Um radar pandêmico global será criado para detectar novas variantes de COVID e outras doenças emergentes. Liderado pela OMS, o projeto visa construir uma rede internacional de centros de vigilância, configurado para compartilhar dados que nos ajudarão a monitorar a resistência à vacina, rastrear doenças e identificar novas à medida que surgem.

Isso é inegavelmente uma coisa boa. Talvez mais do que qualquer evento na memória recente, a pandemia COVID trouxe à tona a importância de reunir a inteligência coletiva da sociedade e encontrar novas maneiras de compartilhar esse conhecimento combinado o mais rápido possível.

Em sua forma mais simples, inteligência coletiva é a capacidade aprimorada que é criada quando diversos grupos de pessoas trabalham juntos, frequentemente com a ajuda da tecnologia, para mobilizar mais informações, ideias e conhecimentos para resolver um problema. As tecnologias digitais transformaram o que pode ser alcançado por meio da inteligência coletiva nos últimos anos - conectando mais de nós, aumentando a inteligência humana com inteligência de máquina, e nos ajudando a gerar novos insights de novas fontes de dados.

Então, o que aprendemos nos últimos 18 meses sobre o agrupamento de inteligência coletiva que pode informar o Radar da Pandemia Global? Construindo a partir da crise do COVID, que lições nos ajudarão a aperfeiçoar a vigilância de doenças e responder melhor a crises futuras?

As pessoas querem ajudar cientistas

Responder a ameaças novas e emergentes requer novos métodos para preencher rapidamente as lacunas de dados e evidências. Métodos de inteligência coletiva, como ciência cidadã, têm sido amplamente usados ​​no setor ambiental há anos, mas cientistas experientes rapidamente viram a oportunidade de implantar essas e outras abordagens para atender ao apetite do público para contribuir com a resposta do COVID-19.

Antes que os médicos tivessem acesso a testes comunitários em massa ou previsões precisas, por exemplo, os dados fornecidos pelo público foram uma fonte inicial valiosa de informação. Por exemplo, pesquisadores do King's College London desenvolveram rapidamente o aplicativo de rastreamento de sintomas COVID Zoe, para o qual mais de 4,6 milhões de pessoas contribuíram com seus sintomas desde março de 2020. Esses dados desempenharam um papel fundamental para nos ajudar a entender como o vírus afeta diferentes grupos de pessoas, expondo a variedade de sintomas COVID-19 que as pessoas experimentaram.

Até mesmo os jogadores fizeram sua parte nos bastidores. Project Discovery é descrito como um minijogo de ciência cidadã, "em que os jogadores exploram o espaço sideral enquanto desenham polígonos em torno de grupos de células. As populações de células que eles rastreiam são de dados de citometria de fluxo que normalmente seriam minuciosamente estudados por cientistas para ver como uma infecção por COVID afeta diferentes tipos de células. Mais de 327, 000 jogadores participaram desde junho de 2020, economizando cientistas cerca de 330 anos de pesquisa.

Talvez mais visivelmente, os esforços de desenvolvimento de vacinas também foram impulsionados por voluntários. Mais de 500, 000 pessoas se inscreveram no serviço de voluntariado de estudos de vacinas COVID do Reino Unido.

O treinamento científico e o financiamento da pesquisa não costumam ser direcionados à participação e colaboração públicas. Que significa, apesar do potencial, o público é normalmente excluído da participação em pesquisas científicas. Mudar isso pode nos ajudar a mudar o dial na prevenção da próxima pandemia e enfrentar uma série de nossos outros desafios complexos, como as mudanças climáticas.

Entendendo muitos dados

Junto com esse aumento na ciência cidadã, 2020 também foi um ano excelente para a pesquisa científica, vendo um aumento de 15% nas submissões de artigos. Mais de 475, 000 papéis e pré-impressões relacionados ao COVID foram compartilhados online em junho de 2021.

Este relatório científico febril, especialmente intensa no campo da saúde e da medicina, levantou preocupações sobre o controle de qualidade. Os processos tradicionais de revisão por pares estão sob pressão, com papéis cada vez mais lançados como pré-impressão, antes de serem revisados ​​por pares. Enquanto isso, os tomadores de decisão enfrentam o desafio de encontrar os recursos mais relevantes diante da sobrecarga de informações.

