A pneumonia of unknown cause detected in Wuhan, China was first reported to the World Health Organization (WHO) Country Office in China on December 31, 2019. The disease, caused by a novel coronavirus, was subsequently named the coronavirus disease (COVID-19) and declared a Public Health Emergency of International Concern on January 30, 2020. On March 11, 2020, the WHO characterized the outbreak as a pandemic. As of June 2, 2020, more than 6.1 million cases of COVID-19 had been reported in over 200 countries and territories, resulting in more than 373,500 deaths, as reported to the WHO [1].
O lado B de bom.
Associar infodemia aos problemas de desinformação, fake news, indução de comportamentos errados da população atingida ou dificultar as ações e priorização das soluções para os problemas enfrentados nas crises, não é totalmente correto.
A infodemia também tem o seu lado bom que precisa ser reconhecido para ser colocado a favor da melhor gestão das crises.
Muitos rumores precoces podem ser usados para detectar epidemia em seus momentos precoces.
Detectar novos surtos, epidemias ou que possam se transformar em pandemias é possível com ações de vigilância participativa.
Como prevenir novas pandemias.
A few weeks ago, a paper published in the journal Nature by scientists associated with Google made worldwide headlines: Ginsberg and colleagues discussed how monitoring search queries on Google can be used to predict influenza outbreaks in the United States [2]. Data from this study was used to develop the Google Flutrends application. What was frequently missed in lay media reports was the fact that this was not an entirely novel idea. In fact, exactly the same methods have been employed and evaluated at the Centre for Global eHealth Innovation since 2002, under the label “infodemiology”
Vigilância participativa de casos que ficam doente bem no início.
Colaboração das pessoas doentes que participam de rede de vigilância participativa.
Por isso o nosso assistente digital snow é tão importante, em estabelecer essas redes de participação e dessa forma os participantes podem participar imediatamente de qualquer sintoma relacionado com as doenças.
These studies are part of a growing body of literature that has been called “infodemiology” or, if the primary aim is surveillance, “infoveillance” [8] studies—automated and continuous analysis of unstructured, free text information available on the Internet. This includes analysis of search engine queries (the “demand” side), but also what is being published on websites, blogs, etc (the “supply” side).
O nosso canal de fácil acesso, flexível fica bem próximo dos potenciais “casos”.
No artigo anexo o New England Journal of Medicina comenta como podemos fazer para detectar epidemias de forma precoce.
Purnat T, Vacca P, Czerniak C, Ball S, Burzo S, Zecchin T, Wright A, Bezbaruah S, Tanggol F, Dubé È, Labbé F, Dionne M, Lamichhane J, Mahajan A, Briand S, Nguyen T
Infodemic Signal Detection During the COVID-19 Pandemic: Development of a Methodology for Identifying Potential Information Voids in Online Conversations
JMIR Infodemiology 2021;1(1):e30971
URL: https://infodemiology.jmir.org/2021/1/e30971
DOI: 10.2196/30971
No artigo acima podemos ver a importância de usar as redes sociais e técnicas de “social listen” para identificar potenciais novas ameaças a saúde.
Na imagem acima podemos ver uma taxonomia para a “escuta social” da internet relacionada com doenças.
Nosso desafio é construir essas taxonomias para outros fenomenos de agravo a população.
O lado B da infodemia necessita ser avaliado em alguns pilares.
- Baseado em Vigilância participativa.
- Desenvolver taxonomias que são integradas em modelos de inteligência artificial para NLP
Esses pilares são bem atendidos na solução Snow que é o nosso assistente digital para crises com infodemia. Ver em http://hhrobots.editoraviva.art.br para ver os links de acesso ao SNOW.
