Sabemos que os dados e as análises exercem um impacto significativo em produtos que usamos todos os dias, desde recomendações de músicas que podemos gostar até o redirecionamento automático feito por sistemas de GPS. Mas como o potencial do analytics pode ser aplicado para combater uma doença que ameaça a saúde e o bem-estar econômico de pessoas em todo o mundo?
Se voltarmos para a década de 1850, podemos citar dois exemplos significativos de como os precursores em data science provocaram impactos mundiais surpreendentes, capazes de oferecer insights sobre o que ainda está por vir.
Um caso relevante de como os dados são aproveitados para impulsionar mudanças significativas durante a propagação de uma doença.
Era 1852, e a pandemia de cólera tinha chegado a Londres. Mais de 23 mil pessoas já haviam morrido. Para piorar a situação, as reportagens imparciais da imprensa levaram pessoas a acreditar que as vítimas tinham mais probabilidade de morrer no hospital do que em suas casas, e que os médicos matariam seus pacientes por dissecção anatômica, uma prática conhecida como "Burking" (Morte por asfixia).
John Snow, frequentemente descrito como o pai da epidemiologia, começou a analisar geospacialmente as mortes que estavam ocorrendo em Londres e isolou a fonte da doença, um poço contaminado que fornecia água no bairro do Soho em Londres - a Bomba Broad Street.
(Mapa dos registros feitos por John Snow dos casos de cólera em Londres.)
Com base na própria análise, ele convenceu as autoridades locais a remover a alça da válvula do poço. Os casos de cólera despencaram rapidamente, acabando com a propagação da doença em Londres.
Alguns anos depois, quase na mesma região geográfica, uma jovem enfermeira, Florence Nightingale, resolveu outro grave problema sanitário. O Império Britânico estava em guerra contra o Império Russo, e milhares de soldados foram hospitalizados. As condições nos hospitais eram terríveis e as chances de sobrevivência após a internação eram inferiores a 60%.
Nightingale era orientada por dados, e ao implementar novos procedimentos (como lavar as mãos), ela documentava metodicamente o impacto de cada registro e analisava os resultados. Um dos relatórios mais famosos revelou como suas práticas nestes hospitais de campo reduziram as taxas de mortalidade de 42% para 2%. E se isso não bastasse, ela reuniu informações sobre essas mesmas taxas dos principais hospitais de Londres para comprovar que as técnicas inovadoras precisavam ser instituídas em todos os lugares.
Muitos desses métodos aplicados para evitar a propagação de doenças ainda são praticados hoje em dia.Por incrível que pareça, durante esse período, a maioria das pessoas acreditava que odores desagradáveis eram os principais fatores para a disseminação de doenças.
Esses dois pioneiros em data science prepararam o cenário para muitos dos desenvolvimentos que ocorreram em seguida. Em ambos os casos, eles eram especialistas no assunto, com formação em medicina. Eles tinham acesso aos dados e uma percepção de como analisá-los para impulsionar os resultados. E esse padrão continua se repetindo através de exemplos da atualidade.
Durante a pandemia da gripe aviária em 2009, vimos o Alteryx capacitar as habilidades da USDA para reagir com velocidade a fim de conter o surto da doença. Com o uso de dados geoespaciais e da moderna plataforma analítica do Alteryx, a agência conseguiu realizar pesquisas de campo mais rápido do que no passado, contribuindo para erradicar o surto de forma eficiente e reduzir o impacto econômico.
Quais avanços são capazes de conter ou acabar com o coronavírus (COVID-19)?
Atualmente, há relatos fora da China de que um dos fatores que teriam contribuído para desacelerar a disseminação foi o uso de inteligência artificial (IA). Ao registrar ocorrências e combinar esses dados com informações de mobilidade de dispositivos móveis, foram desenvolvidos modelos analíticos para identificar bairros com maior probabilidade de apresentar casos no futuro. Com essas informações, teriam sido implementadas medidas de isolamento mais rapidamente e ações para reduzir ou interromper a propagação da doença. Embora esse nível de compartilhamento ainda não esteja presente em muitos países, evidências iniciais sugerem que as medidas adotadas podem ter contribuído para reduzir o impacto da doença, com menor número de novos casos em comparação a outras regiões.
Caso em questão
Deanna Sanchez, cientista de dados focada em relações geoespaciais, possui domínios de conhecimento com especialização em geografia médica. Aplicando estas características ao coronavírus, ela já consegue identificar padrões nos dados.
"Através do Alteryx conseguimos criar os mapas abaixo, que indica a propagação do coronavírus nos EUA Cada ponto representa os casos confirmados da doença, com as variações de cores ilustrando uma ou mais instâncias da doença ao longo de algumas semanas."
Observação: os mapas mostram dados de casos confirmados a partir de 11/02/2020, às 10h50.
“A propagação e o alcance da doença são visualmente palpáveis e oferecem insights instantâneos, como o impacto limitado da doença, a contenção nas principais cidades e a propagação não contígua. Os locais do coronavírus, seus padrões de propagação e os tipos de pessoas que são infectadas também podem ser analisados com eficiência usando o SIG."
— Deanna Sanchez, Alteryx ACE, gerente de prática de inteligência e analytics, PK: empresa de engenharia de experiência (Como o analytics geográfico pode ajudar no combate ao coronavírus)
A data science pode continuar a ser explorada para impedir a disseminação do Coronavírus?
Ao desembarcar de um avião recentemente, fui interrogado pelo CDC com base em análises que mostravam que eu havia viajado para uma área de alto risco. Sem dúvida, é um excelente caso de estudo e muito fácil de implementar em plataformas de análise de ponta. Contudo, acredito que ainda haverá avanços com efeitos ainda mais significativos, seja na análise de vacinas ou em metodologias de contenção, na eficácia do diagnóstico, ou em novos recursos para atender aos socorristas.
Espero que pessoas incríveis com grande experiência e amplo conhecimento no assunto continuem potencializando ferramentas analíticas e técnicas avançadas para transformar o mundo, e sigo na expectativa para saber novas formas da covid-19 enfrentar o super-herói atual: o trabalhador do conhecimento com habilidades em data science.
Pontos principais
- Analytics e Big Data são fundamentais para compreender e combater a propagação de doenças mortais.
- O domínio e o acesso aos dados,assim como a capacidade crítica de analisá-los,são os principais impulsores de resultados positivos.
- A ciência de dados e o Alteryx podem ajudar você a transformar o mundo.
Fique a postos.
EXPLORAR
Leia este outro excelente artigo que destaca como as empresas estão ajudando o governo a responder à covid-19.
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