Pesquisadores da Universidade da Califórnia (UCLA) e Universidade da Califórnia Irvine (UCI) receberam uma doação de US$ 1 milhão da National Science Foundation (NSF) para desenvolver um sistema de alerta baseado em inteligência artificial (IA) para prever futuras pandemias usando postagens no Twitter.
De acordo com o comunicado de imprensa, os pesquisadores observam que as doenças infecciosas “são fenômenos sociobiológicos e deixam pegadas sociais e microbiológicas”, e o uso de IA e dados públicos, como tuítes, pode ajudar a “monitorar a sociedade em busca de sinais de atividades incomuns que refletem o surgimento de novos patógenos com potencial pandêmico”.
O projeto se baseia em trabalhos anteriores de pesquisadores da UCI e da UCLA, incluindo um banco de dados pesquisável de 2,3 bilhões de postagens no Twitter dos EUA coletadas desde 2015, para monitorar as tendências de saúde pública. Usando a doação da NSF, os pesquisadores pretendem analisar tuítes e outros dados nos meses que antecederam o surto de Covid-19 para determinar se algum padrão ou tendência poderia ter fornecido um aviso antecipado do vírus.
“É um pouco como procurar uma agulha no palheiro”, disse Andrew Noymer, PhD, professor associado de saúde populacional e prevenção de doenças na UCI, no comunicado de imprensa. “Mas as apostas são altas, então vale a pena tentar algumas abordagens diferentes.”
Grande parte do desafio está em descobrir quais tuítes são significativos e usá-los para treinar algoritmos para ajudar a identificar tendências. Por exemplo, o comunicado de imprensa observa que a palavra ‘febre’ aparece em muitos contextos não relacionados à saúde para ser relevante, mas ‘tosse’ pode produzir resultados úteis que fornecem informações sobre localização, período de tempo e outras variáveis que podem indicar padrões.
No entanto, o projeto tem uma grande limitação — o coronavírus se originou na China, onde o Twitter está oficialmente bloqueado. Os pesquisadores também estão aproveitando dados de notícias da mídia, estatísticas anônimas de saúde e ausência de alunos, dados biológicos e outros recursos de informação pública, mas para ajudar a resolver a falta de dados do Twitter relacionados à Covid na China, eles recorreram à varíola como teste.
“Se não conseguirmos encontrar prenúncios de surtos de Covid-19 ou varíola, nosso conceito está descendo ladeira abaixo”, afirmou Noymer. “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.”
Chen Li, PhD, professor de ciência da computação que lidera o projeto na UCI, comparou o projeto à “previsão do tempo, em que os avanços nas tecnologias de big data e análise de informações resultaram em melhores previsões que estão mais distantes”. O uso desse tipo de tecnologia em um sistema de detecção precoce focado em pandemia pode permitir “respostas mais rápidas em saúde pública, medicina e governo”, acrescentou.
O projeto faz parte do programa de subsídios NSF 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”, diz o comunicado de imprensa.
Os pesquisadores lançaram o projeto em meio ao crescente interesse em alavancar a IA e o aprendizado de máquina (ML) para proteger a saúde pública.
Recentemente, pesquisadores do Machine Learning for Good Laboratory da Universidade de Nova York (ML4G Lab), da Universidade Carnegie Mellon, e do Departamento de Saúde e Higiene Mental (DOHMH, na sigla em inglês), da cidade de Nova York, compartilharam que desenvolveram um sistema automatizado de ML projetado para detectar doenças raras. ou aglomerados de doenças nunca vistos anteriormente que podem representar uma ameaça à saúde pública.
