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Penny Gunterman29 de jun de 2020

Tenho dados, vou recuperar

Aprendi muito no ano passado. Aprendi que existem pessoas incríveis em todo lugar, se você permitir que elas sejam incríveis. Aprendi que há muito pelo que sermos gratos. Aprendi que os seres humanos podem suportar muita coisa: boas, ruins e de todos os tipos. E tudo começou porque descobri que eu tinha leucemia. Agora você pode ter acesso ao aprendizado, sem as complicações. Bem-vindo às lições sobre leucemia.

A quimioterapia para câncer de sangue compartilha muitas das alegrias de outras quimioterapias, com um pequeno diferencial. Por ser o mecanismo de produção de sangue que ficou maluco, os agentes de quimioterapia deixam seu corpo incapaz de produzir células fundamentais do sangue, como os glóbulos vermelhos (que transportam oxigênio), as plaquetas (que ajudam a coagulação em sangramentos), os glóbulos brancos (coletivamente envolvidos no combate a infecções) e o importante subconjunto de células chamadas neutrófilos, que são as principais células associadas ao sistema imunológico. Seu sistema imunológico é reduzido a praticamente zero. Nesse estado, você está tão vulnerável a infecções que, na ala de câncer de sangue da UCLA, não há permissão para banhos de chuveiro. Pode haver patógenos em aerossol no chuveiro. Em vez disso, a equipe médica enche uma banheira, despeja desinfetante, espera e só então você pode tomar banho. Escovas de dente normais são um contrabando. Como seus níveis de plaquetas estão 1/10 do normal, escovas de dente apresentam risco de sangramento, e bactérias orais normais podem causar infecções no sangue (aconteceu comigo duas vezes). Então, sim, no ponto em que a higiene regular é um risco para a saúde, você pode imaginar que ficará bem isolado em um hospital por um tempo.

Lá estava eu, em isolamento hospitalar por um mês de cada vez para cada uma das 4 sessões de quimioterapia. Nenhuma criança com menos de 12 anos, nenhuma saída da enfermaria, nenhuma fruta ou verdura fresca (pode haver bactérias na superfície), nenhuma caminhada fora do quarto sem máscara. Todas as manhãs é feita uma coleta de sangue para rastrear as contagens de células para determinar quando são necessárias transfusões de sangue e plaquetas e monitorar o progresso da contagem de glóbulos brancos/neutrófilos até que você tenha o suficiente para receber alta. A temperatura é medida a cada 4 horas para verificar se há febre. Sem sistema imunológico, o primeiro e último sinal de perigo é a febre. No instante em que a temperatura passa de 38 °C (100,4 ºF), o processo começa com hemocultura, radiografia de tórax e um regime de antibióticos que começa dentro de 2 horas e vai durar o resto da internação.

É a espera final para algo ruim acontecer... Ou não é? Hemogramas, números em um gráfico, dados. Sou uma engenheira que agora estava presa ao hospital sem muito o que fazer. Pode apostar que a planilha do Excel ia sair.

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Se já tentou obter informações de um médico, você sabe como é: “todo mundo é diferente”, “é difícil dizer exatamente”, e então eles citam regras gerais. Para o primeiro ciclo de quimioterapia, como não havia nenhuma outra informação, confiei no mantra deles: “as plaquetas são as últimas a voltar” e “seus neutrófilos devem voltar em breve”. Acabou que ambos estavam errados: minhas plaquetas voltaram rugindo primeiro e minha recuperação demorou 4 semanas, em vez do que descobrimos mais tarde ser a expectativa implícita deles, de 2 semanas.

Mas a cada rodada subsequente, tenho mais dados. O cérebro humano é ótimo com reconhecimento de padrões. E também estou começando a aprender meus próprios sinais: uma pressão sanguínea elevada geralmente está relacionada a uma febre. Se eu começasse a sentir frio fora de 2 da tarde, quando o sistema HVAC entraria em overdrive, havia uma boa chance de eu estar com febre nas 1-2 horas seguintes. O colega atendente passou a acreditar quando eu disse a ele que, com base em dados históricos, eu esperava ter febre em algum momento nas próximas 48 a 72 horas. “Vamos ver, você está indo muito bem”, ele dizia com incredulidade. 48 horas depois? Febre. As coisas mudaram. Agora os médicos ME pediam por MINHAS previsões de quando minha contagem aumentaria e em que período eu teria alta do hospital. Eu sinalizava os principais eventos na planilha e podia ver quanto tempo eu estava tomando quais medicamentos mais rápido do que as enfermeiras.

