Um ecossistema de dados para derrotar COVID-19

Bapon Fakhruddin discute por que a pandemia do COVID-19 requer pensamento e tomada de decisão apoiados por um ecossistema de dados que olha muito mais para o futuro do que as abordagens anteriores de curto prazo.

Um ecossistema de dados para derrotar COVID-19

Bapon Fakhrudin é especialista em avaliação de riscos climáticos e hidrológicos com foco no projeto e implementação de sistemas de alerta precoce de perigos e comunicação de emergência. Ele é Diretor Técnico, Redução de Risco de Desastres e Resiliência Climática na Tonkin + Taylor, Nova Zelândia. Ele também é co-presidente da força-tarefa Open Data for Global Disaster Risk Research com CODADOS.


A nova doença do coronavírus (COVID-19) criou uma crise humana globalmente, que exigiu uma série de respostas drásticas e imediatas. O secretário-geral das Nações Unidas (ONU) pediu rapidamente uma ação, “para a resposta imediata de saúde necessária para suprimir a transmissão do vírus para acabar com a pandemia e enfrentar as muitas dimensões sociais e econômicas desta crise[1]“. A pandemia também exige pensamento e tomada de decisões apoiados por um ecossistema de dados mais completo do que atualmente e que olha muito mais para o futuro do que as abordagens anteriores de curto prazo.

O surto de COVID-19 levou à proliferação de iniciativas para facilitar o acesso aberto à pesquisa científica e bancos de dados e incentivar a colaboração em pesquisas por meio de plataformas digitais. No entanto, existem preocupações com a qualidade dos dados e publicações fornecidas quase em tempo real, levando a tomadas de decisão potencialmente ruins. Essas questões incluem comparabilidade e interpretação de dados, principalmente entre países, especificação insuficiente de metodologia e aceitação política de resultados inválidos que podem influenciar métodos científicos. É necessária uma chamada de dados e pesquisas em relação à discussão da transmissão da doença.

Quando se trata de prever ou alertar antecipadamente de pandemias e outros riscos em cascata, a modelagem e a análise situacional usando dados históricos e atuais são as linhas de base. Houve várias lições aprendidas com o passado da síndrome respiratória aguda grave (SARS) e da síndrome respiratória do Oriente Médio (MERS), que defendiam mais pesquisas interdisciplinares. De fato, há uma grande quantidade de dados que são subutilizados ou não utilizados em nível local, regional e global, que podem ajudar muito as respostas atuais e futuras a ondas pandêmicas[2]. Big data, como dados de mídia social (por exemplo, do Facebook, WhatsApp, Twitter, etc.) e dados locais (por exemplo, de registros de testes de laboratório, usuários de telefones celulares, registros de voos etc.) podem permitir que os modeladores desenvolvam cenários para entender melhor e prever a propagação da doença, bem como seus impactos em cascata.

O vírus COVID-19 é transmitido principalmente entre pessoas através de gotículas respiratórias e vias de contato, por exemplo, quando uma pessoa está em contato próximo com alguém que apresenta sintomas respiratórios, como tosse ou espirro. A transmissão também pode ocorrer através de fômites no ambiente ao redor da pessoa infectada. Assim, a transmissão do COVID-19 pode ocorrer por contato direto com pessoa(s) infectada(s) e/ou contato indireto com superfícies no ambiente imediato da(s) pessoa(s) infectada(s). Esse modo de transmissão dificulta o rastreamento e a compreensão das complexidades da propagação do vírus.

O distanciamento social e a quarentena são as medidas ideais para reduzir a propagação do COVID-19 a uma taxa exponencial. No entanto, as taxas de conformidade são variáveis ​​e, em muitos casos, o distanciamento social completo é praticamente impossível e depende exclusivamente da participação cívica voluntária. Isso geralmente é verdade devido a fatores culturais e de infraestrutura. As ações de distanciamento social incluem: a) abster-se de sair ao ar livre e evitar contato físico com outras pessoas b) manter contato com as pessoas pelas mídias sociais em vez de se encontrar pessoalmente e c) ser proativo com a higiene pessoal lavando as mãos regularmente. Isso torna os países em desenvolvimento vulneráveis ​​tanto agora quanto, continuamente, às ondas futuras. A lavagem das mãos torna-se difícil se houver falta ou acesso inadequado à água corrente. Os governos podem exigir que as pessoas não saiam para trabalhar, mas se isso significa que suas famílias não vão comer, as pessoas provavelmente sairão de qualquer maneira para conseguir o que precisam para sobreviver (considere também a situação em países devastados por ciclones). O COVID-19 começou a se espalhar nos países do Pacífico (por exemplo, em Fiji) e os sistemas de saúde desses países não estão em condições de lidar com isso. A combinação do COVID-19 e da temporada de ciclones coloca uma pressão extra sobre serviços e recursos essenciais. Os países cujos sistemas de saúde sofrem não conseguirão replicar o sucesso de outros países desenvolvidos em retardar o surto.

