ministÉrio da defesa exÉrcito brasileiro secretaria de ... · engenharia, seção de engenharia...
TRANSCRIPT
MINISTÉRIO DA DEFESA
EXÉRCITO BRASILEIRO
SECRETARIA DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
Seção de Engenharia da Computação / SE 8
Leonardo Sá Silveira Lima
Sistema de Aquisição e Difusão de Informações Epidemiológicas
Rio de Janeiro
Junho de 2011
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
Leonardo Sá Silveira Lima
Sistema de Aquisição e Difusão de Informações Epidemiológicas
Relatório de IP apresentado no Curso de
Engenharia de Computação do Instituto Militar de
Engenharia, como avaliação de VF.
Orientadores: Prof. Ronaldo Moreira Salles -
Ph.D e Prof. Wallace Anacleto Pinheiro, D.Sc
Rio de Janeiro
Junho de 2011
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
Praça General Tibúrcio, 80 – Praia Vermelha
Rio de Janeiro - RJ CEP: 22290-270
Este exemplar é de propriedade do Instituto Militar de Engenharia, que poderá
incluí-lo em base de dados, armazenar em computador, micro-filmar ou adotar
qualquer forma de arquivamento.
É permitida a menção, reprodução parcial ou integral e a transmissão entre
bibliotecas deste trabalho, sem modificação de seu texto, em qualquer meio que esteja
ou venha a ser fixado, para pesquisa acadêmica, comentários e citações, desde que
sem finalidade comercial e que seja feita a referência bibliográfica completa.
Os conceitos expressos neste trabalho são de responsabilidade do autor e
do(s) orientador(es).
Lima, Leonardo Sá Silveira.
Sistema de Aquisição e Difusão de Informações Epidemiológicas.
27 f.
Trabalho de Verificação Final (graduação) – Instituto Militar de
Engenharia, Seção de Engenharia da Computação, 2011.
Orientação: Ronaldo Moreira Salles e Wallace Anacleto Pinheiro,
Seção de Engenharia da Computação.
Título: Sistema de Aquisição e Difusão de Informações Epidemiológicas.
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
Leonardo Sá Silveira Lima
Sistema de Aquisição e Difusão de Informações Epidemiológicas.
Trabalho de Verificação Final apresentada ao Curso de Graduação de Engenharia de
Computação como requisito parcial para a obtenção do título de Engenheiro.
Orientador: Professores Ronaldo Moreira Salles - Ph.D e Wallace Anacleto
Pinheiro, D.Sc.
Aprovada em 28 de Junho de 2011 pela seguinte Banca Examinadora:
__________________________________________________________
T.C. Ronaldo Moreira Salles - Ph.D.
__________________________________________________________
Cap. Wallace Anacleto Pinheiro, D.Sc.
__________________________________________________________
Maj. David Fernandes Cruz Moura, D.Sc.
__________________________________________________________
Cap. Julio Cesar Duarte, D.C.
Rio de Janeiro
Junho de 2011
Resumo
Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta visual para auxiliar
a exibição de informações com dados gerados durante uma epidemia. Esta ferramenta
tem como base o Sistema Operativo da Defesa Civil. A motivação para a criação desta
ferramenta surgiu devido a uma necessidade de visualizar, de maneira simples e
intuitiva, em um mapa, informações sobre uma epidemia, de forma a facilitar o
processo de tomada de decisão. Esta ferramenta está sendo elaborada com base nos
conhecimentos públicos disponibilizados pelo Sistema de Informação de Agravos de
Notificação (SINAN) e tecnologias disponibilizados pelo Google. Dentre elas,
empregam-se ferramentas como: Google Maps, Google Earth e o Google Fusion
Tables.
