Big Data e machine learning na luta contra a COVID-19

A tecnologia pode desempenhar um papel importante nas decisões sobre o vírus. Analisar dados epidemiológicos, ambientais e de mobilidade torna-se crucial para tomar as ações certas para conter a propagação do vírus

Big Data e machine learning na luta contra a COVID-19

Em abril, no auge da pandemia, o professor de informática Àlex Arenas previu uma segunda vaga de COVID-19 durante o verão, em Espanha. Na altura, grande parte dos investigadores estavam confiantes de que as altas temperaturas iriam abrandar o impacto e a propagação do vírus, tal como acontece com a gripe sazonal.

Infelizmente, as previsões de Arenas revelaram-se certas, e muitas das regiões espanholas estão a lidar atualmente com um aumento de casos de COVID-19, apesar do uso de máscaras, lavagem de mãos e distanciamento social.

As previsões de Arenas basearam-se na modelação matemática e sublinham o importante papel que a tecnologia pode desempenhar nas decisões sobre o vírus e na compreensão da sua propagação.

"O vírus faz o que nós fazemos", afirma Arenas. Assim, analisar dados epidemiológicos, ambientais e de mobilidade torna-se crucial para tomar as ações certas para conter a propagação do vírus.

Para ajudar a lidar com a pandemia, o governo catalão criou um observatório de saúde público-privado, reunindo os esforços da administração, do Hospital Germans Trias i Pujol e de vários centros de investigação, como o Centro de Inovação para a Tecnologia de Dados e Inteligência Artificial (CIDAI), o Centro Tecnológico Eurecat, o Centro de Supercomputação de Barcelona (BSC), a Universidade Rovira i Virgili e a Universidade de Girona, bem como a Mobile World Capital Barcelona.

A Mobile World Capital Barcelona lançou a iniciativa GSMA AI for Impact, que é orientada por uma equipa de 20 operadores móveis e um painel consultivo de 12 agências e parceiros das Nações Unidas.

Para além das instituições, existe uma vontade real de unir esforços para responder a esta pandemia utilizando a tecnologia. Dani Marco, diretor-geral de inovação e economia digital do governo da Catalunha, deixa claro que "ter dados comparativos sobre a gripe e o SARS-CoV-2, mobilidade, meteorologia e recenseamento populacional ajuda-nos a reagir de forma mais rápida e eficiente contra a pandemia".

Os dados provêm de bases de dados públicas e também de operadores móveis, que fornecem registos de mobilidade, todos eles anonimizados para evitar preocupações de privacidade. No entanto, a diversidade das fontes dos dados é um problema. Miguel Ponce de León, investigador de pós-doutoramento no BSC, o centro que acolhe a base de dados do projeto, acredita que os dados provenientes das regiões são heterogéneos porque se baseiam em várias normas.

Assim, uma das principais tarefas da BSC é a limpeza de dados de maneira a torná-los utilizáveis na previsão de tendências e na construção de dashboards com informações úteis. O objetivo é ter vários modelos a funcionar nos supercomputadores da BSC para responder a questões como a mobilidade pública está a promover a propagação do vírus, por exemplo.

Arenas argumenta que ter dados de mobilidade é crucial, uma vez que "mostram o tempo que se tem antes que a infeção se espalhe de um lugar para outro".

"Os dados do tráfego aéreo poderiam ter-nos dito quando a pandemia chegaria a Espanha a partir da China. Mas ninguém estava pronto. Estar preparado é agora mais importante do que nunca e as ferramentas digitais podem ajudar, mesmo que não sejam a única solução”, afirma.

De acordo com o professor Arenas, são precisos modelos sobre como as epidemias evoluem, e os dados são cruciais para ajustar estes modelos, mas fazer previsões sobre a próxima pandemia é altamente complicado, mesmo recorrendo à Inteligência Artificial.

O professor defende ainda métodos de teste rápidos, mesmo que alguns cientistas contestem a sua precisão, uma vez que poderiam ser uma alternativa útil aos testes de PCR (reação em cadeia de polimerase), que também têm limitações, e recomenda ainda o uso de uma app de rastreio de contactos, com base no protocolo descentralizado DP3T. "Uma pessoa pode rastrear até três contactos por telefone. A aplicação permite aumentar esse número para seis a oito contactos", explica.

Oriol Mitjà, investigador e médico consultor em doenças infeciosas do Hospital Germans Trias i Pujol, concorda que a tecnologia Bluetooth pode ser útil.

Outros países, como a Alemanha, a Irlanda e a Suíça, consideraram que, se houver alguma possibilidade de uma aplicação dar mesmo uma pequena contribuição para a luta contra o vírus, vale a pena tentar.

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