Dados gerados por dispositivos pessoais estão sendo usados para o controle da COVID-19

News Article -- Maio 07, 2020

Na era da COVID-19, contamos com poderosos e pequenos aliados: os dispositivos de uso pessoal, como smartphones, smartbands e smartwatches. Vivemos em um cenário muito mais interconectado do que em outros momentos recentes, como quando tivemos a epidemia da SARS, em 2003. O volume de dados gerado é muito maior e as conclusões que podemos retirar deste data mining são muito mais confiáveis.

Algumas iniciativas ao redor do mundo estão se transformando em verdadeiros casos de sucesso nesse sentido. Por exemplo, na Austrália, a Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), demonstrou sua rápida habilidade de gerar alertas de uma epidemia, simplesmente monitorando as postagens do Twitter.

Em novembro de 2016, uma tempestade em Melbourne causou um pico de casos de asma na cidade, sobrecarregando serviços de emergência e hospitais. Usando dados anônimos e disponíveis publicamente no Twitter, uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pela CSIRO analisou mais de 3 milhões de tweets contendo palavras-chave relacionadas à asma, como “respiração” e “tossindo”. Esse levantamento conseguiu detectar o surto 9 horas antes de ser reportado oficialmente e antes da primeira notícia sobre isso ser veiculada.

A empresa canadense Blue Dot oferece um serviço comercial que fornece a seus clientes, entre eles agências governamentais, avisos adiantados de epidemias emergentes. Este serviço alertou para a COVID-19 antes mesmo dela se tornar uma manchete na mídia global. Combinando mais de 100 fontes de dados com algoritmos proprietários, o sistema emitiu o alerta 9 dias antes da primeira declaração da OMS sobre o tema.

Para serem realmente úteis, as informações coletadas precisam estar casadas de forma inteligente com dados de saúde pública, como o ocorrido em Taiwan.

O país integrou sua base de dados de seguro nacional de saúde com sua base de dados de imigração e costumes. A partir disso, aplicou análise de dados para identificar possíveis infectados por COVID-19.

Em tempo real, quando cidadãos davam entrada em uma clínica no Taiwan, o governo foi capaz de classificar os riscos de infecção de viajantes baseado no ponto de origem de seus voos e viagens subsequentes nos próximos 14 dias. Aqueles considerados com mais risco foram colocados em quarentena em casa e rastreados por meio de seus celulares para assegurar que permaneceriam em casa durante o período de incubação.

Singapura também faz parte das nações que têm sido mais eficientes no controle da COVID-19. De acordo com um relatório do Centro de Controle e Prevenção de Doenças dos EUA, seus múltiplos métodos de controle governamental se complementam, permitindo que identifiquem pessoas infectadas. Essa sobreposição aumentou sua taxa de sucesso. Nenhum destes métodos teria detectados todos os pacientes sozinhos.

Já o governo da Coreia do Sul está usando um aplicativo de smartphone que monitora a localização de pessoas em quarentena usando o GPS dos celulares. Dados coletados de tecnologias de smart city, como transações de cartão de crédito e circuitos fechados de câmeras, também estão sendo utilizadas no país para ajudar na luta contra a COVID-19.

Nos Estados Unidos, a Zencity, empresa que comanda uma plataforma alimentada por inteligência artificial para ajudar governos locais a entender melhor as necessidades de seus cidadãos, analisou as conversas online públicas de pessoas em mais de 100 cidades do país para ressaltar suas preocupações e prioridades sobre a COVID-19. Este tipo de iniciativa facilita a tomada de decisão de governantes.

Uma mensagem de esperança movida pela tecnologia 

Estes casos de sucesso ajudam a provar que podemos superar a crise que está nos afetando nesse momento. Dias melhores estão por vir, e virão ainda mais rápido se depender da tecnologia e da análise de dados inteligentes e integrados.

Este texto foi baseado em um artigo do Dr. Vinod Seetharaman.

O Dr. Vinod Seetharaman, chief medical officer for Asia na DXC Technology, tem mais de 16 anos de experiência internacional em prática clínica e em estratégia de TI para sistemas de saúde. Um campeão da inovação orientada para o cliente, ele trabalha com hospitais e sistemas de saúde para ajudá-los a lidar com desafios sistêmicos, afetando a recuperação de pacientes por meio de inteligência artificial, machine learning e soluções de plataforma que podem ser empregadas em escala. O Dr. Seetharaman é médico e também possui um MBA do The Asian Institute of Management, das Filipinas.