Com o objetivo de antever cenários, possíveis riscos e apontar alternativas e soluções para a pandemia do novo coronavírus, a Funcional Health Tech – empresa líder em inteligência de dados e serviços de gestão no setor de saúde – criou modelos e estudos open source (código aberto), inteiramente customizáveis, disponibilizados em uma plataforma colaborativa, para o desenvolvimento de estudos e análises no setor de Saúde.
O código-fonte está disponível online (https://github.com/funcional-health-analytics/covid19-analytics) e permite que organizações públicas e privadas do segmento da Saúde, como operadoras de saúde, hospitais, indústrias farmacêuticas, fornecedores de insumos, profissionais de sustentabilidade, gestores públicos, além da comunidade científica, possam customizar as soluções e fazer novas análises a partir de algoritmos já criados, ou ainda desenvolver seus próprios algoritmos e modelos com base nessas versões iniciais. A Funcional Health Tech construiu três modelos relacionados à previsão do aumento do número de casos de Covid-19 no Brasil e também sobre a utilização de leitos de UTIs em hospitais.
A companhia ressalta que trabalho é gratuito e aberto ao público, visando oferecer toda a sua experiência de dados e modelagem para propor a construção conjunta de soluções neste momento de crise. A proposta é ajudar a comunidade de saúde e gerar iniciativas de enfrentamento a essa pandemia. De acordo com Paulo Salem, gerente de Advanced An da Funcional, os modelos, algoritmos e estudos podem ser acessados por qualquer pessoa, que poderão baixar em suas empresas, fazer análises e compartilhar os dados com os demais. “A Funcional está se movendo para que o trabalho seja acessível a todos, desde aos que estão ingressando na área de Ciência de Dados até mesmos a especialistas. “Estamos documentando cuidadosamente todos os passos dos modelos e algoritmos, usando a linguagem Python, muito popular hoje em dia. Ao contrário de ferramentas fechadas, essa abordagem permite que as pessoas tenham liberdade para imaginar, implementar novos caminhos e também corrigir os eventuais erros existentes”, afirma.
O especialista destaca ainda que o trabalho foi construído baseado na literatura clássica de Epidemiologia e a partir do know-how em processos de saúde da Funcional. “Agora estamos adequando os modelos aos dados observados no país e, assim, poder gerar previsões que possam orientar decisões. Acredito que esse seja o caminho mais flexível para acelerar o desenvolvimento de novas ideias, além de promover a transparência nessas análises tão críticas para a saúde pública”, finaliza.
* Paulo Salem é doutor em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo e pela Universidade Paris-Sud (França). Ao longo de sua carreira desenvolveu trabalhos tanto científicos quanto industriais, sendo orientador de grandes corporações de diversos segmentos sobre o uso de Ciência de Dados. Hoje lidera o grupo de Advanced Analytics na Funcional Health Tech, com o objetivo de trazer soluções computacionais de ponta para problemas de saúde.
