{"id":7282,"date":"2019-05-20T14:53:04","date_gmt":"2019-05-20T17:53:04","guid":{"rendered":"http:\/\/br.newsroom.fb.com\/?p=7282"},"modified":"2021-06-17T10:10:00","modified_gmt":"2021-06-17T13:10:00","slug":"ajudando-organizacoes-a-responder-a-emergencias-de-saude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2019\/05\/ajudando-organizacoes-a-responder-a-emergencias-de-saude\/","title":{"rendered":"Ajudando organiza\u00e7\u00f5es a responder a emerg\u00eancias de sa\u00fade"},"content":{"rendered":"

Por Laura McGorman e Alex Pompe, do Data for Good<\/em><\/p>\n

Quando planejam campanhas de sa\u00fade p\u00fablica ou respondem a surtos de doen\u00e7as, as organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade precisam de informa\u00e7\u00f5es sobre o local onde vive a popula\u00e7\u00e3o que querem impactar, assim como informa\u00e7\u00f5es em tempo real da regi\u00e3o. No entanto, em grande parte do mundo, as informa\u00e7\u00f5es do censo mais recente muitas vezes est\u00e3o desatualizadas e dados das comunidades remotas s\u00e3o escassos.<\/p>\n

Hoje, lan\u00e7amos tr\u00eas tipos de mapas que ajudar\u00e3o organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos e universidades que trabalham com sa\u00fade p\u00fablica a enfrentar surtos de doen\u00e7as e alcan\u00e7ar comunidades vulner\u00e1veis com mais efici\u00eancia. Os mapas que estamos implementando \u2014 mapas de densidade populacional com estimativas demogr\u00e1ficas; mapas de movimento populacional e mapas de cobertura de rede \u2014 ajudar\u00e3o nossos parceiros da \u00e1rea de sa\u00fade a entender melhor onde as pessoas vivem, como est\u00e3o se locomovendo e se possuem conectividade. Todos esses mapas, quando combinados com informa\u00e7\u00f5es de sistemas de sa\u00fade, podem aprimorar a forma como organiza\u00e7\u00f5es fornecem suprimentos e respondem a surtos.<\/p>\n

“Epidemias representam uma amea\u00e7a crescente para vidas e meios de subsist\u00eancia”, diz Vanessa Candeias, Gerente do Shaping the Future of Health and Healthcare do F\u00f3rum Econ\u00f4mico Mundial. \u201cReduzir seus riscos e impactos requer o uso de todas as ferramentas dispon\u00edveis\u201d, complementa.<\/p>\n

Para esse esfor\u00e7o inicial, nossos parceiros s\u00e3o: Direct Relief, FHI360, Harvard School of Public Health, Institute for Health Metrics Evaluation at the University of Washington, International Medical Corps, London School of Hygiene & Tropical Medicine, Malaria Atlas Project, the MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis at Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, o Banco Mundial, e o Forum Econ\u00f4mico Mundial.<\/p>\n

Mapas de densidade populacional de alta resolu\u00e7\u00e3o com estimativas demogr\u00e1ficas<\/strong><\/p>\n

H\u00e1 dois anos, come\u00e7amos a trabalhar com a Universidade de Columbia para utilizar imagens de sat\u00e9lite e dados de censos para construir os mais detalhados mapas populacionais do mundo a fim de aperfei\u00e7oar projetos de conectividade. Depois de trabalhar com grupos como a Cruz Vermelha Americana e o seu projeto Missing Maps, percebemos que esses mapas poderiam tamb\u00e9m ter profunda utilidade para a sa\u00fade p\u00fablica.<\/p>\n

Estamos lan\u00e7ando hoje mapas de alta resolu\u00e7\u00e3o que estimam n\u00e3o apenas o n\u00famero de pessoas que vivem dentro de 30 metros quadrados, mas tamb\u00e9m fornecem informa\u00e7\u00f5es de dados demogr\u00e1ficos, incluindo o n\u00famero de crian\u00e7as menores de cinco anos, o n\u00famero de mulheres em idade reprodutiva, bem como popula\u00e7\u00f5es jovens e idosas. Esses mapas n\u00e3o s\u00e3o elaborados usando dados do Facebook – em vez disso, contam com a combina\u00e7\u00e3o do poder de leitura de intelig\u00eancia artificial com imagens de sat\u00e9lite e informa\u00e7\u00f5es de censo. Ao combinar essas bases de dados dispon\u00edveis publicamente e comercialmente com os recursos de intelig\u00eancia artificial do Facebook, criamos mapas populacionais que s\u00e3o tr\u00eas vezes mais detalhados do que qualquer outra fonte.<\/p>\n

As organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade j\u00e1 est\u00e3o usando essas informa\u00e7\u00f5es para alocar recursos em \u00e1reas onde as popula\u00e7\u00f5es que pretendem beneficiar vivem. Em Mal\u00e1ui, por exemplo, esses mapas ajudaram a Cruz Vermelha americana e o projeto Missing Maps a identificar \u00e1reas com e sem concentra\u00e7\u00f5es de pessoas para que pudessem alocar tr\u00eas mil profissionais de sa\u00fade que difundiram informa\u00e7\u00f5es sobre vacina\u00e7\u00e3o de forma mais eficiente durante uma campanha contra sarampo.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Imagem: O mapa acima mostra a distribui\u00e7\u00e3o de mulheres em idade reprodutiva (entre 18 e 49 anos de idade) na Tanz\u00e2nia, projetadas atrav\u00e9s de uma combina\u00e7\u00e3o de dados do censo e imagens de sat\u00e9lite<\/em><\/p>\n

Mapas de movimento populacional<\/strong><\/p>\n

Muitas vezes, autoridades de sa\u00fade p\u00fablica enfrentam desafios para prever onde surtos de doen\u00e7as, como a mal\u00e1ria ou a c\u00f3lera, ocorrer\u00e3o. No entanto, pesquisas inovadoras descobriram que o cruzamento de informa\u00e7\u00f5es do sistema de sa\u00fade com dados de mobilidade humana pode fornecer informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre transmiss\u00e3o de doen\u00e7as pelo contato entre humanos.<\/p>\n

“Movimentos populacionais s\u00e3o cruciais para a propaga\u00e7\u00e3o de muitas infec\u00e7\u00f5es \u2014 da gripe ao sarampo”, afirma o Dr. Adam Kucharski, professor assistente de Modelagem Matem\u00e1tica da London School of Hygiene & Tropical Medicine. “Mas, historicamente, tem sido muito dif\u00edcil para os pesquisadores de doen\u00e7as obterem informa\u00e7\u00f5es sobre esses padr\u00f5es de movimento”.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Imagem: O mapa acima mostra o movimento di\u00e1rio entre a Grande Londres e \u00e1reas vizinhas. Esses dados s\u00e3o \u00fateis para organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica analisarem a dissemina\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as transmiss\u00edveis, como a gripe<\/em><\/p>\n

Nossos mapas de movimento populacional agregam informa\u00e7\u00f5es de pessoas que est\u00e3o usando o Facebook em seus celulares com os Servi\u00e7os de Localiza\u00e7\u00e3o habilitados, fornecendo imagens em tempo real de padr\u00f5es de mobilidade. As organiza\u00e7\u00f5es parceiras podem combinar esses dados com informa\u00e7\u00f5es sobre casos de doen\u00e7as para melhor compreenderem onde \u00e9 prov\u00e1vel que ocorra o pr\u00f3ximo caso de c\u00f3lera ou mal\u00e1ria resistente a medicamentos. As informa\u00e7\u00f5es aprimoradas obtidas por este modelo de previs\u00e3o permitem que os sistemas de sa\u00fade se antecipem a surtos e implementem tratamentos onde provavelmente ser\u00e3o mais necess\u00e1rios<\/p>\n

“Esse tipo de dado pode ser integrado em nossos modelos epidemiol\u00f3gicos para nos ajudar a estimar com que velocidade uma doen\u00e7a pode se espalhar e onde colocar recursos para cont\u00ea-la”, diz Caroline Buckee, professora adjunta de Epidemiologia da Harvard TH Chan School of Public Health.<\/p>\n

Mapas de cobertura de rede<\/strong><\/p>\n

Na \u00faltima d\u00e9cada, o aumento da disponibilidade de tecnologias m\u00f3veis de sa\u00fade expandiu drasticamente o acesso a informa\u00e7\u00f5es de sa\u00fade. Contudo, muitos pa\u00edses ainda t\u00eam regi\u00f5es com pouco ou nenhum acesso \u00e0 internet. Ao mesmo tempo, oficiais de sa\u00fade p\u00fablica t\u00eam recursos limitados para realizar visitas de casa em casa, bem como informa\u00e7\u00f5es limitadas sobre se as popula\u00e7\u00f5es-alvo podem ser alcan\u00e7adas digitalmente.<\/p>\n