O banco de dados colaborativo de evidências de saúde, Epistemonikos, oferece algum alívio para esses desafios. Ele usa uma combinação de algoritmos de aprendizado de máquina e validação de multidão para identificar todas as revisões sistemáticas clínicas relacionadas à consulta de pesquisa inserida pelo usuário.

No passado, foi usado por formuladores de políticas no Chile para acelerar o processo de legislação de saúde pública. Desde 2020, a equipe por trás do Epistemonikos identificou mais de 6, 000 revisões sistemáticas relacionadas ao COVID-19 em seu banco de dados. Destacá-los tem ajudado os profissionais de saúde e tomadores de decisão a encontrar o que procuram em meio ao barulho.

Não é apenas a pesquisa científica que se provou difícil de entender. A enxurrada de dados sobre a pandemia também exigiu uma comparação cuidadosa, visto que muitas vezes vem de várias fontes e está espalhado por diferentes sites e bancos de dados abertos, muitos dos quais seguem padrões e formatos diferentes. Os dados sobre uma crise só são úteis se forem sintetizados e apresentados de maneiras que os tomadores de decisão possam entender.

Um estudo retrospectivo mostrou como as pesquisas do Google envolvendo palavras-chave relacionadas à pandemia, como "pneumonia, "poderia ter sido usado para detectar os primeiros sinais de alerta da propagação do COVID-19 na Europa. A mesma descoberta foi alcançada usando dados do Twitter, e poderia no futuro ser alcançado com dados de tecnologia vestível. Por enquanto, essas novas fontes de dados não estão integradas a esforços de vigilância mais amplos, mas fazer isso pode ajudar os governos a antecipar melhor as crises no futuro.

Nos E.U.A, a ausência de um sistema disponível publicamente para agregar dados relacionados ao COVID levou à criação do Projeto de Rastreamento COVID. Uma comunidade de mais de 300 voluntários coletados, selecionou e analisou fontes de dados para produzir a fonte pública de informações mais abrangente sobre COVID nos Estados Unidos. Seus esforços ajudaram a processar dados subnotificados sobre pessoas em cuidados de longa duração e a incidência de COVID organizada por raça e etnia.

Contudo, outra iniciativa promissora de pandemia, o projeto de Inteligência Coletiva e Aumentada Contra COVID-19 (CAIAC), não conseguiu decolar, apesar do apoio da UNESCO e do Instituto de Stanford para Inteligência Artificial Centrada no Homem. A lição:combinar de forma produtiva a inteligência humana e da máquina pode nos ajudar a lidar com grandes quantidades de dados, mas não é fácil. Criar e manter novas infraestruturas de dados globais leva tempo, esforço e investimento significativo.

A diversidade aumenta a inteligência coletiva

Há muito mais que podemos fazer para aproveitar adequadamente a inteligência coletiva ao enfrentar crises futuras. Mais dados certamente ajudam, e aqueles que organizam esses dados podem ajudar a expô-los aos principais tomadores de decisão o mais rápido possível. Mas quem toma as decisões também importa.

Com o mundo pego de surpresa, parece que a tomada de decisão do COVID-19 seguiu o modus operandi usual de excluir as vozes das mulheres e das minorias. Uma análise de 115 grupos de trabalho de especialistas e tomada de decisão do COVID-19 de 87 países, incluindo o Reino Unido e os EUA, descobriram que apenas 3,5% tinham paridade de gênero em seus membros, enquanto 85,2% eram maioria homens. O impacto desproporcional do COVID-19 nas comunidades negras e de minorias étnicas e nas mulheres teria sido tão severo se esses grupos de especialistas fossem mais diversificados?

A literatura de inteligência coletiva há muito aponta para o potencial da diversidade na resolução de problemas, mas esses efeitos positivos só podem ser alcançados se as instituições buscarem ativamente uma variedade de vozes. Sem encontrar melhores maneiras de trazer perspectivas diversas para a tomada de decisões, não vamos ficar muito entusiasmados com a forma como os benefícios do Global Pandemic Radar, e outros esforços futuros para reunir dados e inteligência, será sentido.

Embora o COVID tenha elevado a modelagem habilitada para IA ao cerne das decisões governamentais, ainda há um longo caminho a percorrer antes que esses modelos sejam acessíveis às pessoas comuns - algo que poderia ajudar a diversificar a tomada de decisões. É aqui que os métodos participativos mais criativos, destinada a ajudar o público a explorar as consequências das decisões políticas e comportamentos coletivos, pode ter um papel a desempenhar.

