Há dados que poderiam nos ajudar contra o Coronavírus. Mas quem detém essas informações?

Como as novas tecnologias podem nos ajudar a combater o contágio do Covid-19? É urgente definir uma estrutura regulatória que permita proteger a privacidade, mas também contemplar necessidades excepcionais que possam surgir.

Há uma grande agitação em todo o mundo, com milhares de pessoas que trabalham na tentativa de conter a disseminação de Covid-19, mais conhecido como Coronavírus, enquanto diversas equipes distribuídas em várias zonas do mundo estão se ocupando de identificar uma vacina ou um tratamento farmacológico que possa limitar os danos.

Os procedimentos para conter a propagação baseiam-se principalmente na tentativa de identificar os indivíduos infectados e na tentativa de identificar o que fizeram nos dias anteriores, quem encontraram e que lugares frequentaram. O objetivo é identificar outras pessoas que, tendo entrado em contato com os indivíduos infectados, podem ter sido infectadas e, portanto, poderiam precisar de assistência médica, além dessas pessoas poderem infectar outras pessoas em uma espécie de reação em cadeia que, se não for interrompida em seus estágios iniciais, pode se tornar irreprimível.

A identificação do grafo de contágio é, portanto, uma operação longa e complexa, na qual o tempo é uma variável determinante: quanto antes se consegue identificar e alertar pessoas potencialmente contagiadas, antes se poderá dar assistência e, ao mesmo tempo, limitar a disseminação da epidemia, impedindo-os de entrar em contato com outros sujeitos.

O verdadeiro problema é que esta fase de pesquisa é feita principalmente entrevistando as pessoas, perguntando onde estiveram nos dias anteriores, quem encontraram, que lugares frequentaram, que meios de transporte usaram, procurando recuperar sucessivamente, com enorme esforço, os nomes de todos aqueles que podem ter encontrado no mesmo vagão de trem, no mesmo restaurante ou na mesma reunião de trabalho, o que pode gerar, inevitavelmente, erros, imprecisões e potenciais omissões voluntárias.

Na Coreia do Sul, a questão foi enfrentada de modo pragmático, usando todas as informações disponíveis com o objetivo de identificar os cidadãos potencialmente infectados e prevenir o contágio de outras porções da população. Entre as informações disponíveis há também as imagens das câmeras de segurança, as transações dos cartões de crédito, os dados de posicionamento detectados pelo smartphone e pelos automóveis. Todas estas informações foram detectadas, cruzadas e elaboradas e isso permitiu reduzir drasticamente o grafo de contágio. O outro lado da moeda é o fato de, às vezes, não ter sido respeitada a privacidade dos indivíduos, comunicando para a população informações anônimas que, de toda forma, permitiram identificar alguns cidadãos potencialmente portadores do vírus ou alguns comportamentos que estes cidadãos teriam preferido que ficassem reservados.

Na Itália, essas análises são feitas manualmente e com muitos esforços, quando na realidade existe um gigantesco banco de dados completo, preciso e confiável, capaz de fornecer informações pontuais de onde estávamos em um determinado momento e com quem, fornecendo ao mesmo tempo os dados cadastrais e os respetivos deslocamentos sucessivos de todas as pessoas que encontramos no período de observação, aquelas que conhecemos, como parentes, amigos e colegas, mas também aquelas que não conhecemos, ou seja, aquelas que estavam sentadas ao nosso lado no trem ou estavam na mesa ao lado no restaurante e até mesmo aquelas com quem compartilhamos a sala de espera de um médico.

Trata-se de uma enorme quantidade de informações geradas pelas própria pessoas por meio de smartphones, que é o dispositivo usado por quase toda a população e contempla ferramentas que a qualquer momento armazenam informações sobre nossa posição e as utilizam para fins comerciais para melhorar nosso perfil de consumidor ou para nos conectar melhor com nossos contatos nas mídia sociais.

Se, em vez de usar a técnica da entrevista para determinar a posição e os deslocamentos ao longo do tempo de pessoas potencialmente contagiosas, pudéssemos acessar diretamente estas informações, teríamos os dados imediatamente, sem possibilidade de erro, e poderíamos identificar e alertar em tempo real, com os próprios smartphones, as pessoas que entraram em contato com possíveis infectados convidando-as a manter comportamentos que não coloquem em risco a própria saúde e a dos outros, bloqueando, de fato, a difusão da doença com simplicidade e rapidez.

