Process Mining e o Projeto ICU4Covid

Process Mining e o Projeto ICU4Covid - Uma Conversa com Madhavi Shankar e Marco Pegoraro

“O potencial de Process Mining é enorme” - Marco Pegoraro, Pesquisador do Laboratório de Ciência de Dados e Processos, Departamento de Ciência da Computação, Universidade RWTH Aachen

Vivemos há mais de dois anos um período de grande incerteza associada à pandemia de COVID-19. Indivíduos, empresas e governos mudaram drasticamente sua forma de viver, de trabalhar e de interagir uns com os outros. Em um mundo densamente interconectado, cada um de nós precisa refletir sobre como podemos contribuir para o bem comum.

Na Everflow, nossa missão é democratizar o uso de Process Mining. Durante a pandemia, colocamos nossa solução à disposição de pesquisadores dispostos a buscar respostas e a avançar o conhecimento científico com a aplicação de mineração de processos.

Entrevistamos os pesquisadores Madhavi Shankar e Marco Pegoraro do Laboratório de Ciência de Dados e Processos do Departamento de Ciência da Computação da Universidade RWTH Aachen sobre o projeto de uso de Process Mining no estudo da Covid-19.

Esse projeto faz parte de uma iniciativa ampla da Comunidade Europeia, o projeto ICU4Covid, que tem como objetivo entregar para cidadãos europeus e para a força de trabalho em saúde, medicina para tratamento intensivo capaz de lutar contra a COVID-19 e validar clinicamente e disponibilizar o sistema Ciber-Físico para telemedicina e medicina de tratamento intensivo. O projeto ICU4Covid foi financiado pelo programa de pesquisa e inovação European Union Horizon 2020 e é desenvolvido por um consórcio formado por 19 instituições de seis países membros da União Europeia.

A entrevista transcorreu da seguinte forma:

Everflow: O que motivou vocês a trabalharem com Process Mining e Covid-19?

Marco Pegoraro: Existem alguns fatores que nos motivaram:

  1. O interesse científico a respeito da Covid-19 que abrange várias áreas do conhecimento: medicina, biologia, ciência da computação, associados à disponibilidade de dados sobre a Covid-19, o que permitiu impulsionar a luta contra a pandemia
  2. O apoio formal à iniciativa, especialmente na forma do ICU4Covid, um projeto muito grande envolvendo mais de 20 instituições de pesquisa
  3. A própria mobilização da pesquisa que já estava em movimento, de tal sorte que um artigo foi aceito para publicação e pode ser acessado neste link.

Everflow: Quais foram as dificuldades encontradas no projeto?

Madhavi Shankar: a maior dificuldade foi coordenar atividades com as clínicas locais, o que exigiu convencimento acerca do potencial de Process Mining. Feito isto, a extração de dados foi fácil, culminando num primeiro dataset que possibilitou o uso da tecnologia e os primeiros “insights” sobre o tema.

Everflow: Podem compartilhar alguns destes “insights”?

Madhavi Shankar: o artigo foi produzido e contém alguns dos insights iniciais. Nosso objetivo é informar as pessoas sobre o que estamos fazendo.  Alguns dos achados versam sobre o “bom comportamento” dos processos, onde se verificou a conformidade dos tratamentos com o modelo padrão definido. O modelo descoberto a partir dos dados também demonstrou alta aderência (“fit”) com os mesmos - desvios mínimos. Além disto, havia pouco ruído nos dados, o que foi resultado de uma sólida política de captura de informações. Do ponto de vista medicamental, vemos uma maior influência do paciente e do médico, tornando o processo mais complexo.

Everflow: Conseguem identificar algum impacto em relação a hospitalização ou mortes?

Marco Pegoraro: Na base de dados inicial foi possível identificar claramente as duas primeiras ondas de Covid-19 que assolaram a Alemanha (e Aachen, em particular). Comparando ambas, é possível notar que na segunda onda, os hospitais estavam melhor preparados, resultando em menor tempo de UTI. Isto foi observado também no uso de ventiladores. Na segunda onda, menos ventiladores foram usados, reduzindo sua taxa de ocupação. Isto parece correlacionar com maior eficácia dos tratamentos e redução das hospitalizações em geral.

Everflow: Qual é o resultado prático da pesquisa?

Madhavi Shankar: Do ponto de vista científico, colaboramos com a iniciativa ICUP4Covid usando Process Mining como uma ferramenta para comparar o trabalho entre diferentes hospitais, buscando, desta forma, identificar melhores práticas a serem usadas no combate à pandemia.

Everflow: Como vocês se sentem acerca deste trabalho?

Marco Pegoraro: Muito bom ver que dados nas mãos das pessoas podem mudar as coisas. Na saúde, vemos mais disposição para acessar dados de qualidade. Em Process Mining, vemos o avanço da tecnologia e seu uso em vários cenários. 

Everflow: Como foi a experiência de usar Everflow nesta pesquisa?

Madhavi Shankar: A ideia inicial do artigo se concentrava na descoberta do processo de hospitalização que estava sendo aplicado. O uso do Everflow simplificou muito nosso trabalho, pois dispensou a necessidade de se codificar coisas em Python ou usar ferramentas de apoio. Ficamos muito felizes com as funcionalidades comparativas (“benchmarking”) e os dashboards que a ferramenta suporta, funcionalidades que nos ajudaram a acelerar nosso trabalho. Em suma, tivemos uma ótima experiência trabalhando com a ferramenta.

EverFlow combina avançadas técnicas de Process Mining e Aprendizado de Máquina em Big data com uma eficiente interface de usuário para prover uma plataforma inovadora e intuitiva para que todos possam analisar e melhorar seus processos e seus negócios.

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