Aplicações de ciência de dados na saúde e medicina

Abstract

Devido à evolução da tecnologia, vivemos em um mundo de produção diária massiva de dados. Basicamente, com tudo o que fazemos desde acordar até a hora que vamos dormir, estamos produzindo dados. Desde quando acessamos nossas redes sociais, a conexão à alguma rede de internet, a compra em algum estabelecimento físico ou e-commerce, as câmeras de segurança de lugares que frequentamos, os sensores instalados em nossos carros, ou até mesmo uma pesquisa pontual em algum site de busca. Para este fenômeno, surgiu o conceito que é chamado de Big Data. Porém, os dados por si não conseguem transmitir muita coisa. E partir disso, surgiu a necessidade de transformar todo esse volume de dados em algo de valor. A possibilidade da transformação do dado bruto em uma informação, para que através do conhecimento, fossem tomadas decisões de impacto, tanto econômicas e sociais, gerou um alerta em todas as empresas. Apesar de teoricamente, esse conceito de análise de dados já ser conhecido anteriormente pela aplicação de fórmulas matemáticas e técnicas estatísticas, não acontecia no volume e na rapidez que atualmente é possível. Hoje a utilização de dados é a essência da competitividade, produtividade, crescimento e inovação dentro das empresas. As decisões tomadas a partir de intuições foram sendo deixadas de lado, para serem tomadas a partir de resultados de análises de dados. O objetivo deste trabalho é apresentar conceitos, práticas e tecnologias utilizadas durante todo o processo de ciclo de vida do dado, desde a sua produção até o seu descarte. Desde 2020 até o presente momento, vivemos em uma pandemia mundial causada pelo COVID-19. Além dos conceitos teóricos e fundamentais, são apresentados modelos e análises aplicadas à saúde e medicina, utilizando a linguagem Python.

Due to the evolution of technology, we live in a world of massive daily data production. Basically, with everything we do from waking up to going to sleep, we are producing data. From when we access our social networks, the connection to some internet network, the purchase in some physical store or e-commerce, the security cameras in places we frequent, the sensors installed in our cars, or even a punctual search in some search engine. For this phenomenon, the concept that is called Big Data emerged. However, data by itself cannot convey much. And from this arose the need to transform all this volume of data into something of value. The possibility of transforming raw data into information, so that through knowledge, impactful decisions could be made, both economically and socially, has generated a wake-up call in all companies. Although theoretically, this concept of data analysis was already known before by the application of mathematical formulas and statistical techniques, it did not happen in the volume and speed that is currently possible. Today the use of data is the essence of competitiveness, productivity, growth, and innovation within companies. Decisions made based on intuition have been left aside, to be made based on the results of data analysis. The objective of this essay is to present concepts, practices, and technologies used throughout the data life cycle process, from its production to its disposal. From 2020 to the present time, we live in a worldwide pandemic caused by COVID-19. In addition to theoretical and fundamental concepts, models and analysis applied to health and medicine are presented, using the Python language.