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Ferramenta desenvolvida na UFRGS permite identificar focos de disseminação do novo coronavírus

CityZoom Analytics utiliza base de dados de pessoas infectadas para identificar ambientes de maior incidência dentro da cidade, de acordo com os locais frequentados por elas 15 dias antes de serem diagnosticadas

Por Nicole Trevisol

Fonte Portal UFRGS


Imagem: divulgação

Identificar focos de disseminação do novo coronavírus é a nova funcionalidade do CityZoom, ambiente computacional que permite geração e edição de modelos 3D de cidades. A ferramenta foi criada em decorrência da pandemia de covid-19 e se chama CityZoom Analytics (CZ Analytics).

Vinculado a uma base de dados de pessoas com a doença, o software identifica ambientes de maior incidência de infectados dentro da cidade, de acordo com os locais frequentados por eles 15 dias antes de serem diagnosticados.

Pronto e testado, o CZ Analytics aguarda apenas a liberação dos dados por parte do governo do Estado para que as análises sejam iniciadas. Até o momento, os pesquisadores do Núcleo de Tecnologia Urbana (NTU) da UFRGS têm utilizado dados simulados para fazer a prova de conceito do sistema. “Não há dúvidas quanto ao seu funcionamento, porém os ingredientes principais são os dados que o Estado detém”, explica Benamy Turkienicz, professor da UFRGS, coordenador do NTU e pesquisador Capes e CNPq.


O CZ Analytics foi desenvolvido por lógica baseada na inteligência espacial; isso quer dizer que para o software não são importantes os nomes das pessoas infectadas, mas sim os locais em que elas estiveram para, a partir daí, poder traçar padrões e identificar coincidências. A ferramenta, que dispõe de um recurso (zoom) que se comporta como uma lupa sobre um mapa tridimensional, permite ao agente público que a usa identificar focos de contaminação do novo coronavírus e ter precisão nas medidas a serem tomadas. “O que se ganha tendo esse olhar mais aproximado é não precisar paralisar toda uma região, por exemplo, mas sim controlar os focos de maneira mais rápida e eficaz”, explica Benamy.


Essa tecnologia foi desenvolvida na Universidade e tem sido usada em diversas cidades ao redor do mundo, principalmente para o planejamento urbano das Smart Cities. Os doutores em Ciência da Computação pelo Instituto de Informática (INF/UFRGS) Isabel Siqueira e Renato Silveira são membros do NTU e bolsistas PNPD/Capes de pós-doutorado junto ao Programa de Pesquisa e Pós-Graduação em Arquitetura (Propar/UFRGS). Ambos atuaram no desenvolvimento dessa funcionalidade inovadora agregada ao CityZoom. “A esse tipo de análise chamamos coincidência de dados, uma vez que, ao verificar o histórico de localização de uma pessoa contaminada 15 dias antes de ela ser diagnosticada com o vírus, podemos fazer um mapa ‘retroativo’ de locais em que esteve e tentar localizar possíveis focos de infecção”, reforça Renato.


A nova funcionalidade foi pensada para investigar a transmissão de covid-19 utilizando uma tecnologia que representa em 3D o comportamento da cidade. “O CityZoom Analytics se propõe analisar, dentro da cidade, como os focos estão se comportando na disseminação da doença com base na visualização analítica de dados temporais e espaciais. Podemos pesquisar por bairros, por exemplo, e mapear os locais que são focos de contágio em potencial – como escolas, supermercados, hospitais, academias – e fazer um acompanhamento mais detalhado”, acrescenta Isabel.

Imagem do software CityZoom Analytics em funcionamento. Imagem: Divulgação/NTU.

A janela de informação de 15 dias antes de o sujeito ser diagnosticado com covid-19 não foi definida por acaso. Guido Lenz, professor do Departamento de Biofísica da UFRGS, estuda o comportamento de vírus e foi convidado pelo Grupo de Pesquisa de Benamy para estipular o tempo adequado de observação do passado do indivíduo infectado. Ele elucida que “50% dos contágios ocorrem na fase pré-sintomática, ou seja, antes que o doente procure o hospital. A minha principal contribuição para o Grupo foi enfatizar o olhar para trás: o que aconteceu nos dias anteriores”.


