Chegar a conclusões finais durante um episódio de epidemia não é tarefa fácil. Mais difícil ainda quando estamos falando de um vírus novo. Por exemplo, letalidade são pessoas mortas dividido por casos confirmados? Mas aí você está assumindo que todo mundo que não morreu vai se recuperar, algo que infelizmente não é a verdade. Existem outras formas de calcular letalidade durante uma epidemia.
Temos muita experiência em epidemiologia e os especialistas de dados e saúde pública são capazes de analisar as informações encontradas para em pouco tempo sugerir políticas e procedimentos a serem adotados para conter a mesma e minimizar seus danos.
Para nosso curso de Data Science em saúde e medicina analisamos um mês e meio de dados do vírus SARS-CoV-2, causador da COVID-19, podemos ver, por exemplo, que a medida que o tempo passa, a taxa de letalidade da doença parece tender para um ponto específico: 3.4%, que é o número também citado pela Organização Mundial da Saúde no início de março.
Você pode ver o projeto nesse Collab. Ou ainda forká-lo e expandi-lo no nosso Github
Claro, esse número pode ainda mudar, a epidemia ainda está acontecendo e cada país tem agora a oportunidade de lutar contra a mesma com uma riqueza de informações.
Mas e se compararmos com a Influenza (gripe comum)? Ou H1N1? Podemos olhar os relatórios brasileiros de Influenza, ou ainda os regionais como os informes do Rio Grande do Sul.
Ou ainda tentar comparar com estimativas do peso que Influenza causa nos Estados Unidos inteiro, relatório do CDC. E quantas pessoas podem ser infectadas? Precisamos ver a taxa de incidencia. E a COVID-19 atinge tanto crianças quanto idosos? Queremos entender os fatores de risco para gerar políticas de saúde pública para proteger os mais suscetíveis.
Para você que é profissional de saúde e gostaria de entrar no mundo de dados, ou para você que é do mundo de dados e gostaria de ver suas habilidades aplicadas a área da saúde, temos ferramentas poderosas que estão a nossa disposição.
Até esse instante, os números indicam um vírus muito mais letal que a gripe. Mas essa não é uma competição de quem é o pior vírus. É o momento de lutarmos contra ele.
Além desse conteúdo, criamos os cursos de data science para saúde e medicina e o de visualização de dados usando essas informações da WHO. Usamos dados do portal da influenza no brasil e o dataset de Johns Hopkins do coronavirusAgradeço a ajuda do médico e cientista de dados Igor Santos e ao biólogo Átila Iamarino.