Sumário
1. Introdução .........................................................................................................................6
1.1 Contextualização .....................................................................................................6
1.2 Objetivo ......................................................................................................................7
1.3 Organização do Trabalho ......................................................................................7
2. Referencial Teórico .........................................................................................................8
2.1.1 Conceitos básicos .................................................................................................8
2.2 Sistema Operativo da Defesa Civil - SODC ............................................................9
2.3 APIs do Google ...........................................................................................................12
2.3.1Clusterização com base quadrada ...................................................................14
2.3.2 Clusterização baseada na distância ...............................................................15
3. Proposta ..........................................................................................................................18
3.1 Camadas .......................................................................................................................19
3.1.1. User Interface (Visualização do Usuário) .....................................................19
3.1.2 Server (Processador de dados) .......................................................................20
3.1.3 Repository (Repositório) ...................................................................................20
4. Protótipo ..........................................................................................................................22
5. Conclusão, Contribuições e Trabalhos Futuros ....................................................25
5.1 Contribuições e Resultados Obtidos .....................................................................25
Referências .............................................................................................................................26
1. Introdução
1.1 Contextualização
O Laboratório de Aquisição e Difusão de Informações Epidemiológicas do
Estado do Rio de Janeiro é um projeto financiado pela FAPERJ e desenvolvido no
Instituto Militar de Engenharia. Ele tem como objetivo principal gerar a infra-estrutura
tecnológica voltada para implantação de um núcleo de aquisição e difusão de
informações relacionadas a epidemias, como, por exemplo, a epidemia de dengue que
atingiu o estado do Rio de Janeiro em 2008. Para tanto, tem sido concebida uma
estratégia para o processo de integração de informações sobre doenças
epidemiológicas coletadas nas diversas instâncias do Sistema Público de Saúde, em
momentos de maior incidência da doença, fortalecendo assim o monitoramento
epidemiológico.
A informação é o ponto de partida para desencadear ações de controle. Neste
sentido, observa-se que há uma efetiva carência de ferramentas de comando e
controle que possam auxiliar no gerenciamento de dados advindos de diferentes
fontes e em diferentes formatos, trazendo graves consequências sociais. Geralmente,
os sitemas que se destinam a essa atividade são plataformas pagas que possuem
formatos proprietários criando uma dependência indesejada. Para isso o Exército vem
desenvolvendo seu próprio sistema de Comando e Controle (C2). Ainda neste
contexto, a visualização dessas informações integradas é uma necessidade,
principalmente no que concerne a visualização em mapas, sendo este um dos
problemas discutidos neste trabalho.
Acredita-se que, por meio da integração de dados, será possível gerar um ambiente
de Comando e Controle capaz de fortalecer a capacidade de avaliação do quadro
epidemiológico e das tendências da dengue para possibilitar uma oportuna e
adequada tomada de decisão.
O Sistema Operativo da Defesa Civil (SODC) é uma solução do Exército para
ajudar nesses tipos de problema onde é necessário a visualização de uma grande
quantidade de informações e deseja-se que elas sejam exibidas em uma mapa.
Porém, ele possui algumas desvantagens como, por exemplo, o carregamento de
mapas, sistema legado de difícil manutenção, prévia instalação antes de sua
utilização. Essas desvantagens tornam sua utilização mais trabalhosa, portanto, visou-
se desenvolver um sistema que atendesse às necessidades do exército e que fosse
mais leve e usável.
1.2 Objetivo
Este trabalho faz parte do projeto envolvendo o Laboratório de Aquisição e
Difusão de Informações Epidemiológicas e está centrado na etapa de visualização das
informações geradas em uma epidemia. O objetivo é desenvolver uma ferramenta web
que auxilie a visualização das informações epidemiológicas e facilite o entendimento e
a interpretação de dados georreferenciados em um mapa.
1.3 Organização do Trabalho
O conteúdo desse trabalho está dividido da seguinte forma: o capítulo 2
apresenta uma visão global sobre os trabalhos relacionados com suas características
principais. O capítulo 3 apresenta o sistema proposto e suas principais
funcionalidades. O capítulo 4 apresenta um protótipo da ferramenta. O capítulo 5
descreve as atividades e, finalmente, o capítulo 6 apresenta a conclusão e os projetos
futuros.
2. Referencial Teórico
O sistema foi criado com tendo como base conceitos que se relacionam com
Comando e Controle (C2) e o Sistema Operativo da Defesa Civil (SODC). Portanto,
faremos uma breve abordagem sobre os tópicos mostrando os principais conceitos
que nos motivaram a desenvolver o sistema.
2.1 Comando e Controle
2.1.1 Conceitos básicos
Comando e Controle corresponde ao exercício da autoridade e da direção de
um comandante propriamente designado para uma força, com o objetivo de cumprir
uma determinada missão. Estes processos envolvem dois componentes principais: a
capacidade de dirigir a ação de uma determinada unidade hierarquicamente
subordinada através de ordens – componente comando, e a capacidade de uma
unidade de reportar à hierarquia a qual se subordina sua situação, localização e ação
no cumprimento de ordens - componente controle. (Guerra Aeronaval, 2010)
O uso de ferramentas de comando e controle, que disponham de informações
epidemiológicas atualizadas, aumenta potencialmente a capacidade de avaliação do
quadro epidemiológico e das tendências da doença. Com isso, é possível uma
oportuna tomada de decisão, com a formulação de planos estratégicos e a adequada
supervisão de execução destes planos.