Como a maioria das pessoas usam o Facebook em smartphones, podemos criar mapas em tempo real que mostram \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade se \u00e9 poss\u00edvel informar as pessoas via mensagens online antes de atividades como datas de vacina\u00e7\u00e3o ou distribui\u00e7\u00e3o de mosqueteiros. Isso permite que as equipes de sa\u00fade p\u00fablica saibam se outras formas de comunica\u00e7\u00e3o s\u00e3o necess\u00e1rias, atingindo o m\u00e1ximo de pessoas com o menor custo poss\u00edvel.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Imagem: O mapa acima mostra a densidade de cobertura da rede 3G em \u00e1reas da Rep\u00fablica Democr\u00e1tica do Congo afetadas pelo surto de Ebola mais recente<\/em><\/p>\n

Esperamos que estes Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as sejam um recurso valioso para organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica e que este trabalho ajude a aprimorar a efici\u00eancia na presta\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os de sa\u00fade e resposta a epidemias. \u201cEsse esfor\u00e7o \u00e9 tamb\u00e9m um passo positivo para aproveitar todo o potencial dos dados de setores p\u00fablico e privado, a serem combinados para prever epidemias\u201d, ressalta Candeis. Alinhado com o terceiro Objetivo de Desenvolvimento Sustent\u00e1vel estabelecido pela Na\u00e7\u00f5es Unidas, o de melhorar a sa\u00fade para todos, esperamos que nossos parceiros usem esses mapas para aprimorar os resultados de programas de sa\u00fade p\u00fablica em comunidades de todo o mundo.<\/p>\n

Nossos mapas de densidade populacional em alta resolu\u00e7\u00e3o podem ser encontrados em nossa p\u00e1gina <\/em>Humanitarian Data Exchange<\/em><\/a>. Novos parceiros interessados em usar os dados do mapa de movimento populacional ou do mapa de cobertura de rede podem entrar em contato pelo e-mail <\/em>diseaseprevmaps@fb.com<\/em><\/a>. Para saber mais, visite nosso site <\/em>Data for Good<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n

