Há 12 doenças, como dengue, chikungunya, encefalite japonesa, meningite meningocócica, febre tifoide, difteria, cólera, shigella, disenteria, hepatite viral A, hepatite viral E, leptospirose e malária, notificadas no programa integrado de vigilância de doenças, em que a confirmação laboratorial é necessária
Por Prakash Kumar
As pessoas têm opiniões diferentes sobre como a COVID foi gerenciada. No entanto, ela nos ensinou o uso da tecnologia da nova era para a coleta de dados da fonte, seu processamento e o uso de informações processadas para ações administrativas quase em tempo real. Esse conhecimento pode ser usado para rastrear e prever surtos de outras doenças graves em que são feitos testes laboratoriais para confirmar a doença.
Como os dados estão sendo coletados e processados para a COVID? Laboratórios credenciados testam pessoas com sintomas. Junto com a amostra, os laboratórios também coletam o nome, o endereço e a identificação exclusiva dos pacientes. Os resultados dos testes são compartilhados com o Conselho Indiano de Pesquisa Médica (ICMR) pelo menos uma vez por dia. Se o paciente for considerado positivo, seu endereço é usado para identificar a localidade. Os funcionários da área de saúde do governo usam os detalhes de contato para fornecer ajuda e aconselhamento. Caso o número de pacientes positivos ultrapasse o limite, a localidade é declarada como zona de contenção. O número de pacientes positivos também é plotado em um mapa GIS para identificar os pontos críticos como um mapa de calor (áreas com alta concentração mostradas em vermelho e muito baixas ou nulas em verde e outras no meio). A representação visual em um mapa facilita a compreensão da área afetada. Os dados de um período, como uma semana ou um mês, mostram como a doença viajou/movimentou-se de um lugar para outro ou está apresentando crescimento positivo ou negativo em um local.
O Programa Integrado de Vigilância de Doenças (IDSP) do Centro Nacional de Controle de Doenças (NCDC) é responsável pela vigilância de doenças graves. Eles coletam dados sobre essas doenças e os analisam para detectar surtos e instituir medidas de controle eficazes em tempo hábil. O método usado para a coleta e a compilação de dados é parcialmente manual, o que leva a atrasos. Além disso, em muitos casos, os dados são coletados semanalmente, o que, em determinadas circunstâncias, é um longo período para ações corretivas. De acordo com o site desse programa, "Um dos principais motivos do sucesso limitado da vigilância de doenças no país foi e ainda é, até certo ponto, os métodos manuais de coleta de dados, comunicação, análise e feedback para a tomada de medidas, que consomem muito tempo e exigem muita mão de obra."
No âmbito do programa IDSP, o NCDC estabeleceu sistemas de TI nas Unidades de Vigilância Estaduais e nas Unidades Distritais em 776 locais, com recursos para entrada de dados, treinamento, videoconferência e discussão sobre surtos. Isso deixa o último ponto, ou seja, as unidades de saúde em nível de vilarejo, bloco ou subdistrito, onde os dados são compilados manualmente. Isso naturalmente leva a atrasos.
Por outro lado, um bom sistema de vigilância deve ser abrangente e permitir a coleta e a análise de dados quase em tempo real, de modo que os surtos possam ser detectados com antecedência para que sejam tomadas as medidas apropriadas, como o envio de equipes médicas com os medicamentos necessários.
O método de coleta de dados usado para a COVID pode ser replicado para outras doenças graves com dados quase em tempo real? Essa é a chave. Há 12 doenças, como Dengue, Chikungunya, Encefalite japonesa, Meningite meningocócicaFebre tifoide, difteria, cólera, Shigella, DisenteriaHepatite viral A, Hepatite viral E, Leptospirose e Malária relatadas no programa de vigilância integrada de doenças em que é necessária a confirmação laboratorial. Para essas doenças, os laboratórios patológicos poderiam ser obrigados a compartilhar dados diariamente com o NCDC de forma automatizada. Se um laboratório puder compartilhar dados de testes de COVID com o ICMR, também poderá fazê-lo com o NCDC para essas doenças.
Há um porém. Nem todos os laboratórios patológicos estão autorizados a realizar testes de COVID. Aqueles que foram autorizados a realizar testes de COVID-19 atualizaram seus sistemas de TI para compartilhar automaticamente os dados com o sistema de TI do ICMR. No entanto, há milhares de laboratórios que não estão realizando testes de COVID-19, mas estão realizando testes para doenças graves. Como eles compartilham os dados sobre esses testes com o NCDC de forma automatizada? Com a crescente automação dos testes laboratoriais e o uso de sistemas de TI, haverá muito poucos que ainda registram os resultados manualmente em papel. Tendo em vista o investimento necessário para o sistema de TI, o compartilhamento de dados por esses laboratórios poderia ser feito em duas fases. Na fase 1, um aplicativo móvel poderia ser usado para carregar os dados brutos dos testes realizados para essas doze doenças, que conterão o número total de casos de cada doença e o número de casos positivos. Conhecendo a localização dos laboratórios, o NCDC poderá gerar diariamente um mapa de calor para cada doença em nível de subdistrito ou cidade/bairro. Dessa forma, os relatórios de surtos poderiam ser gerados diariamente em nível de subdistrito.
Na fase 2, um aplicativo baseado em computador poderia ser desenvolvido para esses laboratórios para o compartilhamento de dados no nível do paciente, como está sendo feito para a COVID. Como ele terá o código PIN do endereço do paciente, um mapa em nível de localidade poderá ser gerado para cada doença. Isso ajudará a identificar a zona de contenção no código PIN ou em nível de localidade, o que é mais gerenciável no caso de um surto. Obviamente, isso exigirá um mandato do governo, como foi feito para a COVID, para garantir que todos os laboratórios comecem a informar. Os dados a serem compartilhados com o NCDC não devem incluir nome, número do documento de identidade e número do telefone celular, pois isso pode levar a uma violação de privacidade. Além disso, esses dados não são necessários para a vigilância de doenças.
Uma vez implementado, isso fará com que os estados e o governo central tenham uma visão melhor de um surto de doenças graves para uma resposta oportuna, já que os dados serão recebidos diariamente. Algoritmos baseados em IA poderão ser usados para prever surtos quase em tempo real para uma resposta melhor, o que levará ao salvamento de vidas.
Fonte: ET Health World
