Bigdata

Dois passos à frente do Coronavírus

Gush Dan é a maior área metropolitana de Israel, onde fica Tel Aviv-Yafo, a sua maior cidade. Cada cor indica a taxa média de sintomas reportados. Verde, taxa baixa e vermelho, taxa alta.

 Dois passos à frente do Coronavírus

Método pioneiro para prever a propagação do coronavírus desenvolvido no Weizmann, pode ajudar a organizar a quarentena, concentrando esforços nas áreas onde o surto é antecipado e aliviando as medidas nas outras.

Um método para monitorar, identificar e prever as zonas de disseminação do coronavírus, desenvolvido por cientistas do Instituto Weizmann de Ciências em colaboração com pesquisadores da Universidade Hebraica de Jerusalém e Clalit Health Services em coordenação com o Ministério da Saúde, têm atraído considerável interesse internacional. Outros países começaram a implementar o método, que se baseia em questionários para a população e na análise dos dados obtidos.

Os questionários acompanham o desenvolvimento de sintomas causados pelo vírus e os dados são analisados por algoritmos de Big Data e Inteligência artificial. Como a disseminação viral ocorre em grupos de infecção, a identificação precoce de clusters pode facilitar ações destinadas a retardar a propagação do vírus.

O projeto piloto foi lançado em Israel há cerca de uma semana pelos Prof. Eran Segal e Prof. Benjamin Geiger do Instituto Weizmann de Ciências, e o Prof. Yuval Dor da Universidade Hebraica de Jerusalém. Cerca de 60.000 israelenses responderam o questionário até o momento. A análise preliminar dos dados levou os cientistas a identificar um aumento significativo dos sintomas relatados pelo público em áreas onde tinham passado pacientes verificados. Esse mapeamento preciso, pode permitir que as autoridades de saúde concentrem esforços em áreas nas quais se prevê um surto e disseminação do vírus – ao mesmo tempo em que permite que eles suavizem as medidas em áreas onde não se espera um surto.

“Esses questionários são a única ferramenta que pode apresentar um quadro geral do surto em todo o país. É importante ressaltar que eles não têm a intenção de substituir os esforços para aumentar o número de exames que identificam pacientes e portadores”, diz o Prof. Segal. “No entanto, devido a restrições logísticas e econômicas os testes nunca podem cobrir toda a população. Acreditamos que nosso método pode fornecer ao Ministério da Saúde uma ferramenta estratégica para combater a crise.”

Os cientistas continuaram o desenvolvimento juntamente com o Prof. Ran Balicer do Instituto de Pesquisa Clalit   e outros pesquisadores, e publicaram recentemente um artigo sobre o método no   site  MedrXiv, pedindo a outros países para implementá-lo.Muitos países, incluindo os Estados Unidos, Índia, Luxemburgo, Malásia, Espanha, Alemanha, Itália e Grã-Bretanha também começaram a adotar o método do questionário. Os cientistas estão atualmente trabalhando para estabelecer um fórum global liderado pelo Prof. Segal e outros pesquisadores dos Estados Unidos, com o objetivo de compartilhar dados e idéias  e criar ferramentas de previsão e comparação em conjunto.

O questionário não diagnostica infecção por coronavírus, é anônimo e todos os dados serão utilizados apenas para  monitorar a disseminação do vírus. Os cientistas estão adotando todas as medidas para manter a privacidade e a segurança da informação dos entrevistados.

Saiba mais: Two Steps Ahead of the Coronavírus

Algoritmo permite prever a diabetes gestacional mesmo antes da gravidez

Algoritmo permite prever a diabetes gestacional mesmo antes da gravidez

Diabetes gestacional é o problema metabólico mais comum na gravidas. A intolerância aos carboidratos, geralmente diagnosticada entre as semanas 24 e 28, representa risco para a mãe e o bebe, mas um novo algoritmo desenvolvido no Instituto Weizmann de Ciências permite prever a diabetes gestacional mesmo antes da gravidez e assim evitá- la com mudanças no estilo de vida.

O Prof. Eran Segal da Ciência da Computação e Matemática Aplicada e os Departamentos de Biologia Celular Molecular utilizou Machine Learning para comparar mais de 2.000 parâmetros em 450.000 gestações incluindo os resultados dos exames de sangue da mulher e as histórias médicas de sua família. O algoritmo revelou que nove dos parâmetros que incluíam a idade da mulher, índice de massa corporal, histórico familiar de diabetes e resultados de seus testes de glicose durante gestações anteriores (se houver) eram suficientes para identificar com precisão as mulheres que estavam com alto risco de desenvolver diabetes gestacional. Validado em dados de outras 140.000 gestantes, os nove parâmetros ajudaram a identificar com precisão as mulheres que finalmente desenvolveram diabetes gestacional. Estas poderiam  reduzir o risco com  medidas no estilo de vida tais como o exercício e a dieta. Por outro lado, as mulheres identificadas como de baixo risco poderiam ser poupadas do custo e da inconveniência do teste de glicose.

 

O estudo publicado no Nature Medicine analisou dados da maior organização de saúde de Israel, a Clalit Health Services. Demonstrou a utilidade de BIG DATA dos registros eletrônicos de saúde, para previsões de doenças personalizadas que podem levar a medidas preventivas e terapêuticas.

Clique aqui para acessar o questionário de autoavaliação para diabetes gestacional.

 

Saiba mais: New algorithm predicts gestational diabetes