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title: "Cluster-based approach: o modelo japonês contra a Covid-19"
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author: ilumeo-admin
published: 2020-05-16T11:34:20Z
modified: 2023-07-28T02:53:41Z
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# Cluster-based approach: o modelo japonês contra a Covid-19

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O Japão tem obtido significativo sucesso no controle do Covid-19 graças a uma estratégia baseada em clusters, mesmo princípio utilizado por empresas como a Netflix para personalizar serviços

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O Japão adotou um modelo diferente de combate a pandemia do Coronavírus em relação a outros países do mundo, o que levou a uma contaminação menor da população, economia com testes de infecção e e flexibilização das regras de distanciamento social. Os dados ainda não são definitivos, pois somente nos próximos meses será possível saber se a estratégia realmente surtiu efeito positivo na preservação de vidas a longo prazo. Porém, os números levantados até o início de maio de 2020 são promissores. 

Até o dia 14 de maio de 2020, dados oficiais divulgavam 16.203 casos confirmados e 713 mortos em território japonês, números superiores a outros 28 países.

O modelo japonês: Testar-
Rastrear-Tratar 

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O modelo japonês de combate à pandemia é baseado em cluster, derivado de uma hipótese obtida em um estudo epidemiológico realizado no navio Diamond Princess, que entrou no porto da cidade Yokohama em 5 de fevereiro e ficou isolado por semanas após a descoberta de passageiros infectados. No total, dos 3.711 tripulantes, 712 testaram positivo para o Covid-19, com um saldo final de 7 mortos.

                  
            

Navio Diamond Princess

Na embarcação, 2.999 pessoas não foram infectadas pelo vírus, mesmo tendo contato próximo umas com as outras. A hipótese sugere que o aumento explosivo de pessoas infectadas é resultado da alta transmissibilidade de certos indivíduos contaminados, que formam um aglomerado. Indivíduos infectados com transmissibilidade ainda mais alta aparecem nesses agrupamentos para formar mais agrupamentos e infectar muitos outros. 

A premissa básica dessa estratégia é a sigla TTT, de &#8220;Test-Trace-Treat” ou “Testar-Rastrear-Tratar”, em português. Depois que um indivíduo infectado apresenta sintomas externos, como febre, cada cluster de infecção é rastreado até a fonte original e todos no cluster são isolados e tratados conforme necessário.&nbsp;Esse teste preciso significa que não é necessário um teste abrangente da população, tornando-o extremamente econômico

O sucesso das abordagens em Hokkaido  

A abordagem em cluster foi colocada em prática em fevereiro, quando a ilha principal de Hokkaido, no norte do Japão, sofreu um surto.&nbsp;Uma intervenção TTT baseada em cluster &#8211; juntamente com o fechamento de rotas de transporte e uma ligação pessoal do governador para os moradores solicitando a permanência em casa &#8211; conteve o surto com um significativo sucesso.

Para que a abordagem baseada em cluster seja eficaz, são importantes medidas de proteção nos aeroportos e portos.&nbsp;Hokkaido tem a vantagem de ser uma ilha, facilitando comparativamente o controle do fluxo de pessoas infectadas.&nbsp;Assim, é possível rastrear o agrupamento de pessoas em cluster de forma mais rápida e eficaz. 

Após o sucesso em Hokkaido, a abordagem baseada em cluster foi adotada nacionalmente.&nbsp;Em cidades consideradas metrópoles, como Osaka e Tóquio, foi mais difícil conter o surto. Por isso, medidas como o decreto de situação de emergência e o isolamento ou distanciamento social são fundamentais para frear a disseminação de vírus, mesmo com a estratégia do cluster. 

A abordagem em cluster em outros países 

Outros países do leste da Ásia que empregaram com sucesso uma estratégia TTT baseada em cluster, como China e Coréia do Sul, usaram pequenos exércitos de rastreadores especializados.&nbsp;A abordagem requer rastreamento profissional e rápido, com contatos sendo encontrados e testados em 24 horas.

A China, por exemplo, usou 1.800 equipes de cinco epidemiologistas para rastrear dezenas de milhares de contatos diariamente, resultando em mais de 700.000 pessoas sendo processadas.&nbsp;Países como o Reino Unido e os EUA estão apenas começando a ter equipes de rastreamento trabalhando, mesmo após dezenas de milhares de mortes de Covid-19 em cada país.

Clusterizando negócios

A utilização de clusters também é um diferencial em negócios para agregar benefícios diversos. Serviços inovadores como Spotify, Google Play Music e Netflix utilizam sistemas de recomendação ancorados em Inteligência Artificial. Dessa forma, é possível que a experiência de cada usuário realmente seja única e personalizada, resolvendo um problema de escolha que surge da exposição a milhões de faixas de áudio e milhares de filmes e séries, por exemplo, e aumentando o índice de satisfação das plataformas, que contribui para a melhora na retenção de clientes.

Por exemplo, sistemas de recomendação baseados em filtragem colaborativa comparam faixas e faixas ouvidas por diferentes usuários, e, em seguida, sugerem músicas que não aparecem na biblioteca do usuário, mas são ouvidas por outros usuários com interesses semelhantes.

                  
            

A infraestrutura de recomendação da Netflix é uma excelente ilustração de uma solução funcional para esse desafio. O sistema é baseado em uma combinação de algoritmos supervisionados e não supervisionados que geram recomendações personalizadas. Em 2017, eram cerca de 1300 clusters que segmentavam todos os 93 milhões de assinantes à época. As recomendações de filmes altamente personalizadas aparecem nas linhas de gênero e nas listas &#8216;Porque você assistiu&#8217; exibidas na página inicial do usuário. 

As linhas de gênero são criadas por um algoritmo PVR (Personal Video Ranker) que obtém as melhores correspondências de todo o catálogo de vídeos de cada usuário de maneira personalizada. As listas baseadas em PVR são mais eficientes se combinadas com correspondências de &#8216;popularidade não personalizada&#8217;. O classificador Top N, que produz recomendações na linha &#8216;Top Picks&#8217;, combina filtragem personalizada com os filmes mais populares do catálogo. Em outras palavras, ele se concentra no topo do ranking e seleciona os filmes que melhor atendem às preferências do usuário.

Por sua vez, a linha &#8216;Trending Now&#8217; identifica tendências sazonais (como o aumento nos filmes de Natal e Ano Novo no final do ano) e tendências de curto prazo causadas por eventos importantes, como furacões, eleições presidenciais ou pandemias, como o caso do Coronavírus. A combinação desses algoritmos de personalização cria uma experiência muito abrangente de recomendações que torna a Netflix tão eficiente na retenção de membros.
