Preveja uma epidemia antes que ela aconteça
O algoritmo canadense BlueDot foi mais rápido que os especialistas em reconhecer a ameaça do mais recente coronavírus. Ele informou seus clientes sobre a ameaça dias antes dos Centros dos EUA para Controle e Prevenção de Doenças (CDC) e a Organização Mundial da Saúde (OMS) enviarem avisos oficiais ao mundo.
Kamran Khan (1), médico, infectologista, fundador e CEO do programa BlueDot, explicou em uma entrevista à imprensa como esse sistema de alerta precoce usa inteligência artificial, incluindo processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, para rastrear até cem doenças contagiosas ao mesmo tempo. Cerca de 100 artigos em 65 idiomas são analisados diariamente.
1. Kamran Khan e um mapa mostrando a disseminação do coronavírus Wuhan.
Esses dados sinalizam às empresas quando notificar seus clientes sobre a possível presença e disseminação de uma doença infecciosa. Outros dados, como informações sobre itinerários de viagem e voos, podem ajudar a fornecer informações adicionais sobre a probabilidade de desenvolvimento de um surto.
A ideia por trás do modelo BlueDot é a seguinte. obter informações o mais rápido possível profissionais de saúde na esperança de que possam diagnosticar – e, se necessário, isolar – pessoas infectadas e potencialmente contagiosas em um estágio inicial da ameaça. Khan explica que o algoritmo não usa dados de mídia social porque é "muito caótico". No entanto, “as informações oficiais nem sempre estão atualizadas”, disse ele à Recode. E o tempo de reação é o que importa para evitar com sucesso um surto.
Khan estava trabalhando como especialista em doenças infecciosas em Toronto em 2003 quando aconteceu. epidemi SARS. Ele queria desenvolver uma nova maneira de acompanhar esses tipos de doenças. Depois de testar vários programas preditivos, ele lançou o BlueDot em 2014 e levantou US$ 9,4 milhões em financiamento para seu projeto. A empresa emprega atualmente quarenta funcionários, médicos e programadoresque estão desenvolvendo uma ferramenta analítica para rastrear doenças.
Após coletar os dados e sua seleção inicial, eles entram no jogo Analistas. depois epidemiologistas Eles testam as descobertas quanto à validade científica e, em seguida, relatam ao governo, empresas e profissionais de saúde. clientes.
Khan acrescentou que seu sistema também pode usar uma série de outros dados, como informações sobre o clima de uma área específica, temperatura e até informações sobre o gado local, para prever se alguém infectado com a doença pode causar um surto. Ele ressalta que, já em 2016, a Blue-Dot conseguiu prever um surto de vírus Zika na Flórida seis meses antes de ser realmente registrado na área.
A empresa opera de forma semelhante e utilizando tecnologias semelhantes. Metabiotamonitoramento da epidemia de SARS. Seus especialistas ao mesmo tempo descobriram que o maior risco do surgimento desse vírus na Tailândia, Coréia do Sul, Japão e Taiwan, e fizeram isso mais de uma semana antes do anúncio de casos nesses países. Algumas de suas conclusões foram tiradas da análise de dados de voos de passageiros.
A Metabiota, como a BlueDot, usa processamento de linguagem natural para avaliar possíveis relatos de doenças, mas também está trabalhando para desenvolver a mesma tecnologia para informações de mídia social.
Mark Gallivan, diretor científico de dados da Metabiota, explicou à mídia que plataformas e fóruns online podem sinalizar o risco de um surto. Especialistas da equipe também dizem que podem estimar o risco de uma doença causar agitação social e política com base em informações como sintomas da doença, mortalidade e disponibilidade de tratamento.
Na era da Internet, todos esperam uma apresentação visual rápida, confiável e talvez legível de informações sobre o andamento da epidemia de coronavírus, por exemplo, na forma de um mapa atualizado.
2. Painel Coronavirus 2019-nCoV da Universidade Johns Hopkins.
O Centro de Ciência e Engenharia de Sistemas da Universidade Johns Hopkins desenvolveu talvez o painel de coronavírus mais famoso do mundo (2). Ele também forneceu o conjunto de dados completo para download como uma planilha do Google. O mapa mostra novos casos, mortes confirmadas e recuperações. Os dados usados para visualização vêm de uma variedade de fontes, incluindo a OMS, CDC, China CDC, NHC e DXY, um site chinês que agrega relatórios do NHC e relatórios de situação local do CCDC em tempo real.