Para melhor compreensão de um sistema de comando e controle é necessário
o conhecimento dos componentes diretamente ligados a ele (Guerra Aeronaval, 2010):
● Comando: É a função exercida por uma autoridade, baseada no
conhecimento, para atingir um objetivo ou meta; Aplicação no Sistema: Criação
de planos para um dado objetivo(Plan creation GUI).
● Controle: É o processo de verificar e corrigir atividades como os objetivos a
serem compridos pelo comando; Aplicação no sistema: Acompanhar o
andamento de uma dada tarefa.(Plan creation GUI).
● Comunicações: É o sistema que tem a função de fornecer as ligações
necessárias para exercer comando efetivo entre as unidades de comando
táticas e estratégicas;Aplicação no sistema:
● Inteligência: É o produto resultante da coleta, processamento, integração,
análise, avaliação e interpretação de informações disponíveis relacionadas com
áreas de interesse. Além disso, informações e conhecimentos sobre uma
determinada área são obtidos através de observação, investigação, análise ou
compreensão. Deve fornecer análises claras, breves, relevantes e na hora
certa das capacidades e intenções de planejamento e condução de
operações;Aplicação no Sistema: Dados os locais de contaminação de
dengue, localizar os possíveis focos de dengue (Event Creation GUI).
● Vigilância: É a função de observar sistematicamente as áreas aéreas,
lugares, pessoas e coisas, por meios visuais, auditivos, eletrônicos ou
fotográficos. Aplicação no Sistema: Visualização das informações no mapa.
Neste trabalho, o conceito de Sistema Integrado, materializada através de
interfaces gráficas é um dos conceitos mais explorados.
Portanto, C2 pode ser definido sucintamente como o conhecimento exercido
por uma autoridade para cumprir os objetivos ou metas. A Figura 2.1 apresenta um
ambiente que emprega os conceitos de C2 apresentados anteriormente, integrados
em um grande centro.
Figura 2.1:Modelo de Centro de Comando e Controle [Centro de C2]
2.2 Sistema Operativo da Defesa Civil - SODC
O Sistema Operativo de Defesa Civil - SODC é fruto do Acordo de Cooperação
Técnica entre a Secretaria Nacional de Defesa Civil / Ministério da Integração Nacional
e o Ministério da Defesa / Exército Brasileiro e foi desenvolvido pelo Instituto Militar de
Engenharia, em conjunto com a TecC21.
Figura 2.2 : Sistema de Comando e Controle do SODC[SODC]
O Sistema Operativo de Defesa Civil - SODC constitui a infra-estrutura
tecnológica que permite o planejamento, o acompanhamento e o gerenciamento de
operações de uma agência da Defesa Civil. O sistema possui uma série de aplicativos
distribuídos entre uma Central de Operações e os Terminais Remotos, que são
equipamentos portáteis conduzidos pelas equipes da Defesa Civil diretamente
responsáveis pela resposta aos desastres. Os aplicativos são descritos abaixo:
● Aplicativo Servidor: é a principal aplicação do sistema, responsável pelo
acesso ao Banco de Dados do sistema e pela integração das informações
geradas pelos diversos usuários;
● Aplicativo Visualizador: é utilizado pelos tomadores de decisão do Centro
de Operações e permite a consulta às diversas informações existentes no
sistema. As informações são projetadas e mostradas de forma gráfica e textual,
1 http://200.20.216.8 (site da Empresa TecC2)
sendo que, através desse aplicativo, é realizado o acompanhamento da
situação atual das áreas sob monitoramento. Atualmente, este aplicativo é
utilizado sobre uma plataforma cliente-servidor e apresenta visualizações
limitadas. Os mapas devem ser carregados na interface, sendo que
informações visuais complementares (inserção de elementos de interesse,
caminhos, delimitação de áreas, etc) são inseridas manualmente pelos
usuários. Devido às limitações impostas por esta interface, este trabalho optou
pelo desenvolvimento de uma interface totalmente nova, com funcionalidades e
características diferentes da interface do SODC. Desse modo, apesar de a
idéia da interface ter sido utilizada no presente trabalho, nem as
funcionalidades, nem o código da interface original do SODC foram
reaproveitados.
