O coronavírus está cada vez mais mortal na China: mais de 64 mil pessoas já contraíram a doença e 1,3 morreram, segundo dados divulgados pelas autoridades na sexta-feira. Para tentar a ajudar a procurar sinais da doença, pesquisadores estão usando técnicas de machine learning em mídias sociais, na web e outros dados.
John Brownstein, diretor de Inovação da Harvard Medical School e especialista em minerar informações de mídias sociais para tendências de saúde, faz parte de uma equipe internacional que usa o aprendizado de máquina para vasculhar postagens, reportagens, dados de canais oficiais de saúde pública e informações fornecidas pelos médicos para encontrar sinais de que o vírus possa estar em outros países. O programa que eles criaram procura publicações nas redes sociais que mencionam sintomas específicos de áreas onde os médicos relataram casos em potencial.
Até o momento, outros países relataram menos casos da doença e, segundo a Organização Mundial de Saúde, a taxa de novas infecções diminuiu nos últimos dias. Mas ainda não está claro se a propagação realmente está desacelerando ou se novos pacientes só estão se tornando mais difíceis de rastrear.
Mesmo assim, a abordagem de Brownstein provou ser capaz de detectar traços do coronavírus em um grande palheiro de informações, e o diretor acredita que além de identificar novos casos, a técnica pode ajudar os especialistas a aprender como o vírus se comporta. E até ser possível determinar através dela a idade, sexo e localização das pessoas em maior risco com mais facilidade do que usando fontes médicas oficiais.
Informações fornecidas por terceiros, coletadas usando voluntários ou sites criados para oferecer informações sobre a doença, também são importantes para o esforço. A equipe de Brownstein está trabalhando a Buoy, uma empresa com sede em Boston, que oferece aconselhamento online sobre saúde a milhões de norte-americanos através de portais de provedores de saúde. A empresa dará conselhos para quem suspeitar ter contraído o vírus, alimentando este programa e outras iniciativas digitais como uma fonte de dados.
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