A Internet das Coisas (IoT) está fazendo seu papel na guerra contra a Covid-19. A fabricante de termômetros digitais conectados Kinsa Health, está usando os dados da leitura da temperatura dos seus mais de 1 milhão de dispositivos espalhados pelos lares dos EUA para criar um Health Weather map, que permite identificar aumentos de temperatura corporal atípicos pelos EUA desde 1 de março. Desde que começou o projeto, a empresa está recebendo mais de 162 mil leituras de temperatura diárias.
O mapa, que foi lançado em 18 de março, utiliza dados anonimizados, que podem ser ampliados por usuários de outros termômetros ao incluir seus sintomas em um app gratuito que a empresa lançou. A Kinsa usa esses dados desde 2018, inicialmente para mapear a evolução dos surtos de influenza. Nesse projeto, a Kinsa adaptou o software para identificar picos de febre atípica, que não corresponderiam aos padrões históricos da gripe normal, e que portanto estariam associados ao Covid-19.
Atualização (1/4/20): O distanciamento social está retardando a propagação de doenças febris em todo o país. Veja os dados aqui . Nota: Isso não significa que os casos do COVID-19 estão em declínio . De fato, esperamos que os casos relatados continuem aumentando no curto prazo.
Atualização (27/3/20): ‘Doença atípica’ agora reflete a quantidade cumulativa de doenças atípicas que observamos desde 1º de março – anteriormente esse mapa refletia apenas novas doenças atípicas. Acreditamos que isso fornece uma visão mais abrangente dos pontos críticos de doenças nos EUA.
https://healthweather.us/?mode=Atypical
Como ler estes gráficos:
O mapa acima mostra quanta doença semelhante à influenza está acima dos níveis normais esperados que detectamos desde 1º de março.
O gráfico de séries temporais permite comparar as observações de Kinsa sobre o nível de doença semelhante à influenza nos EUA , em laranja e vermelho, contra onde esperávamos que elas estivessem, em azul, e ver como essa relação mudou nos últimos anos. semanas
Os dados são atuais em: 31 de março de 2020
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