O jogo Corona Minister permite que as pessoas explorem as consequências de diferentes intervenções políticas à medida que navegam em compensações entre a saúde pública, a economia e os direitos civis. Em outro lugar, pesquisadores na Dinamarca criaram uma experiência de jogo de RV em que os cidadãos navegam por cenários lotados e tentam evitar infecções. O objetivo da experiência é ajudar os participantes a se envolverem com a complexidade da propagação da doença e o papel desempenhado pela vacinação.

Progredindo em como podemos pensar com eficácia, decidir e agir em conjunto é uma área que quase não recebe investimento em pesquisa. Achamos que usar IA para aproveitar ao máximo a inteligência coletiva distribuída de grandes, diversos grupos são uma importante fronteira para a inovação, e uma grande oportunidade de preparar a população para uma crise futura.

Invista em iniciativas ascendentes

Do Ebola ao COVID, aprendemos repetidamente que as crises exigem respostas de cima para baixo e de baixo para cima. Portanto, embora o Global Pandemic Radar seja um grande passo em frente, os governos que levam a sério a prevenção e a resposta a crises precisam começar a apoiar as infraestruturas digitais e sociais que permitem que as próprias comunidades ajam com inteligência.

Em 2020, vimos como os sistemas existentes de ação comunitária foram capazes de girar rapidamente para se concentrar no COVID-19. Um deles era MetaSUB, um projeto global para construir retratos microbianos de sistemas de transporte urbano que existe desde 2015. Com uma rede de voluntários e cientistas em mais de 100 cidades, eles coletam cotonetes regulares de trens e escadas rolantes, testando os patógenos que encontram para quaisquer marcadores de resistência aos antibióticos.

A pandemia fez com que eles montassem rapidamente o projeto MetaCOV, aplicando sua metodologia anterior para ver como as amostras microbianas mudaram durante a pandemia. Seus dados ajudaram a mostrar que quanto maior o COVID-19 estava na superfície, menos provável era que deixasse alguém doente.

Depois, há o sistema de previsão FluCast, que tem aproveitado a "sabedoria das multidões" para prever as tendências da gripe sazonal para os Centros de Controle de Doenças dos EUA desde 2015. O sistema foi rapidamente adaptado para COVIDCast em 2020, que conta com fontes de dados abertas e com a participação de voluntários. O COVIDCast agora oferece dados em tempo real através de uma gama de indicadores - incluindo uso de máscara e visitas relacionadas ao COVID a médicos - para prever picos regionais em infecções e hospitalizações por COVID.

O fato de esses sistemas já estarem presentes e conectados significava que poderiam ser implantados rapidamente para atender a novos requisitos urgentes. Muitas respostas lideradas pela comunidade têm, claro, emergiu para desempenhar um papel vital sem qualquer apoio institucional existente, como grupos que criam EPIs para hospitais em dificuldades, e comunidades na Índia e no Nepal rastreando suprimentos de oxigênio e disponibilidade de leitos hospitalares. Muitos desses novos grupos devem ser apoiados para que possam se mobilizar rapidamente em futuras emergências.

Além disso, maior investimento proativo, seguindo a liderança de organizações como a Rede Omidyar, agora deve ser direcionado para a infraestrutura da comunidade. E as instituições governamentais devem reconhecer que atualmente é muito difícil para os projetos comunitários se conectarem às instituições. Se eles forem excluídos do planejamento formal, tais grupos não podem oferecer sua inteligência coletiva para o bem coletivo.

Aproveitando a inteligência coletiva

No seu melhor, a inteligência coletiva pode nos ajudar a responder às crises com maior confiança, clareza e cooperação. Mas precisamos começar a construir e reforçar esses esquemas e sistemas agora - antes da próxima crise.

A pandemia foi difícil. Mas também colocou nossa inteligência coletiva sob os holofotes, seja por meio de grupos de WhatsApp da vizinhança ou de pesquisas científicas internacionais. À medida que avançamos em direção à recuperação COVID, apostando em novas iniciativas como o Global Pandemic Radar, devemos garantir que essas lições não sejam esquecidas. Devemos agora investir no poder combinado dos dados, tecnologia e pessoas, o que nos ajudará a evitar o próximo surto e a enfrentar a próxima grande crise da sociedade.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.