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A n a i s d o I HM T

Considerando que o

WikipediaMiner

1

mostra que 43% dos

dados existentes no

Big Data

são relativos a área da “química”

e 47% se correspondem com a área de saúde, há que se de-

senvolver novas metodologias de diagnóstico para superar o

limite humano de analisar as informações do

Big Data

. Nesse

âmbito, ferramentas da

Web

2.0 auxiliam a vencer a fronteira

de competitividade e inovação instaurada no presente século

[7], [8].

A intensidade com que ocorrem as pesquisas para novas dro-

gas e medicamentos também é substancial e contribui sig-

nificantemente para a inovação e o desenvolvimento tecno-

lógico da saúde de uma nação. Nesse sentido, esse trabalho

objetiva demonstrar como algumas ferramentas de acesso

livre da

Web

2.0 podem auxiliar os países em desenvolvi-

mento, bem como os subdesenvolvidos na melhoria da ges-

tão de redes científicas e tecnológicas e na atenção à saúde

por meio da análise de patentes, subsidiando o desenvol-

vimento de políticas públicas para melhores condições de

vida.

Essas possibilidades que se descortinam são úteis e justifi-

cadas se considerarmos o fato que 80% da população mun-

dial negligenciada vive em países de baixa ou média renda e

não tem acesso aos medicamentos essenciais. Esta realidade

intensifica a possibilidade de aparecimentos de doenças en-

dêmicas e de todo o tipo que perpetuam as condições da

pobreza, como por exemplo, a malária, uma das chamadas

doenças negligenciadas (DN) [9]–[11].

As doenças negligenciadas (DN) constituem um grupo de

doenças tropicais endêmicas, que ocorrem, especialmente,

entre as populações pobres da África, Ásia e América La-

tina. Além da malária, tratada neste estudo, outras doen-

ças negligenciadas incluem em seu rol a doença de chagas,

dengue, dengue hemorrágica e esquistossomose, comuns

no Brasil, por exemplo. O conjunto das doenças negligen-

ciadas causa entre 500.000 e um milhão de óbitos anual-

mente. No entanto, as medidas preventivas e o tratamento

para algumas dessas doenças embora conhecidos, não são

disponíveis universalmente nas áreas mais pobres do mun-

do. Há o fator relacionado também à falta de informações.

Nas regiões mais pobres do mundo essas não estão devida-

mente estruturadas para que decisões e o desenvolvimento

de políticas públicas possam ser tomados.

Como exemplo prático de

Big Data

na saúde, ao examinar

somente um banco de dados da literatura biomédica, neste

caso o

PubMed,

foi possível encontrar no diretório, em 25

de fevereiro de 2015, 70.607 estudos de malária (Figura

2).Tratar esses dados, manualmente e rapidamente, com a

finalidade de gerar tomada de decisão, se torna uma tarefa

árdua. Nesse sentido, usando ferramenta para mineração

de dados, nota-se que os 10 primeiros países que se des-

tacam nesta área são Estados Unidos da América, Reino

Unido, Índia, França,Austrália,Alemanha,Tailândia, Suíça,

Brasil e Nigéria.

Cabe registrar, que dentre os 183 países que trabalham

o tema da malária, 41,7% dos trabalhos realizados estão

concentrados nos 10 países supracitados. Observa-se ain-

da, que os centros de pesquisa em referência na área de

malária estão situados, em sua maioria, em países que não

pertencem à zona tropical, área endêmica para a essa doen-

ça. Nova Délhi é a única cidade situada em país tropical que

figura dentre as

top

10 que sediam os centros de pesquisa

para malária.

Este trabalho pretende verificar a percepção do valor da

informação essencial através da identificação, filtragem e

análise de dados contidos no

Big Data

em saúde para uma

doença negligenciada. Para tanto, optou-se utilizar ferra-

mentas de mineração de dados “free”.

Fig. 1

– Panorama de alertas global em doenças de 1 semana. Fonte: Healthmap (

http://healthmap.org/.Acesso

10/02/2015)

1

Traduz-se como um conjunto de ferramentas para analisar e correlacionar

a semântica de termos codificados dentro da Wikipedia desenvolvido pela

University of Waikato.

(http://wikipedia-miner.cms.waikato.ac.nz/

).