O verdadeiro problema, no entanto, é que esses dados não estão em nossa disponibilidade real. Estamos no terrível paradoxo segundo o qual nós produzimos dados com os nossos comportamentos cotidianos, os cedemos para empresas privadas que os usam para fins comerciais com o objetivo de nos ajudar a escolher um produto ou para nos propor um pacote férias, mas são dados que não podem ser usados pelos órgãos do Estado para um trabalho de salvar vidas. Estes dados poderiam melhorar enormemente a própria eficiência.

A situação é ainda mais complicada quando, a partir de dados geográficos simples, tentamos desviar a atenção para o uso de dados de saúde coletados por outros tipos de dispositivos portáteis, como dados pessoais do smartwatch. De fato, muitos de nós usam dispositivos que podem detectar frequência cardíaca, temperatura corporal, pressão arterial e realizar eletrocardiogramas reais. Esses dados geralmente são usados para criar um tipo de perfil sanitário do usuário e, em alguns casos, contribuem para identificar precocemente problemas de saúde.

É evidente que, durante a ação de combater uma epidemia, poderia ser muito útil para quem lida diretamente com ela. Seria possível saber que, em certas áreas do território, há um número anômalo de pessoas com parâmetros vitais fora do normal ou das estatísticas.

Todas essas informações, fornecidas por algoritmos tradicionais e sem recorrer à inteligência artificial poderiam fornecer uma grande ajuda para enfrentar uma emergência de saúde em escala global. Infelizmente, apesar de terem sido produzidas por nós, não são disponibilizadas aos órgãos que poderiam usá-las como uma ferramenta útil para salvar nossas vidas.

Num futuro próximo será importante lidar com essas questões em escala internacional para encontrarmos um modo de combinar as normas que tutelam a nossa privacidade com eventuais necessidades excepcionais que possam surgir. Será essencial acrescentar ao conceito de "data monetization" um conceito mais moderno de "data sustainability" para que o conjunto de dados que produzimos como indivíduos possa ser utilizado em várias modalidades, tutelando o quanto mais possível a nossa confidencialidade para ajudar as autoridades em situações excepcionais naqueles processos em que o objetivo é salvar as nossas vidas.

Não será fácil. já que as regras atuais parecem não permitir grandes espaços nesse sentido, mesmo que seja permitido que as instituições coletem diretamente da população dados pessoais considerados úteis, mesmo aqueles definidos como mais sensíveis, tais como dados biométricos e informações sobre condenações e crimes. Seria preciso criar meios para que houvesse uma autorização de maneira simplificada.

O caminho será identificar as corretas modalidades que permitam às instituições, em situação de emergência sanitária, acessar os dados produzidos pelos cidadãos com seus smartphone e seus dispositivos wearable, dados que geralmente são utilizados para fins de perfil comercial, de modo que possam ser usados para ajudar os próprios cidadãos, permitindo não adoecer e não contagiar o resto da população e, em muitos casos, salvando suas vidas.

É preciso criar um modelo que estabeleça uma nova regra, a qual o dado, podendo contribuir para salvar a vida das pessoas, deveria ser usado de modo responsável.

* Massimo Canducci é Chief Innovation Officer da Engineering Itália, companhia global de Tecnologia da Informação e Consultoria especializada em Transformação Digital

Sobre a Engineering (http://br.engineering)

Companhia global de Tecnologia da Informação e Consultoria especializada em Transformação Digital. A Engineering transforma os processos de negócio das empresas em modelos operacionais alinhados com a Era Digital a partir do Business Integration, da TI Consulting e do Outsourcing. Com 39 anos de experiência no mercado de TI, mais de 10 mil profissionais e projetos em mais de mil clientes de grande porte nos mais diversos mercados, a experiência do grupo aprimora-se ainda mais pelo investimento contínuo em pesquisa e desenvolvimento, contando com mais de 250 pesquisadores, além de parcerias com os principais centros e pesquisa e universidades do mundo.