A Google está ampliando o uso de inteligência artificial e imagens de satélite na saúde pública por meio do ecossistema Google Earth AI, com o objetivo de ajudar pesquisadores e autoridades de saúde a detectar áreas de risco e prever tendências de doenças antes que se transformem em crises amplas. A iniciativa se baseia na integração de dados de saúde locais com sinais ambientais, imagens espaciais, dados de mobilidade e modelos geográficos fundacionais.
A Google afirma que essas ferramentas enfrentam dois problemas recorrentes na resposta de saúde: o atraso dos relatórios e a existência de áreas não cobertas pelos dados geográficos tradicionais. Em vez de esperar a conclusão das informações após o início do surto, as equipes podem usar modelos preditivos para identificar as comunidades mais expostas ao risco e estimar as possíveis trajetórias da doença.
Teste das ferramentas durante o surto de Ebola
Durante o surto de Ebola na República Democrática do Congo, a Google colaborou com o escritório regional da Organização Mundial da Saúde para a África e com a unidade de modelagem e inteligência epidemiológica do Instituto Nacional de Pesquisas Biomédicas do país. Os parceiros utilizaram dois modelos de pesquisa iniciais: o agente de raciocínio geográfico, que permite realizar operações de mapeamento espacial por meio de conversas em linguagem natural, e um mecanismo de previsão planetária de doenças.
A equipe da Organização Mundial da Saúde utilizou o agente para identificar corredores de mineração remotos que combinavam riscos de exposição com alta mobilidade humana. Segundo a Google, a equipe identificou em poucos minutos 48 assentamentos em risco e mais de 45.500 pessoas, um processo que teria levado semanas pelos métodos manuais. Os resultados ajudaram a planejar a implantação de laboratórios móveis e a coordenar o monitoramento nas fronteiras.
A Google também desenvolveu, com a unidade congolesa, modelos semanais para estimar a probabilidade de transmissão do Ebola para áreas que não haviam registrado casos, com base nos fluxos de mobilidade, nas tendências históricas dos casos e nos dados do Earth AI. Segundo a empresa, essas estimativas oferecem tempo adicional para o planejamento antes que os casos cheguem a novas áreas.
Do surto agudo à previsão de saúde mais ampla
As aplicações não se limitam às doenças infecciosas. O Population Dynamics Foundation Model, ou PDFM, combina tendências agregadas de pesquisas, padrões de mobilidade e fatores ambientais para produzir uma imagem de alta resolução e em constante mudança das comunidades. Pesquisadores da NYU Langone Health utilizaram esses sinais para estimar mortes por doenças cardiovasculares no mesmo ano, com desempenho semelhante ou superior, em alguns casos, ao dos métodos tradicionais.
Em outras pesquisas, os padrões de comportamento em ambos os lados da fronteira entre os Estados Unidos e o Canadá ajudaram a melhorar as estimativas das taxas de vacinação contra sarampo, caxumba e rubéola em condados americanos. A combinação do PDFM com modelos climáticos locais também melhorou as previsões de surtos de dengue no México, enquanto a integração de registros epidemiológicos com o PDFM aprimorou a capacidade de identificar áreas suscetíveis à cólera na República Democrática do Congo até oito semanas antes.
O que muda na prática?
O valor prático consiste em transformar dados geográficos e populacionais dispersos em sinais utilizáveis para estabelecer prioridades: para onde enviar equipes móveis, quais áreas precisam de monitoramento nas fronteiras e onde podem ser realizadas intervenções preventivas precoces, como o controle de larvas de mosquitos. No entanto, as ferramentas não eliminam a necessidade de dados locais nem de expertise em saúde; são modelos de pesquisa e previsão que devem complementar os sistemas de vigilância existentes, e não substituir a verificação em campo e as decisões médicas.
Atualmente, a Google disponibiliza os dados incorporados comercialmente do PDFM em fase de prévia sob o nome Population Dynamics Insights no Google Maps Platform, e os pesquisadores podem solicitar acesso gratuito para usos específicos. As instituições elegíveis podem se candidatar a créditos do Google Earth por meio dos programas públicos do Google Maps Platform. A empresa também afirmou que a Google.org forneceu financiamento ao Instituto Nacional Congolês para ajudar a modernizar os testes locais e a vigilância de doenças.