Uma Canária Digital na Mina de Carvão
De autoria de David Bowen, PhD; Alfred Whitehead, MS, MAs
A peça que você está prestes a ler é da série Vida da Klick Health (Ciências) Após a COVID-19, uma coleção de perspectivas de especialistas elaboradas para informar e inspirar a comunidade de ciências biológicas para as próximas mudanças e oportunidades que prevemos como resultado desta crise global de saúde.
Toda vez que o coronavírus se replica, a humanidade não está disposta a comprar um ingresso em uma loteria fatídica. A cada replicação, há uma pequena chance de uma mutação e, a cada mutação, há uma pequena chance de que o mutante seja mais mortal ou mais transmissível do que seu pai. A humanidade atraiu a perda de ingressos nesta loteria com variantes novas e mais ameaçadoras da Grã-Bretanha, Brasil e África do Sul. Como o processo de mutação é interminável, para tudo o que sabemos, outra nova variante pode estar surgindo agora que sabe onde. Toda a atual cultura de novas variantes chegou agora aos Estados Unidos, e há pouca dúvida de que quaisquer variantes futuras fariam o mesmo rapidamente, potencialmente prejudicando nossa recuperação.
É por isso que é vital diminuir o número de ingressos que a humanidade compra nessa loteria, vacinando o maior número de pessoas em todo o mundo o mais rápido possível para reduzir a quantidade de vírus circulantes. É tão importante ser capaz de detectar novas variantes e suas consequências o mais rápido possível para que possam ser identificadas e contidas.
O mundo mobilizou médicos e enfermeiros, cientistas e pesquisadores para a luta contra a COVID. Agora é o momento para as redes sociais e o aprendizado de máquina participarem da luta.
Décadas atrás, as mineradoras costumavam levar canários consigo para as minas de carvão para lhes dar um aviso prévio de gás perigoso antes de causar uma explosão.
O sistema atual dos EUA para rastrear variantes de vírus depende de uma rede de laboratórios para sequenciar o código genético de amostras de vírus de locais de teste em todo o país. Essa rede é indispensável na detecção de variantes genéticas. Embora o throughput da rede tenha melhorado acentuadamente nos últimos anos, ela ainda pode analisar apenas milhares de sequências por dia, enquanto há bilhões de vírus em circulação.
Obter o código genético de uma nova variante é crucial, mas isso é apenas parte da história. É igualmente importante entender rapidamente se qualquer nova variante é mais perigosa ou produz sintomas diferentes do original. Se uma nova variante for inofensiva (como a maioria), então recursos preciosos de saúde pública não precisam ser desperdiçados no rastreamento de seus efeitos e podem ser reservados para investigar variantes mais perigosas.
Imagine se a rede de sequenciamento genético existente que pode analisar milhares de pontos de dados por dia fosse complementada por uma rede de “sequenciamento” de mídia social que pode analisar bilhões de pontos de dados por dia, e que essa rede pudesse detectar não apenas a sequência de novas variantes, mas suas consequências médicas quase em tempo real. Essa rede não dependeria de sequenciamento genético nem de investigações de saúde pública trabalhosas, mas de algo que bilhões de pessoas já fazem – na verdade, algo que mal podem impedir de fazer – se comunicar nas redes sociais.
Alcançar essa visão agora pode ser possível por meio de novas aplicações de machine learning para análise de mídia social. Para ajudar a entender a pandemia, nossa equipe analisou as conversas nas redes sociais quanto a aspectos anteriormente insuspeitos da pandemia da COVID-19, usando um algoritmo de aprendizado de máquina exclusivo para detectar padrões a partir dos dados. Olhando retrospectivamente para as conversas nas redes sociais desde os primeiros dias da pandemia, encontramos vários sintomas correlacionados com infecções por COVID-19 que não haviam sido descritos na literatura médica, incluindo a perda de paladar e olfato agora famosa.
Nosso estudo revisado por colegas descobriu que o aprendizado de máquina foi capaz de encontrar esses sintomas e correlacioná-los à COVID-19 tão rapidamente, porque as pessoas frequentemente falam sobre como se sentem nas redes sociais mais cedo e mais extensivamente do que conversam com seus médicos. As conversas nas redes sociais que ocorrem agora certamente contêm informações inestimáveis sobre a disseminação de novas variantes de vírus, se apenas a agulha de informações valiosas pudesse ser encontrada em meio ao palheiro do ruído nas redes sociais. Com o aprendizado de máquina, pode ser.
Uma Canária Digital na Mina de Carvão
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Autores
David Bowen, PhD
Vice-presidente sênior, política e defesa
David é especialista em políticas e saúde pública, com mais de 20 anos de experiência na liderança de mudanças em políticas de saúde e saúde no governo, em fundações e no setor privado. Como diretor de políticas do comitê de saúde do Senado dos EUA, David teve um papel fundamental na redação das principais leis de saúde dos EUA, incluindo a Lei de Cuidados Acessíveis. David fornece percepções e estratégias para os clientes com base na profunda compreensão do contexto de políticas públicas que molda a saúde e a assistência à saúde.
Alfred Whitehead, MS, MAs
EVP, Ciências Aplicadas
Alfred é líder sênior com mais de 15 anos de experiência no uso de dados nos setores de saúde e ciências biológicas. Sua equipe reúne ciência comportamental, ciência médica, ciência de dados e prototipagem de hardware e software para criar novas soluções para problemas que afetam a melhoria da saúde humana. Alfred tem mestrado em física e astronomia e é um colaborador publicado para simulações computadorizadas de alto desempenho em astrofísica.
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