Não haverá uma resposta padrão à recuperação do COVID-19 devido, pelo menos em parte, à falta de um ecossistema de dados multidimensional devidamente formado para apoiar a tomada de decisões consistente e bem fundamentada. O COVID-19 provavelmente retornará aos países desenvolvidos à medida que esses países entrarem nos estágios de recuperação e mitigação. Uma área inesperada que precisa de mais compreensão é a questão da quarentena e as taxas de conformidade. Assim, para melhorar as decisões políticas, há uma necessidade crítica e urgente de uma abordagem orientada por dados com foco no futuro. Os países já estão utilizando dados de países afetados pela COVID-19, inclusive de seus países vizinhos, para uma melhor decisão política para a resposta. Todos os setores nos países devem usar ferramentas e técnicas de forma consistente para entender seu impacto setorial e desenvolver planos de continuidade de negócios ou planos de resposta a pandemias.

O uso de dados torna-se mais preocupante quando vai além da modelagem para o rastreamento direto de indivíduos para identificar a trajetória de transmissão da doença. Por exemplo, quando o surto decolou na China no início de janeiro de 2020, as viagens internacionais continuaram como de costume. Em 31 de janeiro, os surtos já estavam crescendo em mais de 30 cidades em 26 países, a maioria semeada por pessoas que viajaram de Wuhan[3]. O vírus começou a se espalhar localmente, movendo-se rapidamente em espaços confinados, como lugares religiosos e restaurantes, e infectando pessoas que não haviam viajado para a China – o início de uma pandemia. Em março, milhares de casos foram relatados na Itália, Espanha, EUA, Irã e Coreia do Sul. A China deixou de ser o principal 'epicentro' do surto (Figura 1). Novos casos começaram a subir dramaticamente em países como Itália, EUA e Irã. As pessoas que viajavam para esses países posteriormente trouxeram casos para seus países de residência tão distantes quanto em outros continentes. O vírus já se espalhou para todos os continentes, exceto a Antártida. O uso desse tipo de informação antecipada pode ser utilizado para evitar a propagação do COVID-19. A resposta eficaz a essa disseminação depende de uma intervenção oportuna, idealmente informada por todas as fontes de dados disponíveis.


Figura 1: Surtos locais cresceram após a interrupção das viagens (The New York Times, 26 de março de 2020)

O uso de dados para prever qualquer impacto de longo prazo do surto de pandemia é complexo. Requer uma série de tarefas interconectadas, várias disciplinas e especialistas para trabalhar em conjunto para desenvolver uma resposta holística e um plano de recuperação. A governança de dados também requer a configuração de resposta e recuperação ao COVID-19 nacionalmente. A pesquisa de vários domínios, maximizando a utilidade dos dados e, ao mesmo tempo, garantindo o acesso controlado e proporcional aos dados é fundamental para entender, mitigar e responder ao surto e se preparar para eventos futuros. Por exemplo, dados quantitativos e qualitativos usados ​​para entender o comportamento humano, movimento e interação podem ser utilizados para ajudar a prever como e onde o COVID-19 se espalhará. As tecnologias emergentes estão se tornando cada vez mais importantes na luta contra a doença e na tentativa de parar o COVID-19.

A vigilância aprimorada e o rastreamento de contatos podem ser vistos como necessários para minimizar as transmissões generalizadas nas comunidades. Essas etapas e as tecnologias que as suportam também apresentam riscos. Governos de todo o mundo implementaram uma série de medidas de rastreamento digital, vigilância física e censura (ou seja, os governos da Ásia implementaram a censura relacionada ao COVID-19 mais do que qualquer outra região, enquanto os países europeus introduziram a maioria das medidas de rastreamento digital[4]). Em março, 20 novas medidas de rastreamento digital foram implementadas em continentes em todo o mundo, incluindo Europa, Ásia e América do Sul.[5] Essas medidas de rastreamento variaram de aplicativos de rastreamento de contatos direcionados à aquisição em larga escala de dados de localização agregados e anônimos. Opções avançadas de tecnologia de rastreamento (como rastreamento rápido automatizado em massa, incluindo o uso de dados de localização GPS e dados Bluetooth) permitirão que as autoridades rastreiem e monitorem com precisão suas populações para informar a tomada de decisões e implementar medidas para retardar a propagação do vírus. Um exemplo disso vem de um estudo em Cingapura, onde cientistas analisaram dados do Bluetooth usando o aplicativo TraceTogether em telefones celulares para ver quantos dias levavam em média para entrar em contato[6]. Os resultados revelaram que as autoridades conseguiram entrar em contato com as pessoas em 3-4 dias. Outro exemplo recente de sistemas digitais sul-coreanos que aliviam a carga dos rastreadores de contato humano indica como é possível definir o rastreamento de contato rapidamente (ou seja, em 10 minutos[7]) para reduzir a propagação do vírus. Outros exemplos atuais de iniciativas de rastreamento digital incluem:

No entanto, continua sendo essencial manter as limitações de como esses dados podem ser acessados ​​e usados ​​durante esse período de pandemia. Isso inclui garantir a segurança das informações pessoais e violações de privacidade, promover o escrutínio e garantir que essas medidas não continuem por mais tempo do que o necessário.  