Downloads<\/strong><\/p>\n

Imagens<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por Laura McGorman e Alex Pompe, do Data for Good Quando planejam campanhas de sa\u00fade p\u00fablica ou respondem a surtos de doen\u00e7as, as organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade precisam de informa\u00e7\u00f5es sobre o local onde vive a popula\u00e7\u00e3o que querem impactar, assim como informa\u00e7\u00f5es em tempo real da regi\u00e3o. No entanto, em grande parte do mundo, as informa\u00e7\u00f5es do censo mais recente muitas vezes est\u00e3o desatualizadas e dados das comunidades remotas s\u00e3o escassos. Hoje, lan\u00e7amos tr\u00eas tipos de mapas que ajudar\u00e3o organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos e universidades que trabalham com sa\u00fade p\u00fablica a enfrentar surtos de doen\u00e7as e alcan\u00e7ar comunidades vulner\u00e1veis com mais efici\u00eancia. Os mapas que estamos implementando \u2014 mapas de densidade populacional com estimativas demogr\u00e1ficas; mapas de movimento populacional e mapas de cobertura de rede \u2014 ajudar\u00e3o nossos parceiros da \u00e1rea de sa\u00fade a entender melhor onde as pessoas vivem, como est\u00e3o se locomovendo e se possuem conectividade. Todos esses mapas, quando combinados com informa\u00e7\u00f5es de sistemas de sa\u00fade, podem aprimorar a forma como organiza\u00e7\u00f5es fornecem suprimentos e respondem a surtos. “Epidemias representam uma amea\u00e7a crescente para vidas e meios de subsist\u00eancia”, diz Vanessa Candeias, Gerente do Shaping the Future of Health and Healthcare do F\u00f3rum Econ\u00f4mico Mundial. \u201cReduzir seus riscos e impactos requer o uso de todas as ferramentas dispon\u00edveis\u201d, complementa. Para esse esfor\u00e7o inicial, nossos parceiros s\u00e3o: Direct Relief, FHI360, Harvard School of Public Health, Institute for Health Metrics Evaluation at the University of Washington, International Medical Corps, London School of Hygiene & Tropical Medicine, Malaria Atlas Project, the MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis at Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, o Banco Mundial, e o Forum Econ\u00f4mico Mundial. Mapas de densidade populacional de alta resolu\u00e7\u00e3o com estimativas demogr\u00e1ficas H\u00e1 dois anos, come\u00e7amos a trabalhar com a Universidade de Columbia para utilizar imagens de sat\u00e9lite e dados de censos para construir os mais detalhados mapas populacionais do mundo a fim de aperfei\u00e7oar projetos de conectividade. Depois de trabalhar com grupos como a Cruz Vermelha Americana e o seu projeto Missing Maps, percebemos que esses mapas poderiam tamb\u00e9m ter profunda utilidade para a sa\u00fade p\u00fablica. Estamos lan\u00e7ando hoje mapas de alta resolu\u00e7\u00e3o que estimam n\u00e3o apenas o n\u00famero de pessoas que vivem dentro de 30 metros quadrados, mas tamb\u00e9m fornecem informa\u00e7\u00f5es de dados demogr\u00e1ficos, incluindo o n\u00famero de crian\u00e7as menores de cinco anos, o n\u00famero de mulheres em idade reprodutiva, bem como popula\u00e7\u00f5es jovens e idosas. Esses mapas n\u00e3o s\u00e3o elaborados usando dados do Facebook – em vez disso, contam com a combina\u00e7\u00e3o do poder de leitura de intelig\u00eancia artificial com imagens de sat\u00e9lite e informa\u00e7\u00f5es de censo. Ao combinar essas bases de dados dispon\u00edveis publicamente e comercialmente com os recursos de intelig\u00eancia artificial do Facebook, criamos mapas populacionais que s\u00e3o tr\u00eas vezes mais detalhados do que qualquer outra fonte. As organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade j\u00e1 est\u00e3o usando essas informa\u00e7\u00f5es para alocar recursos em \u00e1reas onde as popula\u00e7\u00f5es que pretendem beneficiar vivem. Em Mal\u00e1ui, por exemplo, esses mapas ajudaram a Cruz Vermelha americana e o projeto Missing Maps a identificar \u00e1reas com e sem concentra\u00e7\u00f5es de pessoas para que pudessem alocar tr\u00eas mil profissionais de sa\u00fade que difundiram informa\u00e7\u00f5es sobre vacina\u00e7\u00e3o de forma mais eficiente durante uma campanha contra sarampo. 