Desenvolvimento de um sistema para monitoramento da Covid-19 no Espírito Santo utilizando software livre

Abstract

RESUMO: Desde 2020 o mundo vem enfrentando a pandemia da Covid-19 que vitimou, até o dia 11 de Março de 2022, mais de 6 milhões de pessoas no mundo, segundo o Dashboard da Covid-19 disponibilizado pela Johns Hopkins University (JHU). Para lidar com essa crise mundial de saúde, uma das ações realizadas por governantes de cada localidade foi o acompanhamento da evolução da pandemia, para que pudessem tomar medidas de prevenção ao contágio. Para isso, no estado brasileiro Espírito Santo, o monitoramento foi realizado através de Dashboards ricos em gráficos, mapas e outros elementos de análises visuais. Entretanto, os Dashboards implementados geralmente utilizam bibliotecas, frameworks e softwares proprietários e, em alguns casos, o próprio Dashboard construído é um software de código fechado. Além de envolver o custo com o pagamento de licenças, a utilização de softwares proprietários também pode limitar a flexibilidade e a customização, bem como impossibilitar o estudo de como o software funciona. Neste trabalho, desenvolvemos um sistema para monitoramento da pandemia de Covid-19 no Espírito Santo utilizando software livre. O sistema desenvolvido obtém automaticamente os dados online de notificações de casos da Covid-19 (disponibilizados pelo Painel da Covid-19 do Espírito Santo) e dados de indicadores de municípios (obtidos através do site IBGE Cidades). Em seguida, o sistema integra os dados obtidos e aplica técnicas de pré-processamento como a limpeza, transformação, redução e integração dos dados. Por fim, os dados pré-processados são utilizados para construir automaticamente gráficos e mapas coropléticos para apresentação no Dashboard. O sistema foi implantado em um servidor online da plataforma Heroku e, dentre as informações apresentadas pelo Dashboard podemos destacar: (i) totalização no estado ou município de casos confirmados, óbitos e recuperados; (ii) gráfico de barras horizontais com o detalhamento das informações por bairro; (iii) mapa coroplético para melhor visualização das informações por município; (iv) gráfico de colunas com a evolução dos dados ao longo do tempo; (v) treemap para visualização de casos confirmados e óbitos para diferentes níveis de região; e (vi) gráfico de bolhas para visualização de casos confirmados e óbitos ou incidência e letalidade por municípios. A integração com o IBGE possibilitou também ao sistema apresentar as informações de incidência e letalidade, permitindo, com isso, o monitoramento da disseminação da doença nos municípios. Portanto, o sistema desenvolvido já está pronto e pode ser colocado em produção (a um custo relativamente baixo) para auxiliar na tomada de decisão no estado. O sistema foi desenvolvido de forma modularizada e, com isso, pode ser facilmente aplicado a dados de Covid-19 de outros estados brasileiros e para outros tipos de doenças, podendo necessitar de apenas pequenas adaptações.

ABSTRACT: Since 2020, the world has been facing the Covid-19 pandemic that has killed, until March 11th, 2022, more than 6 million people worldwide, according to the Covid-19 Dashboard provided by Johns Hopkins University (JHU). To deal with this global health crisis, one of the actions taken by the rulers of each area, was to monitor the evolution of the pandemic, so that they could take measures to prevent contagion. For this, in the Brazilian state of Espírito Santo, the tracking was carried out through Dashboards rich in graphics, maps and other elements of visual analysis. However, the implemented Dashboards generally use licensed libraries, frameworks and software and, in some cases, the Dashboard built is a closed source software. Besides involving the cost of paying for licenses, the use of licensed softwares can also limit flexibility and customization, as well as make it impossible to study how the software works. In this work, we developed a system for monitoring the Covid-19 pandemic in Espírito Santo using a free software. The developed system automatically obtains online data from notifications of Covid-19 cases (provided by the Covid-19 Panel of Espírito Santo) and data from municipal indicators (obtained through the IBGE Cidades website). Then, the system integrates the obtained data and applies pre-processing techniques such as data cleaning, transformation, reduction and integration. Finally, the pre-processed data is used to automatically build graphs and choropleth maps for presentation in the Dashboard. The system was implemented on an online server of the Heroku platform and, among the information presented by the Dashboard, we can highlight: (i) totalization in the state or municipality confirmed cases, deaths and recovered; (ii) horizontal bar graph detailing information by neighborhood; (iii) choropleth map for better visualization of information by municipality; (iv) column chart with data evolution over time; (v) treemap for viewing confirmed cases and deaths for different levels of region; and (vi) bubble chart to visualize confirmed cases and deaths or incidence and lethality by municipalities. The integration with the IBGE also enabled the system to present information on incidence and lethality, thus allowing the monitoring of the spread of the disease in the municipalities. Therefore, the developed system is ready and can be put into production (at a relatively low cost) to assist in decision making in the state. The system was developed in a modularized way and, therefore, can be easily applied to Covid-19 data from other Brazilian states and to other types of diseases, which may require only minor adaptations.