.
Nesse caso, o programa analisa diversos dados de pacientes com diagnósticos similares ao longo de vários anos. Em seguida, observam quais pacientes morreram e quais as causas. Logo, o sistema identifica padrões e exibe os resultados.
Além disso, essa mesma tecnologia de análise pode ser aplicada para descobrir qual a probabilidade de um paciente que chega com suspeita de zika, dengue ou chikungunya, por exemplo, realmente ter uma dessas doenças.
O algoritmo, neste caso, vai analisar pontos fundamentais, como: sintomas, região e características da pessoa. E esse é só o começo do desenvolvimento que a ciência de dados pode trazer para o Brasil e o cenário global.
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