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Dataset auxilia pesquisadores brasileiros no monitoramento do COVID-19

Escrito por ADRINE CABRAL CASADO | Criado: Quinta, 19 de Março de 2020, 16h14 | Publicado: Quinta, 19 de Março de 2020, 16h14 | Última atualização em Segunda, 23 de Março de 2020, 10h18

GettyImages 476433472 1Objetivo é disponibilizar uma ferramenta de rápido acesso aos dados para facilitar o trabalho de quem está estudando a doença.

Com a declaração de pandemia do novo coronavirus (Covid-19) pela Organização Mundial de Saúde no dia 11 de março e com o crescimento no número de casos registrados no Brasil, profissionais de diversas áreas pelo país estão unindo esforços para auxiliar os trabalhadores da saúde e cientistas no monitoramento e no combate à doença. Em Sergipe foi criada uma ferramenta coleta e armazena o quantitativo no registro da doença no Brasil para publicar o dataset em uma comunidade mundial de análise de dados chamada de Kaggle.

De acordo com Raphael Silva Fontes, servidor da Coordenadoria de Sistemas (CSI) do IFS, mestrando em Ciência da Computação e criador do dataset, o diferencial deste conjunto de dados é facilitar o acesso aos dados e mostrar como o vírus está se alastrando pelos estados brasileiros. Já existe a Plataforma Integrada de Vigilância em Saúde, criada pelo Ministério da Saúde, mas ela apenas mostra os dados atuais, não o histórico de onde e quando surgiu, bem como a evolução dos casos.

“Conhecer o histórico da doença permite planejar melhor os esforços empregados pelos comitês de gestão de crise do coronavírus instituídos nos estados, municípios e instituições pelo país. Sendo assim, a proposta dessa ferramenta é facilitar o levantamento dos dados para que os pesquisadores e analistas de dados. Ela pode auxiliar no mapeamento da doença, identificando a curva de casos em relação a quantidade de dias, sendo uma informação crucial para saber se a contaminação em evolução ou declinando”, ressaltou o servidor e cientista de dados.

Suporte em ações

O dataset é destinado para os pesquisadores, programadores, cientistas de dados, e pessoas da sociedade de um modo geral que estejam familiarizadas com técnicas de pesquisa, coleta e análise de dados. O resultado desse trabalho do servidor do IFS pode forncecer dados para divulgar de forma simples e transparente para sociedade, ilustrando o avanço da doença, potenciais zonas de risco ou contágio, alertando autoridades competentes na adoção de providências mais efetivas na contenção e monitoramento da disseminação do covid-19.

“A ideia de desenvolver essa ferramenta surgiu depois de conhecer uma mesma iniciativa desenvolvida pela Universidade de Johns Hopkins, nos Estados Unidos, que mostra os casos atualizados em tempo real de cada país no mundo com base nos noticiários, mas também só mostra o quantitativo atual. Mas como a ideia da nossa ferramenta era mostrar a realidade brasileira pesquisei para ver se existia uma fonte de dados por estado no nosso país. Assim encontrei a plataforma IVIS e, estudando seu código, pude ver o banco de dados aberto que eles consultam para exibir o mapa do coronavírus no Brasil”, detalha Raphael Silva Fontes.

Resultados positivos

A comunidade Kaggle, onde o dataset está funcionando, realiza votação entre membros de destaque, fornecendo medalhas de bronze, prata e ouro para os melhores avaliados. Desde a sua primeira publicação, a ferramenta com o conjunto de dados sobre o coronavírus no Brasil possui, atualmente, 32 votos e já recemeu uma medalha de bronze. Ao todo, já foram realizadas 2.254 visualizações e 324 downloads das informações.

“Além disso, obtivemos contatos relevantes no cenário dos dados sobre a doença, como o de um pesquisador da Universidade Federal de Pernambuco e o de um cientista de dados da Amazon no Brasil, que perguntaram sobre como é feita a coleta e ofereceram ajuda para a ferramenta”, comemora o servidor do IFS.
No âmbito do Instituto Federal de Sergipe, a ideia é desenvolver modelos semelhantes a este que serão utilizados no Programa de Ensino 5A, que tem como objetivo impulsionar o sucesso acadêmico dos estudantes utilizando técnicas relacionadas à Ciências de Dados Educacionais e Aprendizado de Máquina.

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