Armado da sua expertise em usar vírus como ferramenta de pesquisa, Guido conhece como esses micro-organismos se comportam e como podem contaminar as pessoas. Ele reforça que o maior risco da disseminação é o fato de que muitas pessoas não fazem ideia de que estão com o novo coronavírus, levando a sua vida como se tudo estivesse normal. “Por isso essa janela de tempo é tão importante. A média está em torno de cinco dias, mas existe variância : os dados individuais mostram incubação da covid-19 por muito mais tempo. Assim, olhar para os locais em que a pessoa possa ter se exposto em um tempo maior é importante para se ter uma melhor avaliação”. A janela de segurança de 15 dias foi abordada em um artigo recente publicado na revista científica Nature Medicine.


Sigilo dos dados


Uma das maiores preocupações dos usuários do novo software está na privacidade de informações. O CityZoom Analytics pretende analisar o histórico de deslocamento das pessoas, que fica gravado no celular a partir do GPS e da triangulação de antenas de celular. Para ter acesso a esses dados, os pesquisadores precisam que as operadoras de telefonia móvel os disponibilizem, ou que o Estado faça essa intermediação. “Estamos interessados em saber as coordenadas geográficas e os locais em que estiveram as pessoas infectadas. Não nos importa fazer uma análise individual, temos um conjunto de informações para traçar padrões, uma vez que o foco da nossa ferramenta é institucional e administrativa”, explica Renato.


Benamy reforça que o modelo não fará invasão de privacidade. “O que nos diz respeito é identificar lugares em que, provavelmente, houve contaminação. Esses territórios são espacialmente identificáveis, e nós vamos criar condições para descrever os locais de coincidência. Não estamos interessados em saber onde essa pessoa mora, nem o nome dela, mas sim onde ela esteve para sabermos os locais de superposição”.


Para preservar a privacidade das pessoas contaminadas, o CZ Analytics não usa nomes, mas atribui identidades como Agente1, Agente2, etc. “Os dados dos contaminados serão enviados pelas companhias de telefonia móvel para a Vigilância em Saúde com as informações que interessam ao modelo”, esclarece Isabel.


O objetivo do CZ Analytics é fornecer aos agentes públicos do Rio Grande do Sul, como também de outros estados da Federação ou até de fora do país, uma ferramenta que permite representação fidedigna de focos de contaminação do novo coronavírus. “O sistema vai disponibilizar uma informação institucional, e não é voltado para a consulta pública. Caberá aos agentes públicos usarem estas informações e traçarem as suas estratégias para lugares que se ofereçam como locais de risco”, diz Benamy.


Ferramenta acessível

Mapeamento de uma cidade sendo feito pelo CityZoom Analytics. Imagem: Divulgação/NTU.

A utilização do CityZoom Analytics é gratuita e pode ser solicitada por meio do contato do NTU: ufrgs.ntu@gmail.com. Para Benamy, tudo que é feito na UFRGS com interesse público é público. “O investimento público que foi feito até hoje na pesquisa tem que dar retorno à sociedade. Estamos todos juntos em busca de alternativas e de contribuições para combater a pandemia”. Para os desenvolvedores Isabel e Renato, ferramentas como essa mostram que a pesquisa está aí para auxiliar o poder público sempre que necessário, de maneira efetiva e eficaz.


Guido reforça que o principal interessado em ações de pesquisa como essa são os agentes públicos, que poderão identificar focos de disseminação do vírus e, com isso, tomar as decisões para que as contaminações não aconteçam. “A Universidade tem desempenhado um papel fundamental no combate ao novo coronavírus, com respostas rápidas no diagnóstico, produzindo insumos, desenvolvendo tecnologia e inovação nas mais variadas frentes”.


O aplicativo desenvolvido pela equipe de Benamy para o combate à covid-19 não é algo novo em termos de pesquisa, uma vez que se utiliza do conhecimento já utilizado para a análise do espaço urbano e adaptado rapidamente a uma nova necessidade social. “Quando nos vimos envolvidos com essa pandemia, fomos estimulados a desenvolver algo relacionado ao ambiente urbano, pois os contágios acontecem nas cidades em espaços abertos ou fechados. Vimos que o CityZoom poderia servir de apoio para análise de duas coisas: o movimento das pessoas e o potencial de risco que o encontro entre elas poderia oferecer para a disseminação da doença. Isso marca o início do nosso trabalho, começado em março, e a motivação para o desenvolvimento do projeto”.


É a ciência pensando o hoje, o ontem e o amanhã para atender uma urgência mundial com motivação, inovação e muita pesquisa.


Saiba mais sobre o CityZoom Analytics

Desenvolvedores do CityZoom Analytics


Benamy Turkienicz

Isabel Siqueira

Renato Silveira

Guido Lenz