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No entanto, pesquisas inovadoras descobriram que o cruzamento de informa\u00e7\u00f5es do sistema de sa\u00fade com dados de mobilidade humana pode fornecer informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre transmiss\u00e3o de doen\u00e7as pelo contato entre humanos. “Movimentos populacionais s\u00e3o cruciais para a propaga\u00e7\u00e3o de muitas infec\u00e7\u00f5es \u2014 da gripe ao sarampo”, afirma o Dr. Adam Kucharski, professor assistente de Modelagem Matem\u00e1tica da London School of Hygiene & Tropical Medicine. “Mas, historicamente, tem sido muito dif\u00edcil para os pesquisadores de doen\u00e7as obterem informa\u00e7\u00f5es sobre esses padr\u00f5es de movimento”. Imagem: O mapa acima mostra o movimento di\u00e1rio entre a Grande Londres e \u00e1reas vizinhas. Esses dados s\u00e3o \u00fateis para organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica analisarem a dissemina\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as transmiss\u00edveis, como a gripe Nossos mapas de movimento populacional agregam informa\u00e7\u00f5es de pessoas que est\u00e3o usando o Facebook em seus celulares com os Servi\u00e7os de Localiza\u00e7\u00e3o habilitados, fornecendo imagens em tempo real de padr\u00f5es de mobilidade. As organiza\u00e7\u00f5es parceiras podem combinar esses dados com informa\u00e7\u00f5es sobre casos de doen\u00e7as para melhor compreenderem onde \u00e9 prov\u00e1vel que ocorra o pr\u00f3ximo caso de c\u00f3lera ou mal\u00e1ria resistente a medicamentos. As informa\u00e7\u00f5es aprimoradas obtidas por este modelo de previs\u00e3o permitem que os sistemas de sa\u00fade se antecipem a surtos e implementem tratamentos onde provavelmente ser\u00e3o mais necess\u00e1rios “Esse tipo de dado pode ser integrado em nossos modelos epidemiol\u00f3gicos para nos ajudar a estimar com que velocidade uma doen\u00e7a pode se espalhar e onde colocar recursos para cont\u00ea-la”, diz Caroline Buckee, professora adjunta de Epidemiologia da Harvard TH Chan School of Public Health. Mapas de cobertura de rede Na \u00faltima d\u00e9cada, o aumento da disponibilidade de tecnologias m\u00f3veis de sa\u00fade expandiu drasticamente o acesso a informa\u00e7\u00f5es de sa\u00fade. Contudo, muitos pa\u00edses ainda t\u00eam regi\u00f5es com pouco ou nenhum acesso \u00e0 internet. Ao mesmo tempo, oficiais de sa\u00fade p\u00fablica t\u00eam recursos limitados para realizar visitas de casa em casa, bem como informa\u00e7\u00f5es limitadas sobre se as popula\u00e7\u00f5es-alvo podem ser alcan\u00e7adas digitalmente. Como a maioria das pessoas usam o Facebook em smartphones, podemos criar mapas em tempo real que mostram \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade se \u00e9 poss\u00edvel informar as pessoas via mensagens online antes de atividades como datas de vacina\u00e7\u00e3o ou distribui\u00e7\u00e3o de mosqueteiros. Isso permite que as equipes de sa\u00fade p\u00fablica saibam se outras formas de comunica\u00e7\u00e3o s\u00e3o necess\u00e1rias, atingindo o m\u00e1ximo de pessoas com o menor custo poss\u00edvel. 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Todos esses mapas, quando combinados com informa\u00e7\u00f5es de sistemas de sa\u00fade, podem aprimorar a forma como organiza\u00e7\u00f5es fornecem suprimentos e respondem a surtos. “Epidemias representam uma amea\u00e7a crescente para vidas e meios de subsist\u00eancia”, diz Vanessa Candeias, Gerente do Shaping the Future of Health and Healthcare do F\u00f3rum Econ\u00f4mico Mundial. \u201cReduzir seus riscos e impactos requer o uso de todas as ferramentas dispon\u00edveis\u201d, complementa. Para esse esfor\u00e7o inicial, nossos parceiros s\u00e3o: Direct Relief, FHI360, Harvard School of Public Health, Institute for Health Metrics Evaluation at the University of Washington, International Medical Corps, London School of Hygiene & Tropical Medicine, Malaria Atlas Project, the MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis at Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, o Banco Mundial, e o Forum Econ\u00f4mico Mundial. Mapas de densidade populacional de alta resolu\u00e7\u00e3o com estimativas demogr\u00e1ficas H\u00e1 dois anos, come\u00e7amos a trabalhar com a Universidade de Columbia para utilizar imagens de sat\u00e9lite e dados de censos para construir os mais detalhados mapas populacionais do mundo a fim de aperfei\u00e7oar