A epidemia de ebola que acomete quatro países do oeste africano é a pior desde que a doença foi descoberta em 1976, e, para evitar que o vírus cruze fronteiras, a análise de big data pode ser uma aliada. Criada em 2006, a ferramenta HealthMap analisa milhares de fontes na internet e traça um mapa fácil de ser entendido até mesmo pelo público leigo. Para a atual crise o sistema criou uma página especial que, entre os feitos, divulgou o alerta de epidemia antes mesmo que a Organização Mundial da Saúde o fizesse.
– Nós identificamos informações sobre a epidemia em fontes on-line e as tornamos disponíveis antes do anúncio oficial da Organização Mundial de Saúde – afirma Clark Freifeld, pesquisador do departamento de Engenharia Biomédica da Universidade de Boston e cofundador da ferramenta. – Ao ajudar agentes de saúde e o público a obterem informações rápidas sobre a atividade da doença, esperamos prevenir o avanço do ebola permitindo a tomada de medidas preventivas.
Pela análise em tempo real de múltiplas fontes na internet, o HealthMap consegue traçar um mapa global atualizado apontando casos não apenas do ebola, como de outras doenças. Segundo Freifeld, a análise de big data possui uma função complementar como ferramenta para que agentes do governo, clínicas e hospitais tenham acesso fácil a fontes de informação e respondam rapidamente às ameaças.
– A nossa base tem centenas de milhares de fontes na internet, incluindo veículos de imprensa, ministérios da Saúde, redes sociais e informações diretas. Nós usamos algoritmos de inteligência artificial para filtrar grandes volumes de dados em um pacote de informações fácil de usar – explica Freifeld.
Misteriosa febre hemorrágica
Quando os primeiros casos de ebola começaram a surgir, as informações vinham principalmente de redes sociais e trabalhadores das redes de saúde locais. Por ter surgido em uma região que nunca teve contato com a doença, os médicos demoraram a definir o diagnóstico. Os primeiros alertas no HealthMap apontavam para o aparecimento de uma “misteriosa febre hemorrágica”.
Os casos, inicialmente restritos à Guiné, foram sendo acompanhados até a confirmação que se tratava do ebola e, no dia 14 de março, a ferramenta disparou o alerta de epidemia na região. Nove dias depois, a Organização Mundial de Saúde divulgou seu primeiro relatório sobre a doença.
Uma das dificuldades enfrentadas pelo big data é a confiança nos dados. No caso do ebola, as primeiras informações surgiram em blogs mantidos por agentes de saúde, que foram replicados em redes sociais. O algoritmo do HealthMap consegue separar as fontes de informação como “ruídos” e “sinais” e se aprofunda automaticamente dependendo da quantidade de fontes sobre um mesmo tema.
O que torna o feito extraordinário não é apenas o fato de a ferramenta ter divulgado o alerta antes mesmo que a OMS, pois a agência da ONU já acompanhava a situação, mas aguardava um comunicado oficial do governo de Guiné. O maior feito do Health Map foi ter detectado pequenas informações sobre uma febre hemorrágica misteriosa, que ajudaram a criar o mapa sobre o avanço do ebola.
– Nós estamos rastreando e capturando os casos na medida em que eles surgem – diz Freifeld.
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Sérgio Matsuura, do Globo