Recentemente, ao escrever meu primeiro artigo sobre a distribuição global da vacina contra a Covid-19, me deparei com a magnitude do problema. Albert Einstein dizia que: “com uma hora para salvar o mundo, eu gastaria 55 minutos definindo o problema e 5 minutos encontrando a solução.”
Felizmente, temos mais de uma hora para salvar o mundo. Agora, temos uma compreensão melhor da parte não-médica do problema em questão. Então, vamos olhar para o papel da TI e explorar a aplicação de análises, inteligência artificial (IA), machine learning (ML) e Internet das Coisas (IoT).
A TI tem a tarefa de reduzir custos e riscos, e sua aplicação pode levar a benefícios significativos. Abaixo, vou enumerar alguns deles.
1. Previsão de fornecimento
Ao criar um armazenamento de dados comum para obter visibilidade da demanda, podemos garantir que os lotes de vacinas sejam entregues com zero desperdício. Isto inclui todos os aspectos do ciclo que está sendo fornecido aos fabricantes de medicamentos e às empresas de logística para garantir que o tamanho correto da carga dos medicamentos seja enviado dentro do prazo. A análise destes dados, combinada com pontos de dados adicionais da área, também poderia ajudar a prever com precisão a demanda. Um aspecto chave aqui é a segurança dos dados. Controles apropriados de segurança devem estar em vigor.
Os benefícios de alavancar a análise com IA dão um impulso turbo aos benefícios, tais como os que estão detalhados neste whitepaper. Todos estes benefícios são aplicáveis à logística da vacina contra o Covid-19, apesar da singularidade do supply chain criogênico. Há uma grande necessidade nesta crise para garantir que os desafios de alavancar a IA e a análise sejam tratados de forma adequada e com antecedência, para que a IA ofereça uma ótima distribuição de vacinas.
2. Alavancando IoT e ML enquanto fornecem conectividade remota a todos os dispositivos da cadeia fornecimento
A ideia de usar sensores para rastrear aspectos como temperatura, GPS, número de vezes aberto, estoque restante etc. é, provavelmente, evidente por si mesma. Contudo, há considerações importantes, como a seleção do conjunto de sensores com os atributos certos, incluindo fator de forma, consumo de energia e capacidade de trabalhar em condições climáticas severas e variadas.
Uma vez resolvido o desafio do conjunto certo de sensores, a próxima questão é a conectividade: assegurar que os dados dos dispositivos sejam transmitidos. Este é um desafio complexo devido aos padrões de consumo de energia e aos diversos cenários, incluindo cobertura celular interna, externa e patchy. Cada pacote precisa de múltiplas opções de conectividade, tais como celular, UWB, LoRa, BLE e RFID, de acordo com o ambiente de operação e a necessidade de redundância.
A mistura desafiadora de baixa conectividade, custos e o fato de que toda vacinação requer seu próprio ambiente/contextos desde a fabricação até o usuário final, faz com que seja sensato incorporar o componente de aprendizagem no limite. O machine learning para o IoT normalmente envia todos os dados dos sensores para a nuvem. Então, estes dados são usados para treinar o modelo na nuvem. A maioria dos usos do ML são basicamente usar este modelo treinado e implementá-lo no limite para tomar decisões sobre os dados ao vivo. O modelo, entretanto, é treinado com dados distribuídos em múltiplos dispositivos. Ao incorporar o componente de aprendizagem em cada dispositivo, conseguimos a possibilidade de treiná-los com base em seus dados únicos.
Este modelo de machine learning é complexo e exige ser federado para poder ser treinado no limite, levando em conta as condições ambientais de cada caixa individual. A temperatura de um recipiente de vacina pode mudar mais drasticamente em um deserto quente do que nas planícies geladas, por exemplo. Assim, cada dispositivo treina seu próprio modelo e, uma vez que o grau de precisão é aceitável, o executa.
3. Segurança dos colaboradores que trabalham com produto criogenicamente congelado
Os riscos e as medidas de segurança do manuseio de produtos criogenicamente congelados devem ser pensados. Considerando que a maioria das vacinas está sendo desenvolvida utilizando a tecnologia mRNA, elas requerem atualmente armazenamento e transporte a < -20°C (até -75°C).
É importante observar que esta tecnologia também será relevante para muitas outras vacinas que virão. A fim de garantir e monitorar a segurança do local e dos trabalhadores, devemos assegurar que sejam tomadas medidas adequadas para detectar a exposição de quem trabalha com as vacinas.
Estes são só alguns pontos que mostram que a TI é um artigo de missão-crítica para a distribuição de vacinas e para ajudar na redução de custos e riscos durante a gestão deste contexto pandêmico. Em um momento complexo e desafiador, a conectividade necessária é capaz de garantir o armazenamento de dados, as soluções das tecnologias e, ainda, a redução do desperdício de vacinas, a partir do fornecimento do aporte necessário para essa logística.
Ashwin Krishnan é Head de Consultoria da Orange Business Services na Suíça