projetos de conectividade. Depois de trabalhar com grupos como a Cruz Vermelha Americana e o seu projeto Missing Maps, percebemos que esses mapas poderiam tamb\u00e9m ter profunda utilidade para a sa\u00fade p\u00fablica. Estamos lan\u00e7ando hoje mapas de alta resolu\u00e7\u00e3o que estimam n\u00e3o apenas o n\u00famero de pessoas que vivem dentro de 30 metros quadrados, mas tamb\u00e9m fornecem informa\u00e7\u00f5es de dados demogr\u00e1ficos, incluindo o n\u00famero de crian\u00e7as menores de cinco anos, o n\u00famero de mulheres em idade reprodutiva, bem como popula\u00e7\u00f5es jovens e idosas. Esses mapas n\u00e3o s\u00e3o elaborados usando dados do Facebook – em vez disso, contam com a combina\u00e7\u00e3o do poder de leitura de intelig\u00eancia artificial com imagens de sat\u00e9lite e informa\u00e7\u00f5es de censo. Ao combinar essas bases de dados dispon\u00edveis publicamente e comercialmente com os recursos de intelig\u00eancia artificial do Facebook, criamos mapas populacionais que s\u00e3o tr\u00eas vezes mais detalhados do que qualquer outra fonte. As organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade j\u00e1 est\u00e3o usando essas informa\u00e7\u00f5es para alocar recursos em \u00e1reas onde as popula\u00e7\u00f5es que pretendem beneficiar vivem. Em Mal\u00e1ui, por exemplo, esses mapas ajudaram a Cruz Vermelha americana e o projeto Missing Maps a identificar \u00e1reas com e sem concentra\u00e7\u00f5es de pessoas para que pudessem alocar tr\u00eas mil profissionais de sa\u00fade que difundiram informa\u00e7\u00f5es sobre vacina\u00e7\u00e3o de forma mais eficiente durante uma campanha contra sarampo. Imagem: O mapa acima mostra a distribui\u00e7\u00e3o de mulheres em idade reprodutiva (entre 18 e 49 anos de idade) na Tanz\u00e2nia, projetadas atrav\u00e9s de uma combina\u00e7\u00e3o de dados do censo e imagens de sat\u00e9lite Mapas de movimento populacional Muitas vezes, autoridades de sa\u00fade p\u00fablica enfrentam desafios para prever onde surtos de doen\u00e7as, como a mal\u00e1ria ou a c\u00f3lera, ocorrer\u00e3o. No entanto, pesquisas inovadoras descobriram que o cruzamento de informa\u00e7\u00f5es do sistema de sa\u00fade com dados de mobilidade humana pode fornecer informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre transmiss\u00e3o de doen\u00e7as pelo contato entre humanos. “Movimentos populacionais s\u00e3o cruciais para a propaga\u00e7\u00e3o de muitas infec\u00e7\u00f5es \u2014 da gripe ao sarampo”, afirma o Dr. Adam Kucharski, professor assistente de Modelagem Matem\u00e1tica da London School of Hygiene & Tropical Medicine. “Mas, historicamente, tem sido muito dif\u00edcil para os pesquisadores de doen\u00e7as obterem informa\u00e7\u00f5es sobre esses padr\u00f5es de movimento”. Imagem: O mapa acima mostra o movimento di\u00e1rio entre a Grande Londres e \u00e1reas vizinhas. Esses dados s\u00e3o \u00fateis para organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica analisarem a dissemina\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as transmiss\u00edveis, como a gripe Nossos mapas de movimento populacional agregam informa\u00e7\u00f5es de pessoas que est\u00e3o usando o Facebook em seus celulares com os Servi\u00e7os de Localiza\u00e7\u00e3o habilitados, fornecendo imagens em tempo real de padr\u00f5es de mobilidade. As organiza\u00e7\u00f5es parceiras podem combinar esses dados com informa\u00e7\u00f5es sobre casos de doen\u00e7as para melhor compreenderem onde \u00e9 prov\u00e1vel que ocorra o pr\u00f3ximo caso de c\u00f3lera ou mal\u00e1ria resistente a medicamentos. As informa\u00e7\u00f5es aprimoradas obtidas por este modelo de previs\u00e3o permitem que os sistemas de sa\u00fade se antecipem a surtos e implementem tratamentos onde provavelmente ser\u00e3o mais necess\u00e1rios “Esse tipo de dado pode ser integrado em nossos modelos epidemiol\u00f3gicos para nos ajudar a estimar com que velocidade uma doen\u00e7a pode se espalhar e onde colocar recursos para cont\u00ea-la”, diz Caroline Buckee, professora adjunta de Epidemiologia da Harvard TH Chan School of Public Health. Mapas de cobertura de rede Na \u00faltima d\u00e9cada, o aumento da disponibilidade de tecnologias m\u00f3veis de sa\u00fade expandiu drasticamente o acesso a informa\u00e7\u00f5es de sa\u00fade. Contudo, muitos