Ciência de Dados Impulsiona Resposta à COVID-19: Insights e Estratégias

Apesar dos esforços contínuos para melhorar sistemas de saúde em todo o mundo, epidemias emergentes continuam sendo uma grande preocupação de saúde pública. A resposta eficaz a tais surtos depende de intervenção oportuna, idealmente informada por todas as fontes de dados disponíveis.

A crescente complexidade dos dados de surtos levou ao surgimento da análise de surtos — uma ciência de dados projetada para informar a resposta a surtos.

Como funciona? Existem quatro objetivos principais:

• Coleta de dados multi-fonte. Aqui, é importante lembrar que a coleta de dados não se resume a escolher alguns dados estruturados de documentos clínicos. Fontes de dados brutos também estão envolvidas. Portanto, a análise de dados de surtos requer remoção de ruído, limpeza e normalização de dados para permitir que gerem insights acionáveis.
• Fornecer consciência situacional. Na pandemia, em tempos de incerteza, é crítico saber quando o risco é gerenciável e quando é mais provável que se torne perigoso. A consciência situacional monitorada via fontes públicas diversas ajuda a mitigar e controlar esse risco.
• Moldar resposta eficaz. Neste ponto, a visualização de dados entra em cena. Ela apresenta os resultados analíticos de forma clara e amigável (via dashboards, gráficos, etc.), ajudando tomadores de decisão a projetar medidas de resposta eficazes sem atrasos.
• Treinamento e construção de capacidade. Uma vez resolvida a crise, os tomadores de decisão analisam a situação para examinar cenários de resposta aceitos e selecionar estratégias bem-sucedidas. Então fazem emendas relevantes ao treinamento profissional e planos de emergência de saúde para se preparar melhor para enfrentar outra crise de saúde.

A pandemia de COVID-19 não é a única no século XXI ou mesmo na última década. Não muito tempo atrás, Ebola e Zika causaram estragos na África Ocidental e nas Américas. Resposta rápida e sua adaptabilidade, mecanismos de vigilância e estratégias de gestão foram o que ajudaram pesquisadores e clínicos naquela época. Mas são suficientes agora? Não realmente.

Dado o alcance global da pandemia, uma resposta eficaz é difícil de projetar sem ampla cooperação das partes-chave, e não se trata apenas de pesquisa transversal dentro da análise de surtos. Com o vírus atormentando mais de 200 países, uma estratégia de resposta adequada deve se basear nas melhores práticas de cada região.

Felizmente, pesquisadores clínicos e profissionais médicos em todo o mundo uniram esforços no combate ao vírus. Buscando as melhores estratégias de resolução de crise, desenvolveram uma cultura elaborada de compartilhamento de dados. Agora abrem seus desenvolvimentos e trabalham constantemente para melhorá-los. Graças a essa abordagem, vimos projetos únicos de diagnóstico, como o DarwinAI (Canadá). Com essa ferramenta de visão computacional, é possível diagnosticar COVID-19 apenas por radiografias de tórax. Antes, o único método de diagnóstico médico por imagem para COVID-19 era a tomografia computadorizada (TC).

A abordagem cooperativa inclui a análise de surtos também, que impulsionou análises em tempo real e de prevenção. Esses dois tipos de análise estão no cerne da contenção da disseminação do vírus.

Dados em Tempo Real

Em situação crítica, esse tipo de análise impulsiona a tomada de decisão rápida baseada em dados e adapta o processo a cada situação separadamente. Tal análise é de especial importância para profissionais médicos locais que estão na linha de frente do combate ao vírus.

Ferramentas de análise em tempo real locais são desenvolvidas considerando as necessidades dos atores-chave. Por exemplo, Kinetica e Disaster Tech implantaram uma plataforma analítica dinâmica alimentada por IA para auxiliar os respondedores de crise dos EUA a rastrear dados relacionados ao coronavírus em tempo real. A solução permite que serviços de emergência visualizem dados estatísticos ao vivo sobre disponibilidade de equipamentos de proteção individual (EPI), capacidade hospitalar, número de kits de teste, disponibilidade de equipamentos e mais, para escolher o local mais adequado para um paciente e economizar tempo.

A análise em tempo real não se limita a resolver tarefas operacionais localmente. O Our World in Data, projeto baseado em Oxford projetado para enfrentar problemas globais, implantou uma publicação massiva dedicada a estatísticas de COVID-19 no mundo todo para alimentar análises contínuas em tempo real. A fonte fornece acesso a uma grande quantidade de dados relacionados ao coronavírus, desde novos casos e taxa de mortalidade até resposta de políticas para cada país vivendo a crise. Todos os gráficos, relatórios e outras visualizações interativas de dados são atualizados diariamente e disponíveis para download.

Análise para Prevenção

A análise em tempo real ajudou o governo sul-coreano a potencializar o design de estratégias de prevenção e vigilância de pacientes com COVID-19. Usa dados de soluções IoT e IA subjacentes às redes de cidades inteligentes ao vivo e informações pessoais fornecidas por pacientes confirmados. Isso permite que pesquisadores rastreiem os movimentos dos pacientes, identifiquem seus contatos e prevejam a escala potencial de surto em uma determinada região com a ajuda de análises de big data. Os dados também são usados para elaborar medidas preventivas e instruções.

Taiwan também conseguiu alavancar a análise em tempo real para prevenção oportuna. Logo antes da celebração do Ano Novo Lunar que marca a temporada de feriados asiáticos, o país integrou o banco de dados nacional de seguro saúde com os de imigração e alfândega. Quando viajantes infectados começaram a chegar, uma solução de análise de big data vasculhou os bancos de dados integrados e estabeleceu a conexão entre históricos de viagem dos visitantes e os sintomas que experimentaram. A solução enviou alertas em tempo real durante uma visita hospitalar para auxiliar na identificação de casos. Também permitiu a classificação dos viajantes por riscos de infecção baseada na origem do voo e histórico de viagem nos últimos 14 dias.

Em situação de incerteza e turbulência como a pandemia atual, dados perspicazes são o rei. E são as soluções analíticas relevantes que podem aproveitá-los e alavancar medidas adequadas de resposta e prevenção sem atrasos. Nesse aspecto, a análise de surtos funciona bem.

Ao mesmo tempo, a disseminação global do vírus traz outro aspecto ao holofote — a cooperação internacional. Para desenvolver estratégias de gestão eficazes, partes interessadas e tomadores de decisão de todo o mundo devem revisar e melhorar as soluções desenvolvidas e aperfeiçoar as medidas de resposta baseadas em dados em tempo real. Assim, unir esforços em todos os campos, da análise ao diagnóstico e tratamento, é a única maneira de deter a pandemia e se preparar melhor para qualquer outra emergência de saúde.

Yaroslav Kuflinski é observador de inteligência artificial/machine learning na Iflexion.