● Aplicativo Servidor de Vídeo (Imagens): projeta no Centro de Operações
as imagens disponíveis de câmeras fixas ou das câmeras móveis dos
Terminais Remotos conduzidos pelas equipes operacionais. A atualização das
imagens é realizada em tempo real;
● Aplicativo Controlador de Terminais: é o responsável pela coordenação e
apoio das equipes operacionais. Esse aplicativo se comunica em tempo real
com os Terminais Remotos e permite a troca de mensagens textuais, o envio
de arquivos com imagens adicionais, o recebimento de solicitações de recursos
e o acompanhamento da atuação de cada equipe;
● Terminal Remoto: é constituído por um computador de mão (handheld),
onde é executado o Sistema Avançado, e por uma série de equipamentos
portáteis conduzidos pelas equipes operacionais na resposta a desastres de
maneira a possibilitar uma melhor atuação da equipe. O Sistema Avançado
troca informações em tempo real com o aplicativo Controlador de Terminais no
Centro de Operações.
Figura 2.3 : Interligação dos sistemas do SODC (Salles, 2008)
Para a elaboração do software, que funciona tanto em sistema livre (Linux)
como em Microsoft, foram utilizadas ferramentas de uso livre na Internet. A opção foi
não depender de nenhum sistema já pronto, o que demandaria adaptações e
pagamento de licenças anuais, além de não atender totalmente às especificidades da
Defesa Civil. Dessa forma, o SODC foi realizado para que as funcionalidades nele
existentes atendam todas as necessidades de gerenciamento na defesa civil e é
totalmente nacional.
2.3 APIs do Google
Para elaboração do protótipo inicial da ferramenta de visualização foi realizada
uma pesquisa atrás de uma ferramenta web que manipulasse dados
georreferenciados e disponibilizasse artifícios para manipulação, tudo isso com uma
documentação intuitiva e fácil de entender. Portanto, a solução encontrada foram as
APIs do Google. Dentre suas funcionalidades, as principais são:
- Google Maps: é uma aplicação web de serviços de mapeamento e da
tecnologia fornecida pelo Google, gratuito (para uso não-comercial), que alimenta
muitos serviços baseados em mapas, incluindo o site do Google Maps, o Google
RideFinder, o Google Transit, e mapas embutidos em sites de terceiros através do
Google Maps API. Ele oferece mapas de ruas, um planejador de rotas para viajar à pé,
de carro ou de transportes públicos e um localizador de negócios urbano para vários
países ao redor do mundo. Ele apresenta as seguintes funcionalidades:
Localização por IP, um novo método: refere-se à identificação da
localização geográfica de um usuário ou o dispositivo de computação através de uma
variedade de mecanismos de coleta de dados. Normalmente, a maioria dos
serviços de geolocalização usa rotas de endereços de rede ou dispositivos internos
GPS para determinar a localização. Este método faz uso de um dispositivo específico
da API; alguns browsers suportam esta aplicação enquanto outros não, então, não se
pode assumir que a localização geográfica é sempre possível para uma aplicação
web.
Desenho de polígonos: os polígonos criam uma superposição linear no
mapa. Eles consistem de uma série de pontos em uma seqüência ordenada. No
entanto, em vez de serem abertas, os polígonos são projetados para definir as regiões
dentro de um circuito fechado. Tal como acontece com linhas, você pode definir cores
personalizadas, espessuras de linha e opacidades para a borda do polígono (a linha ),
cores personalizadas e opacidades para o preenchimento de área dentro da região
delimitada.Rotas. Pode-se adicionar rotas de carro à Google Maps, ele solicita
resultados usando strings de consulta (por exemplo, "São Paulo, SP à Rio de Janeiro,
RJ") ou latitudes/longitudes textuais fornecidas (por exemplo, "40.712882, -73.967257
a 41.943181,-87.770677"). Pode-se também solicitar rotas entre dois ou mais pontos
especificando pontos de referência. Por exemplo, "Tijuca, RJ a Urca, RJ a Ipanema,
RJ" retornará rotas para os dois segmentos.
Street View: proporciona visualizações panorâmicas de 360 graus de
ruas designadas em toda sua área de cobertura
- Google Earth: o plug-in do Google Earth e a API JavaScript permitem
incorporar o Google Earth nas páginas da web. Usando a API, pode-se desenhar
marcadores e linhas, dispor imagens sobre a área, adicionar modelos em 3D ou
carregar arquivos KML, permitindo criar aplicativos sofisticados para mapas em 3D.