pa\u00edses ainda t\u00eam regi\u00f5es com pouco ou nenhum acesso \u00e0 internet. Ao mesmo tempo, oficiais de sa\u00fade p\u00fablica t\u00eam recursos limitados para realizar visitas de casa em casa, bem como informa\u00e7\u00f5es limitadas sobre se as popula\u00e7\u00f5es-alvo podem ser alcan\u00e7adas digitalmente. Como a maioria das pessoas usam o Facebook em smartphones, podemos criar mapas em tempo real que mostram \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade se \u00e9 poss\u00edvel informar as pessoas via mensagens online antes de atividades como datas de vacina\u00e7\u00e3o ou distribui\u00e7\u00e3o de mosqueteiros. Isso permite que as equipes de sa\u00fade p\u00fablica saibam se outras formas de comunica\u00e7\u00e3o s\u00e3o necess\u00e1rias, atingindo o m\u00e1ximo de pessoas com o menor custo poss\u00edvel. Imagem: O mapa acima mostra a densidade de cobertura da rede 3G em \u00e1reas da Rep\u00fablica Democr\u00e1tica do Congo afetadas pelo surto de Ebola mais recente Esperamos que estes Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as sejam um recurso valioso para organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica e que este trabalho ajude a aprimorar a efici\u00eancia na presta\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os de sa\u00fade e resposta a epidemias. \u201cEsse esfor\u00e7o \u00e9 tamb\u00e9m um passo positivo para aproveitar todo o potencial dos dados de setores p\u00fablico e privado, a serem combinados para prever epidemias\u201d, ressalta Candeis. Alinhado com o terceiro Objetivo de Desenvolvimento Sustent\u00e1vel estabelecido pela Na\u00e7\u00f5es Unidas, o de melhorar a sa\u00fade para todos, esperamos que nossos parceiros usem esses mapas para aprimorar os resultados de programas de sa\u00fade p\u00fablica em comunidades de todo o mundo. Nossos mapas de densidade populacional em alta resolu\u00e7\u00e3o podem ser encontrados em nossa p\u00e1gina Humanitarian Data Exchange. Novos parceiros interessados em usar os dados do mapa de movimento populacional ou do mapa de cobertura de rede podem entrar em contato pelo e-mail diseaseprevmaps@fb.com. Para saber mais, visite nosso site Data for Good. 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No entanto, em grande parte do mundo, as informa\u00e7\u00f5es do censo mais recente muitas vezes est\u00e3o desatualizadas e dados das comunidades remotas s\u00e3o escassos. Hoje, lan\u00e7amos tr\u00eas tipos de mapas que ajudar\u00e3o organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos e universidades que trabalham com sa\u00fade p\u00fablica a enfrentar surtos de doen\u00e7as e alcan\u00e7ar comunidades vulner\u00e1veis com mais efici\u00eancia. Os mapas que estamos implementando \u2014 mapas de densidade populacional com estimativas demogr\u00e1ficas; mapas de movimento populacional e mapas de cobertura de rede \u2014 ajudar\u00e3o nossos parceiros da \u00e1rea de sa\u00fade a entender melhor onde as pessoas vivem, como est\u00e3o se locomovendo e se possuem conectividade. Todos esses mapas, quando combinados com informa\u00e7\u00f5es de sistemas de sa\u00fade, podem aprimorar a forma como organiza\u00e7\u00f5es fornecem suprimentos e respondem a surtos. “Epidemias representam uma amea\u00e7a crescente para vidas e meios de subsist\u00eancia”, diz Vanessa Candeias, Gerente do Shaping the Future of Health and Healthcare do F\u00f3rum Econ\u00f4mico Mundial. \u201cReduzir seus riscos e impactos requer o uso de todas as ferramentas dispon\u00edveis\u201d, complementa. Para esse esfor\u00e7o inicial, nossos parceiros s\u00e3o: Direct Relief, FHI360, Harvard School of Public Health, Institute for Health Metrics Evaluation at the University of Washington, International Medical Corps, London School of Hygiene & Tropical Medicine, Malaria Atlas Project, the MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis at Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, o Banco Mundial, e o Forum Econ\u00f4mico Mundial. Mapas de densidade populacional de alta resolu\u00e7\u00e3o com estimativas demogr\u00e1ficas H\u00e1 dois anos, come\u00e7amos a trabalhar com a Universidade de Columbia para utilizar imagens de sat\u00e9lite e dados de censos para construir os mais detalhados mapas populacionais do mundo a fim de aperfei\u00e7oar