Nas margens do lago Ontário, uma startup canadense levantou um dos primeiros alarmes sobre o risco representado pelo vírus misterioso que surgiu na cidade chinesa de Wuhan. Como isso aconteceu? Inteligência artificial.
A BlueDot desenvolveu um algoritmo que pode filtrar centenas de milhares de notícias por dia, juntamente com informações de tráfego aéreo, a fim de detectar e monitorar a propagação de doenças infecciosas.
Em 31 de dezembro, enviou um alerta aos clientes sobre o novo surto de coronavírus – alguns dias antes das principais autoridades de saúde pública fazerem declarações oficiais.
A BlueDot, com sede em Toronto, também previu corretamente os países em que o risco de contágio foi mais agudo.
“O que estamos tentando fazer é realmente ultrapassar os limites – usar dados, análises e tecnologia para seguir em frente mais rápido”, disse o fundador da empresa, Kamran Khan, à AFP em entrevista.
“Em última análise, quando você está lidando com um surto, tempo e tempo são tudo”.
Khan, 49 anos, epidemiologista em treinamento, teve a idéia de lançar o BlueDot após a epidemia de SARS de 2002-03.
Na época, Khan era médico especialista em doenças infecciosas em um hospital de Toronto. Ele assistiu impotente quando a doença deixou 44 pessoas mortas na maior cidade do Canadá.
“Vários profissionais de saúde foram infectados, incluindo um dos meus colegas. Tivemos vários profissionais de saúde que morreram”, disse ele.
“Foi uma experiência realmente reveladora e foi a motivação por trás de tudo o que estamos fazendo na BlueDot”.
65 idiomas, 150 doenças
Em 2014, Khan lançou o BlueDot, que agora tem 40 funcionários – uma equipe de médicos, veterinários, epidemiologistas, cientistas de dados e desenvolvedores de software .
Juntos, eles criaram um sistema de alerta em tempo real, baseado no processamento de linguagem natural e no aprendizado de máquina .
A cada 15 minutos, o algoritmo da empresa varre relatórios oficiais, fóruns profissionais e fontes de notícias on-line, buscando palavras e frases-chave.
Pode ler texto em 65 idiomas e pode rastrear 150 tipos diferentes de doenças.
“Chamamos de agulhas no palheiro”, diz Khan.
“Há uma enorme quantidade de dados e a máquina encontra as agulhas e as apresenta aos especialistas humanos”, que então as revisam e treinam a máquina para entender se essas informações correspondem a uma ameaça real.
Se for credível, é inserido em um banco de dados que analisa a localização do surto, aeroportos próximos e itinerários comerciais de viagens aéreas de todo o mundo.
Dados climáticos, bancos de dados do sistema nacional de saúde e até a presença de mosquitos ou animais que transmitem doenças aos seres humanos também são levados em consideração.
Quando a análise é concluída, o BlueDot envia um alerta aos seus clientes – agências governamentais, companhias aéreas, hospitais – onde a maioria desses passageiros pode pousar.
O objetivo é permitir que as autoridades se preparem para o pior: um grande surto de doença .
Elementos ‘similares’ a SARS
Então, em 31 de dezembro, no início da manhã, o sistema BlueDot pegou um artigo em mandarim que mencionava 27 pessoas que sofriam de pneumonia, todas ligadas a um mercado úmido em Wuhan.
O vírus ainda não foi identificado, mas o algoritmo BlueDot observou duas frases-chave: “pneumonia” e “causa desconhecida”.
Às 10:00, um primeiro alerta foi enviado aos clientes, principalmente na Ásia.
“Embora não soubéssemos que isso iria se tornar um grande surto global, reconhecemos que havia certos ingredientes que eram semelhantes aos que vimos durante a SARS”, explicou Khan.
A BlueDot também foi capaz de prever que o vírus corria o risco de se espalhar de Wuhan para Bangkok, Taipei, Cingapura, Tóquio e Hong Kong.
Desde então, todos esses locais relataram casos do novo coronavírus, que matou 2.000 pessoas, quase todas na China.
O BlueDot já tinha uma pena: em 2016, previu a disseminação do zika do Brasil para o sul da Flórida.
“Esses vírus são complexos e essas doenças são complexas, mas estamos continuamente forçando o caminho para aprender com cada um desses surtos”, disse Khan.
