O que a inteligência artificial poderia ter nos ensinado sobre a pandemia

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Após um ano e meio de pandemia, não é possível dizer quando teremos (e se teremos) superado totalmente essa situação. A história já registrou outras pandemias. No entanto, o desconhecimento sobre o vírus levou a opiniões desencontradas e a uma polarização nunca vista. Com o avanço da vacinação, perguntas inquietantes permanecem: poderia ter sido diferente? Que lições aprendemos? Como podemos estar melhor preparados para outras pandemias no futuro?

A resposta é sim, podemos aprender com boas iniciativas adotadas. A forma como alguns países, entre eles Nova Zelândia e Hong Kong, trataram a ameaça foi fundamental para conter o avanço da Covid-19. No entanto, em muitos outros países houve desinformação passada para populações carentes de orientações corretas. Inúmeras perguntas foram abordadas sem critério, à margem da ciência, e deram espaço a boatos e fake news. Perguntas como: Qual a relação entre idade e a taxa de mortalidade? Existe influência da vitamina D na taxa de mortalidade? Qual a real proteção de cada vacina?

Inúmeras outras questões poderiam ser levantadas (e quem sabe respondidas) com o uso da imensidão de dados já existente e a que diariamente é gerada na área da saúde. Os sistemas públicos, hospitais, clínicas e operadoras do setor possuem uma riqueza de dados, estruturados ou não, que foram acumulados em anos de operação. Essa imensidão de dados pode gerar informações valiosíssimas e descobrir correlações hoje ocultas, confirmar ou afastar suspeitas, acelerar etapas de pesquisas.

Entretanto, esses dados hoje estão fragmentados, de posse somente de quem os levantou. Os dados de uma instituição não enxergam os de outra. Imagine se as diversas pesquisas feitas ao redor do mundo sobre a pandemia pudessem estar em um único local (ou “data lake”, como se diz no jargão tecnológico). Um único conjunto de dados global, que servisse a todos, coordenado por um órgão internacional de grande credibilidade, oficial, com capacidade de regular e disciplinar o uso desses dados; um sistema robusto para resistir a ataques cibernéticos.

Muitas organizações criaram seus bancos de dados, que, se aglutinados em um só, formariam um poderosíssimo recurso para melhor entender o que realmente está acontecendo e poderiam prover as pessoas de informações para sua proteção. O uso da inteligência artificial e de outras modernas ferramentas de análise traria luz a questões que geram discussões infrutíferas, baseadas no “achômetro”.

A inteligência artificial é a avançada combinação de novos softwares, muito eficientes, com supercomputadores, com a qual se consegue analisar profundamente quantidades de dados gigantescas e obter conclusões importantes para a tomada de decisão.

Após quase dois anos de pandemia, há bilhões de informações que ajudariam a responder às perguntas sobre a Covid-19 que ainda persistem.

Para o público em geral é difícil entender a diferença entre uma conclusão científica, derivada de análise estatística ou inteligência artificial, e uma opinião ou uma notícia. O método científico usado para chegar a conclusões válidas e confiáveis tem fundamentos sólidos. Existe uma enorme diferença entre uma conclusão científica e uma mera opinião ou palpite. Claro que as análises para determinar a eficácia de medicamentos e das vacinas são complexas, bem como as análises para determinar a correlação com fatores como idade ou etnia, mas a ideia é sempre a mesma: usar estatística e inteligência artificial para analisar os dados disponíveis e obter conclusões confiáveis, melhores do que meros palpites.

Cabe comentar, ainda, que algumas correlações podem estar ligadas a outras causas menos visíveis: etnias minoritárias, por exemplo, podem apresentar taxas mais elevadas não porque a etnia em si seja mais fraca, mas por uma outra circunstância associada e que a exponha mais aos riscos. As análises científicas devem esclarecer pontos como esses. Os dados de todos esses fatores precisam estar disponíveis simultaneamente ao algoritmo, em um único data lake. Quando todos esses dados estiverem reunidos (com os dados de identificação individual devidamente removidos para garantir o sigilo dos dados pessoais), os algoritmos de pesquisa estatística e inteligência artificial poderão percorrê-los com as hipóteses formuladas para responder às perguntas.

Então, após quase dois anos de pandemia, há bilhões de informações que ajudariam a responder às perguntas sobre a Covid-19 que ainda persistem. Muita coisa poderia ser feita neste momento e o Brasil poderia colaborar com essas informações. Ocupando a sexta posição entre os países mais populosos do mundo, o Brasil é um grande laboratório de geração de dados sobre a pandemia.

Nossas organizações de saúde públicas e privadas podem ter um olhar sistêmico e enxergar o potencial da integração de dados. Assim, a atual fragmentação das informações deveria ser a primeira prioridade na articulação para aumentar nosso conhecimento sobre a pandemia. Uma iniciativa bem gerenciada e colaborativa ajudaria a comunidade científica e a todo cidadão que utiliza o sistema. Um esforço conjunto para trabalhar todos esses dados de maneira sistematizada, controlada e segura poderia ajudar o Brasil a dar um grande salto e assumir uma liderança mundial neste tema.

Vicente Falconi é engenheiro e sócio-fundador da Falconi. Luiz Nogueira (médico), Jorge Scheidegger (engenheiro) e Leandro Mineti (profissional de inteligência artificial) e Darci Prado (engenheiro) são consultores da Falconi.