projetos de conectividade. Depois de trabalhar com grupos como a Cruz Vermelha Americana e o seu projeto Missing Maps, percebemos que esses mapas poderiam tamb\u00e9m ter profunda utilidade para a sa\u00fade p\u00fablica. Estamos lan\u00e7ando hoje mapas de alta resolu\u00e7\u00e3o que estimam n\u00e3o apenas o n\u00famero de pessoas que vivem dentro de 30 metros quadrados, mas tamb\u00e9m fornecem informa\u00e7\u00f5es de dados demogr\u00e1ficos, incluindo o n\u00famero de crian\u00e7as menores de cinco anos, o n\u00famero de mulheres em idade reprodutiva, bem como popula\u00e7\u00f5es jovens e idosas. Esses mapas n\u00e3o s\u00e3o elaborados usando dados do Facebook – em vez disso, contam com a combina\u00e7\u00e3o do poder de leitura de intelig\u00eancia artificial com imagens de sat\u00e9lite e informa\u00e7\u00f5es de censo. Ao combinar essas bases de dados dispon\u00edveis publicamente e comercialmente com os recursos de intelig\u00eancia artificial do Facebook, criamos mapas populacionais que s\u00e3o tr\u00eas vezes mais detalhados do que qualquer outra fonte. As organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade j\u00e1 est\u00e3o usando essas informa\u00e7\u00f5es para alocar recursos em \u00e1reas onde as popula\u00e7\u00f5es que pretendem beneficiar vivem. Em Mal\u00e1ui, por exemplo, esses mapas ajudaram a Cruz Vermelha americana e o projeto Missing Maps a identificar \u00e1reas com e sem concentra\u00e7\u00f5es de pessoas para que pudessem alocar tr\u00eas mil profissionais de sa\u00fade que difundiram informa\u00e7\u00f5es sobre vacina\u00e7\u00e3o de forma mais eficiente durante uma campanha contra sarampo. Imagem: O mapa acima mostra a distribui\u00e7\u00e3o de mulheres em idade reprodutiva (entre 18 e 49 anos de idade) na Tanz\u00e2nia, projetadas atrav\u00e9s de uma combina\u00e7\u00e3o de dados do censo e imagens de sat\u00e9lite Mapas de movimento populacional Muitas vezes, autoridades de sa\u00fade p\u00fablica enfrentam desafios para prever onde surtos de doen\u00e7as, como a mal\u00e1ria ou a c\u00f3lera, ocorrer\u00e3o. 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Esses dados s\u00e3o \u00fateis para organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica analisarem a dissemina\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as transmiss\u00edveis, como a gripe Nossos mapas de movimento populacional agregam informa\u00e7\u00f5es de pessoas que est\u00e3o usando o Facebook em seus celulares com os Servi\u00e7os de Localiza\u00e7\u00e3o habilitados, fornecendo imagens em tempo real de padr\u00f5es de mobilidade. As organiza\u00e7\u00f5es parceiras podem combinar esses dados com informa\u00e7\u00f5es sobre casos de doen\u00e7as para melhor compreenderem onde \u00e9 prov\u00e1vel que ocorra o pr\u00f3ximo caso de c\u00f3lera ou mal\u00e1ria resistente a medicamentos. 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Imagem: O mapa acima mostra a densidade de cobertura da rede 3G em \u00e1reas da Rep\u00fablica Democr\u00e1tica do Congo afetadas pelo surto de Ebola mais recente Esperamos que estes Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as sejam um recurso valioso para organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica e que este trabalho ajude a aprimorar a efici\u00eancia na presta\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os de sa\u00fade e resposta a epidemias. \u201cEsse esfor\u00e7o \u00e9 tamb\u00e9m um passo positivo para aproveitar todo o potencial dos dados de setores p\u00fablico e privado, a serem combinados para prever epidemias\u201d, ressalta Candeis. Alinhado com o terceiro Objetivo de Desenvolvimento Sustent\u00e1vel estabelecido pela Na\u00e7\u00f5es Unidas, o de melhorar a sa\u00fade para todos, esperamos que nossos parceiros usem esses mapas para aprimorar os resultados de programas de sa\u00fade p\u00fablica em comunidades de todo o mundo. Nossos mapas de densidade populacional em alta resolu\u00e7\u00e3o podem ser encontrados em nossa p\u00e1gina Humanitarian Data Exchange. Novos parceiros interessados em usar os dados do mapa de movimento populacional ou do mapa de cobertura de rede podem entrar em contato pelo e-mail diseaseprevmaps@fb.com. Para saber mais, visite nosso site Data for Good. 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