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A OSIsoft fabrica software de dados para operadores industriais. Ouvimos falar de “sussurradores de ativos” o tempo todo. Os caras e garotas que conhecem seus ativos e processos como a palma da mão. Eles ouvem um ruído pouco fora do normal ou percebem uma leitura flutuante e podem prever uma falha iminente do equipamento. Sempre fiquei impressionada com isso, e agora tenho um nível ainda maior de compreensão de quão longe o big data e todas essas outras iniciativas devem ir antes de alcançar o cérebro humano.

Porque o desafio é preencher essa lacuna entre o agregado e o individual. Naquele tempo de quarentena (antes que o resto do mundo também fosse colocado em quarentena), eu vasculhei artigos científicos. Mas era difícil aplicar os dados médicos. Até que ponto aqueles pacientes eram semelhantes a mim? Qual a idade deles? Eles tinham a mesma mutação genética que eu? Quais agentes quimioterápicos haviam sido usados? A medula óssea deles se recuperava em velocidade semelhante?

Os operadores industriais enfrentam desafios parecidos ao tentar caracterizar e prever falhas de seus próprios ativos. Os dados principais estão espalhados pelos sistemas, e os metadados nem sempre estão lá para fazer uma comparação equivalente: as outras unidades estão funcionando em condições climáticas semelhantes? Carga de trabalho? Os dados longitudinais estão disponíveis para sobrepor a degradação da linha de base esperada ao longo do tempo? Para fazer modelos representativos, o big data geralmente não é suficiente; tem que ser dados ENORMES. E dados enormes bem selecionados. Enormes o suficiente para que haja dados suficientes restantes no conjunto de treinamento após sua segmentação. Estatísticas gerais são absolutamente melhores do que nada, mas eu também percebi a lacuna entre essas distribuições e minha própria capacidade de reconhecer padrões. À medida que todos constroem seus conjuntos de dados e o burburinho de algoritmos avançados preenche as revistas de negócios, é fácil ignorar os insights quase prescientes dos sussurros de ativos.

Um dia, teremos os datasets para poder fatiar e dividir as variáveis relevantes que nos permitirão criar modelos confiáveis. Nós vamos chegar lá. Admito que os regulamentos da HIPAA tornam isso mais difícil para informações médicas, além de muitos metadados serem armazenados em formato de notas digitadas que são difíceis de extrair. Eu ADORARIA ver mais compartilhamento de dados em geral, como podemos apreciar especialmente nestes tempos de COVID, enquanto tentamos entender os fatores de risco que são aplicáveis a nós mesmos. Faremos parte do grupo de sorte assintomático ou precisamos nos preparar para sermos duramente atingidos? Empresas de processos e fabricação pesados certamente estão mais adiantadas, e os fornecedores de equipamentos estão fazendo incursões. A ascensão dos dispositivos IoT certamente reduz o custo de coleta de dados, embora ainda tenhamos de enfrentar a consolidação e a normalização por enquanto. Vai ser necessária uma grande quantidade de dados, boa marcação/contexto e um meio de trabalhar com dados validados (por exemplo, de um hospital ou sistema de controle) e informais (por exemplo, de indivíduos). Big data e inteligência artificial chegarão lá, sem dúvida.

Enquanto isso, continuo apostando no engenheiro com algumas ferramentas malucas e um grande interesse em acertar as previsões. Parece ser o que meus médicos fizeram.

Penny GuntermanGerente de Marketing de ProdutosPenny é uma gerente de marketing de produtos focada em ajudar os usuários a descobrirem o valor máximo do PI System. Antes da OSIsoft, ela conduziu pesquisa de célula de combustível nos Laboratórios Nacionais Lawrence de Berkeley e Los Alamos. Ela é PhD em Engenharia Química e bacharel em Engenharia Química e Administração pela UC Berkeley e Caltech, respectivamente.
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