Combate ao coronavírus e BI, você já parou para pensar se há alguma relação entre eles? Se você está acompanhando as notícias sobre a pandemia, certamente está ouvindo falar sobre diversos dados e previsões sobre o impacto dela. Sabe qual é a principal ferramenta por trás dessas análises? O Big Data, a mesma utilizada no Business Intelligence para gerar insights corporativos.

Pois é, a mesma ferramenta que potencializa o controle das infecções também está presente diariamente no cotidiano empresarial para melhorar as operações. Graças a ela, gestores de saúde e de empresas podem tomar as melhores decisões. Quer saber mais? Acompanhe!

O começo da história: como identificar uma pandemia
Todos os anos, surgem algumas infecções que potencialmente podem se transformar em pandemias. Por isso, a Organização Mundial de Saúde tem um programa de vigilância que monitora a evolução das doenças. O primeiro passo é monitorar continuamente as infecções comunitárias comuns. Com isso, podemos compreender o padrão de transmissão dos micro-organismos.

Com o Big Data, várias análises e regressões estatísticas podem ser feitas para verificar a evolução temporal de indicadores, como:

  • taxa de mortalidade;
  • taxa de internação;
  • taxa de internação em UTI
  • taxa de morbidade, etc.

Além disso, o Big Data permite a análise de informações demográficas e o histórico de saúde. Dessa forma, podem ser encontrados padrões importantes para a identificação de grupos de risco, como idosos e grávidas.

A partir disso, sempre que um novo vírus ou uma nova mutação é encontrada, há uma comparação do comportamento das curvas de seus indicadores com os das infecções já conhecidas.

Se for encontrado um padrão preocupante em relação à infectividade, à mortalidade e às complicações, inicia-se uma vigilância próxima dos casos. No caso do COVID-19, em 13 de março de 2020, as análises de dados da OMS indicaram que havia de fato uma pandemia.

O alerta de pandemia

Foi o que aconteceu na China no início da Pandemia do COVID-19. Em dezembro de 2019, o país notificou a OMS a respeito de casos de pneumonias graves por um agente, até então, desconhecido.

Assim, as autoridades sanitárias perceberam rapidamente que o vírus era altamente infeccioso e que as taxas de mortalidade e internações eram superiores às da gripe comum. Com análises preditivas de Big Data, perceberam que, em poucos meses, ela poderia se difundir pelo planeta e causar mais de 500.000 mortes.

No entanto, na época, os casos estavam limitados à província de Wuhan e somente medidas locais foram tomadas. A partir disso, o trabalho era de observação. Todos os dados sobre os casos deveriam ser acompanhados em tempo real. Com os relatórios e alertas fornecidos pelo Big Data, seria possível saber o momento em que o temor de uma pandemia se efetivaria.

Taiwan: um case de sucesso sobre coronavírus e BI

Sabendo o poder dos dados para a tomada de decisão em saúde, as autoridades de Taiwan utilizaram a tecnologia para prevenir o vírus. Todo viajante internacional que chegava à ilha tinha de responder um formulário a respeito de viagens recentes e histórico de saúde.

As pessoas sintomáticas ou que viajaram para áreas de risco foram destinadas para a quarentena. Com os smartphones deles, o governo verificava o cumprimento da medida.

Além disso, iniciou-se uma busca ativa por casos de infecção respiratória no último mês. Quem teve sinais e sintomas mais graves, mas com resultados negativos para o vírus Influenza, era testado para o coronavírus. Assim, a partir da análise automatizada de prontuários eletrônicos, 113 pessoas foram convocadas e apenas uma delas teve resultado positivo.

A paciente 31

Pode parecer pouco, mas, no caso do COVID-19, isso é suficiente para disseminar localmente a doença. Na Coreia do Norte, uma única infectada, a paciente 31, foi responsável pela transmissão a, pelo menos, 37 pessoas. Por isso, foi apelidada de “supertransmissora”.

Novamente, o Big Data teve papel essencial, pois foi capaz de identificar que muitos infectados tinham tido alguma forma de contato com a “paciente 31” em cultos religiosos.

A partir disso, em Taiwan, o paciente positivo foi isolado, assim como todos os casos suspeitos. Prevendo o impacto socioeconômico da crise, o preço dos equipamentos de proteção foi congelado e os fundos do governo foram direcionados para a produção de máscaras.

Todas as decisões foram feitas com base em dados analisados por Big Data a fim de estimar precisamente todas as demandas. Com isso, uma infraestrutura de isolamento com 1100 salas de isolamento, mais de 44 milhões de máscaras cirúrgicas e 1,9 milhões de máscaras N95 foram estocadas. Com isso, mesmo fazendo parte da República da China, Taiwan foi capaz de ter uma das menores taxas de infecção.

Portanto, a prevenção populacional contra o coronavírus e BI utilizam o poder dos dados para identificar tendências e planejar a alocação de recursos de forma otimizada. Assim como os agentes governamentais, as empresas também têm de começar a utilizar essa tecnologia para avaliar o impacto da crise e tomar medidas para prevenção de perdas.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.