Notícia

Busca de padrões em mídias sociais poderia servir como sistema de alerta precoce para futuras pandemias?

Steve Zylius, UCI

Fonte

Universidade da Califórnia em Irvine

Data

quinta-feira, 10 novembro 2022 06:50

Áreas

Bioinformática. Ciência da Computação. Ciência de Dados. Epidemiologia. Inteligência Artificial. Modelagem Matemática. Saúde Pública.

Mídias sociais, como o Twitter, podem ser usadas para detectar pandemias antes que elas aconteçam?

Para descobrir isso, pesquisadores da Universidade da Califórnia em Irvine (UCI) e da Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA), nos Estados Unidos, estão vasculhando milhões de tweets (e outros dados) dos meses que antecederam o grande surto da COVID-19, procurando anomalias e padrões que teriam fornecido um aviso antecipado do vírus.

“É um pouco como procurar uma agulha no palheiro”, admitiu o Dr. Andrew Noymer, professor de Saúde Populacional e Prevenção de Doenças da UCI. “Mas as apostas são altas, então vale a pena tentar algumas abordagens diferentes.”

A National Science Foundation (NSF) concordou e concedeu quase US$ 1 milhão (cerca de R$ 5,2 milhões) à equipe de 10 membros da parceria UCI-UCLA sob seu novo programa de subsídios Predictive Intelligence for Pandemic Prevention, que financia pesquisas de ‘alto risco e alto retorno’ que ‘visam identificar, modelar, prever, rastrear e mitigar os efeitos de futuras pandemias’.

O Dr. Chen Li, professor de Ciência da Computação que lidera a pesquisa na UCI, compara o projeto à “previsão do tempo, onde os avanços nas tecnologias de big data e na análise de informações resultaram em previsões melhores e mais distantes”. Um sistema de detecção precoce de pandemia poderia permitir “respostas mais rápidas em saúde pública, medicina e governo”, disse o pesquisador.

Os professores Andrew Noymer e Chen Li e a pesquisadora principal Dra. Wei Wang, professora de Ciência da Computação e Medicina Computacional da UCLA, desenvolveram a proposta no ano passado. Observando que as doenças infecciosas “são fenômenos sociobiológicos e deixam pegadas sociais e microbiológicas”, eles sugeriram o uso de inteligência artificial e uma panóplia de dados públicos para “monitorar a sociedade humana em busca de sinais de atividades incomuns que reflitam o surgimento de novos patógenos com potencial pandêmico”.

No centro do estudo está um banco de dados pesquisável de 2,3 bilhões de postagens no Twitter dos EUA, que o laboratório do professor Li vem coletando desde 2015. Digite a palavra ‘tosse’, por exemplo, e os resultados podem ser reduzidos por local, período de tempo e outras variáveis ​​para ajudar a identificar tendências.

A parte difícil é descobrir quais tweets são significativos e depois treinar o computador do projeto para reconhecê-los. Algumas palavras-chave, como ‘febre’, aparecem em muitos contextos não relacionados à saúde para serem relevantes, disse o professor Chen Li.

Até agora, o método descobriu “sinais de pandemia interessantes de março de 2020”, disse o professor Noymer. “Infelizmente, seria tarde demais para ser útil”, porque as autoridades de saúde já haviam começado a emitir alertas mais de um mês antes, observou o pesquisador. O objetivo é descobrir alertas do final de 2019, antes que o coronavírus estivesse no radar de qualquer pessoa.

Uma das limitações do estudo é que o coronavírus se originou na China, onde o Twitter está oficialmente bloqueado. Portanto, a equipe também procurará pistas iniciais da varíola dos macacos como um caso de teste.

“Se não conseguirmos encontrar prenúncios de surtos de COVID-19 ou varíola, nosso conceito estaria indo ladeira abaixo. E mesmo se os encontrarmos, isso não garante que eles prenunciam a próxima pandemia. Mas a recompensa potencial faz com que a ideia valha a pena ser investigada”, concluiu o professor Andrew Noymer.

Até o final de dezembro, disse o professor Chen Li, o grupo espera ter um sistema piloto de IA pronto, uma coleção mais ampla de dados para análise e resultados adicionais.

Acesse a notícia completa na página da Universidade da Califórnia em Irvine (em inglês).

Fonte: Roy Rivenburg, UCI. Imagem: Epidemiologista Dr. Andrew Noymer (à esquerda) e professor de Ciência da Computação Chen Li. Fonte: Steve Zylius, UCI.

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