Diagnósticos em horas, não em dias
O mundo ouviu pela primeira vez sobre uma nova doença que apareceu em Wuhan, na China. 31 dezembro 2019 cidade Uma semana depois, cientistas chineses anunciaram que haviam identificado o culpado. Na semana seguinte, especialistas alemães desenvolveram o primeiro teste de diagnóstico (3). É rápido, muito mais rápido do que nos dias de SARS ou epidemias semelhantes antes e depois.
Já no início da década passada, os cientistas que procuravam algum tipo de vírus perigoso tiveram que cultivá-lo em células animais em placas de Petri. Você deve ter criado vírus suficientes para fazer isolar DNA e ler o código genético através de um processo conhecido como sequenciamento. No entanto, nos últimos anos, esta técnica desenvolveu-se tremendamente.
Os cientistas nem precisam mais cultivar o vírus nas células. Eles podem detectar diretamente quantidades muito pequenas de DNA viral nos pulmões ou nas secreções sanguíneas de um paciente. E leva horas, não dias.
O trabalho está em andamento para desenvolver ferramentas de detecção de vírus ainda mais rápidas e convenientes. A Veredus Laboratories, com sede em Cingapura, está trabalhando em um kit portátil para detectar, VereChip (4) estará à venda a partir de 1º de fevereiro deste ano. Soluções eficientes e portáteis também tornarão mais rápido identificar os infectados para atendimento médico adequado ao implantar equipes médicas em campo, especialmente quando os hospitais estão superlotados.
Os recentes avanços tecnológicos tornaram possível coletar e compartilhar resultados de diagnósticos quase em tempo real. Exemplo de plataforma da Quidel Sófia eu sistema Matriz de filmes PCR10 As empresas BioFire que fornecem testes rápidos de diagnóstico para patógenos respiratórios estão imediatamente disponíveis por meio de conexão sem fio a bancos de dados na nuvem.
O genoma do coronavírus 2019-nCoV (COVID-19) foi completamente sequenciado por cientistas chineses menos de um mês após a descoberta do primeiro caso. Quase vinte mais foram concluídos desde o primeiro sequenciamento. Em comparação, a epidemia do vírus SARS começou no final de 2002 e seu genoma completo não estava disponível até abril de 2003.
O sequenciamento do genoma é fundamental para o desenvolvimento de diagnósticos e vacinas contra esta doença.
Inovação Hospitalar
5. Robô médico do Providence Regional Medical Center em Everett.
Infelizmente, o novo coronavírus também ameaça os médicos. Segundo a CNN, evitar a propagação do coronavírus dentro e fora do hospital, funcionários do Providence Regional Medical Center em Everett, Washington, usam O robô (5), que mede os sinais vitais de um paciente isolado e funciona como plataforma de videoconferência. A máquina é mais do que apenas um comunicador sobre rodas com tela embutida, mas não elimina completamente o trabalho humano.
As enfermeiras ainda precisam entrar na sala com o paciente. Eles também controlam um robô que não será exposto à infecção, pelo menos biologicamente, de modo que dispositivos desse tipo serão cada vez mais usados no tratamento de doenças infecciosas.
Claro, os quartos podem ser isolados, mas você também precisa ventilar para poder respirar. Isso requer novos sistemas de ventilaçãoevitando a propagação de micróbios.
A empresa finlandesa Genano (6), que desenvolveu este tipo de técnicas, recebeu uma encomenda expressa para instituições médicas na China. O comunicado oficial da empresa afirma que a empresa tem uma vasta experiência no fornecimento de equipamentos para evitar a propagação de doenças infecciosas em quartos hospitalares estéreis e isolados. Nos anos anteriores, ela realizou, entre outras coisas, entregas a instituições médicas na Arábia Saudita durante a epidemia do vírus MERS. Dispositivos finlandeses para ventilação segura também foram entregues ao famoso hospital temporário para pessoas infectadas com o coronavírus 2019-nCoV em Wuhan, já construído em dez dias.
6. Diagrama do sistema Genano no isolador
A tecnologia patenteada usada nos purificadores "elimina e mata todos os micróbios transportados pelo ar, como vírus e bactérias", segundo Genano. Capaz de capturar partículas finas de até 3 nanômetros, os purificadores de ar não possuem filtro mecânico para manter, e o ar é filtrado por um forte campo elétrico.
