Em um artigo anterior, compartilhei como a medicina tem usado data science por mais de 100 anos para solucionar alguns dos desafios mais significativos impostos pelas doenças. Esses primeiros super-heróis da medicina atacaram os vírus de todos os lados: localizando origens de transmissão, ajudando a criar novos medicamente e proporcionando a eficácia dos programas de tratamento. Atualmente, observamos novas ferramentas para potencializar a data science e maximizar os resultados.
Na luta contra o novo coronavírus (COVID-19), há vários estudos de caso sendo discutidos e, e muitos, implementados. Veja alguns dos exemplos mais importantes.
Casos de uso médico diretos
Descoberta de medicamentos com base em inteligência artificial (IA)
Recentemente, a Sage Health patrocinou uma competição para a descoberta de medicamentos open source, onde os três primeiros classificados identificaram tratamentos potenciais por meio do machine learning. Várias empresas de descoberta de medicamentos também estão usando técnicas viabilizadas pela IA para descobrir moléculas novas e existentes que podem ser usadas no combate à covid-19. O principal medicamento atual (Remdesivir) está sendo avaliado em vários testes. Outro convite de open source foi estendido pela Casa Branca e por uma coalizão de líderes de grupo de pesquisa que também está apenas começando. Clique aqui para saber mais sobre o assunto.
Câmeras de reconhecimento facial com medição de temperatura e detecção de máscara.
Na China, funcionários do governo estão medindo a temperatura das pessoas que entram em locais onde há aglomeração. As que apresentam níveis elevados são então encaminhadas para triagem avançada, tratamento potencial e isolamento. Além disso, muitas câmeras atualmente são capazes de identificar ou detectar a presença, ou ausência de máscara (exigida em locais públicos de determinados países) para ajudar a impor a quarentena.
Uso de Fitbits para rastrear a propagação de doenças
Em um artigo de fevereiro de 2020 da Lancet, os pesquisadores questionaram se os dispositivos de fitness vestíveis (como um Fitbit) poderiam ser usados para rastrear a propagação de doenças. Apesar do estudo não ter sido desenvolvido especificamente para a covid-19, ele revelou uma grande capacidade de rastrear a propagação da doença através do monitoramento e análise das mudanças da frequência cardíaca de um paciente em repouso. E como alguns dispositivos vestíveis coletam outras informações, tais como oximetria de pulso, ECG ou até mesmo reconhecimento de tosse, você pode imaginar o quanto este processo poderá ser levado ainda mais longe.
Uso de celulares para prever a propagação de infecções e conter a disseminação em pacientes de alto risco
A Coreia, a China e a Itália usaram aplicativos de smartphone para ajudar no gerenciamento da quarentena de indivíduos. No caso da China, aparentemente dados de celulares estão sendo utilizados para prever onde possíveis surtos podem acontecer. Ao identificar quem contraiu a doença e observar seus movimentos anteriores com base nos serviços de localização do celular, é possível descobrir quem mais pode ter sido infectado, como também em que áreas a probabilidade de exposição é maior. Com a modelagem dessas informações, o governo chinês foi capaz de prever quais áreas (bairros e cidades) apresentariam maiores riscos, e quais seriam as mais beneficiadas por uma quarentena proativa. Também há uma discussão nos EUA sobre como usar dados desse tipo.
Rápida disseminação de informações
Apesar de governos, empresas e ONGs coletarem e compartilharem dados rapidamente, existem casos em que essa interação está causando um impacto significativo. Em Taiwan, o governo conseguiu disponibilizar rapidamente o histórico de viagens dos pacientes para os hospitais para que os riscos pudessem ser avaliados mais adequadamente. Outras informações, como locais onde pessoas infectadas visitaram, foram divulgadas, e todos que haviam estado nesses lugares foram solicitados a automonitorar e fazer quarentena, conforme necessário.
Diagnósticos de IA para exames TC
Um software com tecnologia de IA está sendo usado na interpretação de imagens de CT do pulmão dos pacientes para buscar sinais de infecção de covid-19.
Analytics + Negócios (tudo exceto) convencionais
Análise de supply chain
Empresas de suprimentos médicos e agências governamentais utilizam informações sobre a densidade populacional, além de taxas atuais de incidentes, para prever quais hospitais terão a maior demanda. Agora organizações começam a avaliar sua supply chain de forma semelhante. Empresas com conhecimento em analytics estão analisando mercadorias fornecidas por áreas de alto risco ou que estão em quarentena para identificar substituições pré-aprovadas de peças e materiais e implementar recriações de produtos ou materiais. Isso ocorre não apenas com suprimentos médicos diretos, mas em todos os setores industriais.
Adaptação da demanda
Quando os riscos de inventário são observados, a demanda pode ser estruturada através de modificações nas ofertas ou descontos para facilitar o cálculo do estoque. Aliada aos esforços de otimização de marketing, esta estratégia pode ser uma resposta eficiente para manter os negócios progredindo em tempos difíceis.
Previsões financeiras
Muitas empresas fizeram uma transição para a previsão financeira analiticamente conduzida, e algumas estavam utilizando indicadores econômicos para ajudar a alertar antecipadamente mudanças significativas nos ciclos de vendas. Tudo isso pode ser desafiador quando não existem precedentes históricos, e será interessante ouvir a respeito do desempenho desses modelos como consequência da pandemia.
Agendamento
Temos visto empresas e prestadores de serviços de saúde potencializando o analytics para otimizar rapidamente seu cronograma a fim de atender à nova demanda e às restrições em constante mudança. Não importa se você é um sistema de saúde que identifica pacientes de alto risco ou que reencaminha procedimentos alternativos, ou uma empresa de varejo que tem necessidade de reagir prontamente às variações do mercado, o analytics está no centro de uma ação inteligente e eficaz.
A ciência de dados foi por água abaixo
Jogo do sistema: resultado analítico inesperado
Após o surto da COVID-19, estudantes na China foram orientados a baixar um aplicativo chamado DingTalk para receber instruções e tarefas durante a quarentena. Rapidamente, os alunos perceberam que se reduzissem coletivamente a avaliação do aplicativo, ele seria removido da loja de apps. Em 11 de fevereiro de 2020, o aplicativo recebeu, em um único dia, mais de 15 mil avaliações com uma estrela, reduzindo sua classificação de 4,9 para 1,4 estrela. Esse não é exatamente o objetivo de um sistema de classificação, mas essa resposta foi muito inteligente em relação ao processo analítico do qual as classificações fazem parte. Em uma tentativa de trazer os estudantes de volta, o DingTalk lançou um vídeo de desculpas bem-humorado. No fim, o aplicativo permaneceu em funcionamento, mas é sempre importante refletir sobre as consequências de como o analytics será aplicado e se poderá haver efeitos indesejados.
Seja você um hospital em busca de potencializar seus dados para otimizar os agendamentos, entender os efeitos de uma pandemia no seu sistema ou garantir o nível certo de itens essenciais no inventário, ou um empreendimento diretamente impactado pelas atuais transformações sociais, a ciência dos dados pode ser aplicada para responder com mais eficiência.
No Alteryx, observamos empresas de todos os setores promovendo ganhos de dois dígitos na receita, melhorando a eficiência operacional e reduzindo custos. E o mais importante: vemos a capacidade analítica transformando e muitas vezes até salvando vidas. Com a capacidade de gerar novas análises facilmente através de ferramentas self-service para implantar de imediato, não é nenhuma surpresa encontrar soluções prontas para atender aos mais importantes desafios atuais.
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Confira "Como a data science pode acabar com o coronavírus (COVID-19)".
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