O mundo enfrenta uma pandemia que já dura um ano e meio e que não tem ainda uma data para acabar. A Covid-19, ao contrário de algumas outras doenças pandêmicas já combatidas, é transmitida com a circulação das pessoas em viagens globais, se espalhou rapidamente, atingindo mais de 160 milhões de pessoas até maio de 2021, causando quase 4 milhões de mortes. Números esses que, infelizmente, são atualizados todos os dias.
Com o aumento no número de casos e de mortes, percebemos a necessidade de mais preparo e de modelos que possam simular como uma crise dessa amplitude poderia ser enfrentada. Se os países mais desenvolvidos e seus governos pudessem juntar forças, seria possível vislumbrar a criação de um sistema global de alerta e monitoramento e, assim, estaríamos melhor preparados para lutar contra o Coronavírus.
O que ouvimos é que não há como prever uma tragédia ou coisa parecida, mas será que não temos tecnologia suficiente para isso? A falta de robustez das plataformas de compartilhamento de dados em saúde ainda é um limitador de investigações epidemiológicas, orientações de protocolos de tratamento e evolução nos processos de combate. Contudo, hoje, temos a ciência e a tecnologia à nossa disposição. Se usarmos os recursos e o conhecimento de forma adequada, poderemos prever e evitar futuros desafios tendo como grande aliado o uso de Big Data Analytics.
Todos os dados gerados por meio do uso de dispositivos conectados são passíveis de análises minuciosas, sejam eles fornecidos por hospitais, institutos de pesquisa, empresas médicas, agências governamentais, agências mundiais, pacientes ou indivíduos. São informações que podem ser utilizadas para obter insights que levarão a tomadas de ações oportunas para prevenir novas crises de saúde globais. O aumento da pesquisa e do desenvolvimento é a chave para a criação de um sistema compartilhado de alerta e resposta.
Atualmente, pesquisadores identificaram algumas áreas onde o uso do Big Data tem forte potencial para análises na indústria farmacêutica. Neste mercado, a tecnologia já é utilizada para acelerar o processo de descoberta e desenvolvimento de medicamentos em casos de surtos, mas ainda se mostra urgente a necessidade de termos um sistema que permita o desenvolvimento rápido de vacinas em casos de pandemia, ou que garanta a identificação de medicamentos promissores a partir da análise de dados compartilhados, acelerando também todo o processo de combate às doenças.
Esforços têm sido colocados em prática para construir prontuários com dados comuns, identificando intervenções necessárias no longo prazo e criando ações colaborativas, o que deve ajudar em situações futuras. O Big Data Analytics nos permite essa melhor preparação, porém vem com seu conjunto de desafios a serem enfrentados. Um deles é a segurança cibernética, pois os dados podem ser roubados, corrompidos ou ainda utilizá-los para criar falsos gatilhos nos sistemas, gerando um alerta inexistente e um possível pânico global.
Além disso, o uso de dados não estruturados tem grande chance de serem imprecisos e tendenciosos. Outro forte desafio está ligado às questões legais e éticas do uso de informações de mídias sociais para a vigilância formal de doenças. Ou seja, precisaríamos de melhorias na estrutura digital e de um grande número de profissionais aptos a utilizá-la. Também seria necessária a colaboração interdisciplinar, envolvendo áreas como inteligência artificial, machine learning, biologia, farmacologia, biomedicina e modelos populacionais para alavancar o uso do Big Data.
Para que isso aconteça com precisão, é necessário o desenvolvimento de plataformas que apoiem a colaboração entre as empresas e que estejam calibradas para identificar pacientes em nível global, gerenciando um surto à medida que progride. Sem dúvida, a detecção antecipada de um surto pode impedi-lo de se tornar uma epidemia, e o caminho mais rápido para isso é utilizar o Big Data Analytics como ferramenta de monitoramento. Detectar padrões e criar alertas vão auxiliar na prática de protocolos direcionados à saúde. Assim, o objetivo das grandes corporações mundiais deve se voltar à construção de um ecossistema eficiente e benéfico, que impeça que casos isolados, novamente, tornem-se catastróficos.
Rodrigo Mello é Head de Application Development and Maintenance – Data Analytics Practice da Infosys
