A IBM fez uma parceria com pesquisadores da Universidade Johns Hopkins e da Universidade da Califórnia para usar a análise de Big Data para prever a eclosão de doenças mortais, como a dengue e a malária. A pesquisa teve como objetivo compreender a propagação de doenças em tempo real, a fim de utilizar os recursos da saúde pública da melhor maneira possível. Mas ao invés de apenas prever a propagação de uma doença, os pesquisadores da IBM e das universidades estão aplicando a análise de grandes conjuntos de dados para ver como as mudanças na precipitação, temperatura e até mesmo a acidez do solo podem afetar dramaticamente as populações de animais selvagens e insetos que carregam as doenças. Os pesquisadores também estão fundindo essas informações com outros dados, como os de aeroportos e tráfego nas estradas, para tentar entender melhor os surtos. Para isso, a IBM criou um aplicativo open-source chamado Spatio Temporal Epidemiological Modeler (STEM), que permite que qualquer tipo de dado seja rapidamente combinado e correlacionado com dados de doenças. A pesquisa pode ser importante para a compreensão da dengue, que não dá trégua em uma série de regiões do planeta, incluindo o Brasil. A doença já chegou a ser atribuída e limitada aos países em desenvolvimento, mas está afetando até mesmo os Estados Unidos, graças à disseminação dos mosquitos. O fato de a doença ter se espalhado pelo globo pode ser atribuído, entre outros fatores, ao aumento do transporte global, ao comércio e às mudanças climáticas. A dengue se espalhou por mais de 100 países e a malária ainda é responsável por um milhão de mortes todo ano. “As autoridades de saúde pública não podem se dar ao luxo de agir baseados em especulações durante uma epidemia. Eles precisam ter acesso a dados precisos e oportunos para ver qual é a potencial propagação de uma doença em uma determinada região geográfica durante certo período de tempo”, disse James Kaufman, gerente de saúde pública do IBM Research. Disponível por meio da Fundação Eclipse, o aplicativo STEM é gratuito e aberto a qualquer cientista ou pesquisador que opte por construir e contribuir para a sua biblioteca de modelos, código de computador e dados do denominador. Essa abertura facilita o desenvolvimento de modelos matemáticos avançados, a criação de modelos flexíveis que envolvem múltiplas populações (espécies), interações entre doença, e uma melhor compreensão da epidemiologia. (Com informações do Canaltech)