Uma ampla gama de abordagens pode ser aplicada para entender a transmissão, avaliação de surtos, comunicação de risco, avaliação de impactos em cascata sobre serviços essenciais e outros. A modelagem baseada em rede de Sistema de Sistemas (SOS), tecnologia móvel, estatística frequentista e estimativa de máxima verossimilhança, visualização interativa de dados, geoestatística, teoria dos grafos, estatística Bayesiana, modelagem matemática, abordagens de síntese de evidências e estruturas de pensamento complexo para interações de sistemas em Os impactos do COVID-19 podem ser utilizados. Um exemplo de ferramentas e tecnologias que podem ser utilizadas para agir de forma decisiva e precoce para evitar a disseminação ou suprimir rapidamente a transmissão do COVID-19, fortalecer a resiliência dos sistemas de saúde e salvar vidas e o apoio urgente aos países em desenvolvimento com empresas e corporações são mostrado na Figura 2. Há também orientações da OMS sobre 'Emergência de Saúde e Gerenciamento de Riscos de Desastres[8]', A UNDRR apoiou o 'Adendo do Scorecard de Saúde Pública[9]', e outras diretrizes (por exemplo, Considerações práticas e recomendações da OMS para líderes religiosos e comunidades religiosas no contexto da COVID-19[10]) que poderia melhorar o plano de resposta à pandemia. É necessário garantir que tal utilização seja proporcionada, específica e protegida e não aumente o risco das liberdades civis. É essencial, portanto, examinar em detalhes o desafio de maximizar o uso de dados em situações de emergência, garantindo ao mesmo tempo que seja limitado a tarefas, proporcional e respeite as proteções e limitações necessárias. Esta é uma tarefa complexa e o COVID-19 nos fornecerá casos de teste importantes. Também é importante que os dados sejam interpretados com precisão. Caso contrário, interpretações errôneas podem levar cada setor a caminhos incorretos.

Figura 2: Ferramentas para fortalecer a resiliência para a COVID-19

Muitos países ainda estão aprendendo a usar os dados para a tomada de decisões neste momento crítico. A pandemia do COVID-19 fornecerá lições importantes sobre a necessidade de pesquisa em vários domínios e sobre como, em tais emergências, equilibrar o uso de oportunidades e dados tecnológicos para combater pandemias contra proteções fundamentais. As lições aprendidas com esse surto devastador podem fornecer melhorias significativas na preparação para combater uma possível pandemia no futuro. O O Grupo de Tarefas CODATA sobre Dados FAIR para Pesquisa de Risco de Desastres está preparando uma série de resumos de políticas sobre uma série de questões de RRD. Em colaboração com outros especialistas e atores no espaço, isso considerará com mais detalhes as questões políticas em relação aos dados para informar a resposta à pandemia.


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Agradecimentos: O autor agradece o apoio editorial e os valiosos comentários recebidos de Simon Hodson, Diretor Executivo, CODADOS. 

Imagem: NASA no Wikicommons.


[1] Responsabilidade compartilhada, solidariedade global: respondendo aos impactos socioeconômicos do COVID-19, ONU, 2020

[2] A abordagem das ondas inclui outros perigos em cascata ou perigos naturais adicionais dentro do período de pandemia

[3] Diário The New York Times, edição de 26 de março de 2020

[4] https://www.top10vpn.com/news/surveillance/covid-19-digital-rights-tracker/

[5] Top10VPN: Rastreador de direitos digitais COVID-19 (https://www.gpsworld.com/19-countries-track-mobile-locations-to-fight-covid-19)

[6] TraceTogether- https://www.healthhub.sg/apps/38/tracetogether-app

[7] http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20200326000987

[8] Gestão de Emergências em Saúde e Riscos de Desastres da OMS – https://www.who.int/hac/techguidance/preparedness/health-emergency-and-disaster-risk-management-framework-eng.pdf?ua=1

[9]Adendo ao Scorecard de Saúde Pública da UNDRR https://www.unisdr.org/campaign/resilientcities/assets/toolkit/documents/Disaster%20Resilience%20Scorecard_Public%20Health%20Addendum%20Ver1%20Final_July%202018.pdf

[10] https://www.who.int/publications-detail/practical-considerations-and-recommendations-for-religious-leaders-and-faith-based-communities-in-the-context-of-covid-19?fbclid=IwAR0GtTGRHqvgrDd7KiRLH6Sza8bJ7aQP40cSsyFju3w-HFRQBIY7YiC9eU8

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