Outra curiosidade técnica que surgiu durante o surto de medo do coronavírus foi scanners térmicos, usado, entre outras coisas, pessoas com febre são apanhadas em aeroportos indianos.
Internet - machucar ou ajudar?
Apesar da enorme onda de críticas por replicação e disseminação, disseminação de desinformação e pânico, as ferramentas de mídia social também desempenharam um papel positivo desde o surto na China.
Conforme relatado, por exemplo, pelo site de tecnologia chinês TMT Post, uma plataforma social para mini-vídeos. douyin, que é o equivalente chinês do mundialmente famoso TikTok (7), lançou um segmento especial para processar informações sobre a disseminação do coronavírus. Sob a hashtag #FightPneumonia, publica não apenas informações de usuários, mas também relatórios e conselhos de especialistas.
Além de conscientizar e divulgar informações importantes, o Douyin também pretende servir como ferramenta de apoio para médicos e equipes médicas que combatem o vírus, bem como pacientes infectados. Analista Daniel Ahmad twittou que o aplicativo lançou um "efeito de vídeo Jiayou" (que significa encorajamento) que os usuários devem usar para enviar mensagens positivas em apoio a médicos, profissionais de saúde e pacientes. Esse tipo de conteúdo também é publicado por famosos, celebridades e os chamados influenciadores.
Hoje, acredita-se que um estudo cuidadoso das tendências de mídia social relacionadas à saúde pode ajudar muito cientistas e autoridades de saúde pública a reconhecer e entender melhor os mecanismos de transmissão de doenças entre as pessoas.
Em parte porque as mídias sociais tendem a ser "altamente contextuais e cada vez mais hiperlocais", disse ele ao The Atlantic em 2016. Salada de Marselha, pesquisador da Escola Politécnica Federal de Lausanne, na Suíça, e especialista em um campo em crescimento que os cientistas chamam de "Epidemiologia Digital". No entanto, por enquanto, acrescentou, os pesquisadores ainda estão tentando entender se as mídias sociais estão falando sobre problemas de saúde que realmente refletem fenômenos epidemiológicos ou não (8).
8. Os chineses tiram selfies com máscaras.
Os resultados das primeiras experiências a este respeito não são claros. Já em 2008, os engenheiros do Google lançaram uma ferramenta de previsão de doenças - Google Tendências da Gripe (GFT). A empresa planejava usá-lo para analisar os dados do mecanismo de pesquisa do Google em busca de sintomas e palavras de sinalização. Na época, ela esperava que os resultados fossem usados para reconhecer com precisão e imediatamente os “contornos” dos surtos de gripe e dengue – duas semanas antes dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças dos EUA. (CDC), cuja pesquisa é considerada o melhor padrão na área. No entanto, os resultados do Google sobre o diagnóstico precoce da gripe baseado em sinal da Internet nos EUA e depois da malária na Tailândia foram considerados muito imprecisos.
Técnicas e sistemas que “prevêem” vários eventos, incl. como a explosão de tumultos ou epidemias, a Microsoft também trabalhou, que em 2013, juntamente com o Instituto Technion israelense, lançou um programa de previsão de desastres com base na análise de conteúdo de mídia. Com a ajuda da vivissecção de manchetes multilíngues, a "inteligência computacional" teve que reconhecer as ameaças sociais.
Os cientistas examinaram certas sequências de eventos, como informações sobre a seca em Angola, que deram origem a previsões nos sistemas de previsão sobre uma possível epidemia de cólera, pois encontraram uma ligação entre a seca e o aumento da incidência da doença. A estrutura do sistema foi criada com base na análise de publicações de arquivo do New York Times, a partir de 1986. O desenvolvimento posterior e o processo de aprendizado de máquina envolveram o uso de novos recursos da Internet.
Até agora, com base no sucesso do BlueDot e Metabiota na previsão epidemiológica, pode-se ser tentado a concluir que uma previsão precisa é possível principalmente com base em dados "qualificados", ou seja, fontes profissionais, confiáveis e especializadas, não o caos das comunidades da Internet e do portal.
Mas talvez seja tudo sobre algoritmos mais inteligentes e melhor aprendizado de máquina?
