Big Data: o uso da informação na luta contra o coronavírus

5 de maio de 2020 5 mins. de leitura
Novas tecnologias aparecem como aliadas no combate à covid-19

O surto do novo coronavírus fez com que grande parte da sociedade se mobilizasse para combater os avanços do vírus. Com sistemas hospitalares entrando em colapso por conta da grande quantidade de casos da doença, uma resposta tecnológica pode auxiliar a comunidade médica: Big Data.

Big Data é um sistema de análise de grandes volumes de informação provenientes de redes sociais ou dados disponibilizados digitalmente por órgãos públicos, por exemplo, com os quais a medicina tem conseguido estabelecer padrões de comportamento da sociedade para antecipar os próximos “passos” da covid-19.

Ações globais

(Fonte: Pixabay)
(Fonte: Pixabay)

China

Primeiro país atingido pela covid-19, a China obteve o auxílio do poder privado no combate à doença. Alibaba, um dos gigantes do ramo da tecnologia, foi responsável por criar o Alipay Health Code, uma ferramenta de análise de Big Data.

A plataforma de pagamento Alipay faz uma leitura das informações dos usuários e fornece um código de coloração indicativa para o nível de risco de contaminação pelo novo coronavírus, podendo ser verde, amarelo ou vermelho (do menor ao maior nível de cautela). Dessa forma, usuários com a cor verde não têm restrições de circulação, enquanto os com cor amarela precisam passar por uma semana de quarentena e os de cor vermelha, duas.

O sistema foi testado inicialmente na cidade de Hangzhou, na China oriental. Lá, dados estão sendo coletados por geolocalização de celulares, identificação facial com medição de temperatura corporal e outros recursos que ajudem na antecipação de ações estratégicas do governo.

O uso de ferramentas de GPS é essencial também para compreender os níveis de adoção ou não das práticas de isolamento social por parcelas da sociedade. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), retirar a população das ruas é uma das principais medidas para evitar que o contágio do vírus seja ainda maior.

Estados Unidos

Quem também começou a fazer progresso com o uso de Big Data foi a provedora de serviços biofarmacêuticos americana Parexel. Além de ser uma das maiores organizações de pesquisa clínica no mundo, a companhia tem como objetivo transformar descobertas científicas em novos tratamentos.

Em entrevista para a Forbes, o vice-presidente-executivo da empresa, Sy Pretorius, disse acreditar que a coleta de informações mundiais em tempo real por Big Data é o que vem ajudando médicos, cientistas e epidemiologistas a sintetizar dados em escala global.

A implantação de um serviço de automação como esse é capaz de auxiliar serviços de saúde na identificação rápida de indivíduos infectados e auxiliar o processo de cura nos hospitais. A conectividade entre comunidade médica e inteligência artificial pode fornecer um importante meio para aliviar a sobrecarga em leitos médicos.

Portanto, a varredura de informações em um banco de dados mundial facilita que o poder público tenha acesso a medidas de fato efetivas e faça o monitoramento do avanço da pandemia em regiões específicas.

Combate a ameaças futuras

(Fonte: H Shaw/Unsplash)

Uma das chaves para o sucesso do Big Data na medicina precisa ser a disponibilidade de dados e interação de bancos de informação no mundo todo. A integração de redes que contenham materiais de redes públicas e privadas é uma importante etapa para que a comunidade médica consiga operar de forma mais efetiva nos próximos anos.

A disponibilização de registros como peso, histórico de doenças, idade, tamanho e tratamentos realizados serve como caminho para autoridades médicas observarem padrões de atendimentos e focarem ações com eficácia comprovada. E, nesse ponto, o uso de Big Data pode ser importante até mesmo para a contenção de outra pandemia. Um dos primeiros passos para se combater um surto de um vírus ou outro agente infeccioso é ter a habilidade de prever suas ações, e é isso que esse sistema oferece.

Com um grande volume de informações sobre o histórico de pacientes, equipes podem trabalhar em um sistema que seja menos invasivo ao enfermo e que tenha ação diretamente no foco da doença. A análise de dados de indivíduos já curados ou que demonstraram resultado em determinado tipo de tratamento pode ajudar que cientistas encontrem curas em um menor prazo.

Além disso, as tecnologias de inteligência artificial são equipadas com mecanismos de autoaprendizado e se tornam cada vez mais eficientes. Sendo assim, conter possíveis surtos epidemiológicos futuros se torna cada vez mais possível, visto que o sistema já se preparou com base em experiências passadas.

Fonte: Iclinic, Forbes, El País e Pfarma.

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