Ele apresenta as seguintes funcionalidades:
Manipulação de marcadores em KML: KML é uma linguagem de
marcação de padrão aberto para a exibição de dados geográficos em
geonavegadores. O plug-in do Google Earth pode importar o KML em diferentes
formas, para exibir elementos, passeios e visualizações.
Desenhos de estruturas em 3d: o plug-in do Google Earth oferece
suporte a dioramas (cenas reproduzidas em três dimensões). Quando um modelo em
3D é importado no Google Earth, ele é convertido, girado e dimensionado para caber
no sistema de coordenadas da Terra. Todas as transformações acontecem em volta
do ponto de origem do modelo.
Passeios guiados em 3d: o plug-in do Google Earth pode reproduzir
passeios criados em KML, permitindo que os visualizadores interajam com o ambiente
do Google Earth enquanto veem passeios controlados e com script.
- Google Code Playground: ferramenta web para desenvolvimento que exibe
exemplos e funções disponíveis pelos serviços do Google incluindo Language,
Calendar, Earth, Feeds, Friend Connect, Image Search, Maps, Video, Visualization,
Youtube, entre outros.
- Google Fusion Tables: ferramenta que auxilia a interpretação de dados
dispostos em forma tabular e armazenados no site da Google. Permite que um banco
de dados com identificador e endereços pode ser facilmente colocado em um mapa,
facilitando a sua interpretação.
Neste trabalho foram usadas as funcionalidades do Google Maps para o
mapeamento, os marcadores KML para a criação de eventos, sinalização de hospitais,
centros de atendimento e marcações em geral, o Google Code Playground para
consultas de exemplos e desenvolvimento de aplicações e o Google Fusion Tables
para facilitar a geolocalização dos marcadores.
Uma das vantagens de se utilizar marcadores KML é a facilidade que temos
em manipular as marcações como, por exemplo, se tivermos um grande número de
pontos marcados (Hospitais, UPAs, etc), podemos descobrir os clusters associados a
esses pontos. No próximo tópico faremos uma breve abordagem de como funciona o
algoritmo de clusterização.
2.3 Algoritmo de Clusterização do Google
2.3.1Clusterização com base quadrada
Agrupamento é feito geralmente dividindo o mapa em quadrados. O tamanho
do quadrado depende do nível de zoom no mapa. Marcadores dentro de um quadrado
são então agrupados em um cluster. Esta técnica tem algumas limitações.
Figura 2.4 Clusterização com base quadrada
Ao olhar para a figura 2.4, vemos que dois marcadores estão próximos um do
outro. Na verdade, eles estão tão próximos que estão sobrepostos. Ambos os
marcadores são também o único marcador dentro do seu quadrado. Porém, como eles
são marcadores em quadrados separados eles não ser agrupados.
2.3.2 Clusterização baseada na distância
Podemos também agrupar os marcadores juntos com base em sua distância
um do outro. Poderíamos agrupar todos os marcadores dentro de raio de 10 km
juntos. Há um problema com esta abordagem. Quilômetros (e milhas), têm um
significado diferente em diferentes níveis de zoom. Em um mapa aumentado(dado
zoom) ele pode significar 100 pixels. Em mapas diminuídos, um quilômetro pode ser
apenas um pixel.
Existe apenas uma unidade de distância que não tem este problema: pixels no
atual nível de zoom. Um pixel na tela é sempre um pixel na tela. Por exemplo,
queremos para agrupar todos os marcadores, que são 20 pixels um do outro. Foi
escolhido 20 pixels, pois é a distância após a qual os marcadores começam a se
sobrepor uns aos outros.
Figura 2.5 Clusterização baseada na distância
Agora, os dois marcadores seriam clusterizados uma vez que estão dentro de
um raio de 20 pixels.
A função de clusterização utilizada neste trabalho funciona da seguinte forma:
três parâmetros são usados para o cálculo dos clusters: um deles é o array de
localizações ($latitude e $longitude), o outro é a $distância em pixel dentro do qual os
marcadores serão agrupados e por último o nível de $zoom do mapa atual. A função
retornará outro array onde as coordenadas menores que a $distância dada são
agrupadas em um cluster. O código desta função é apresentado a seguir.
function cluster($markers, $distance, $zoom) { $clustered = array(); /* Loop until all markers have been compared. */ while (count($markers)) { $marker = array_pop($markers); $cluster = array(); /* Compare against all markers which are left. */ foreach ($markers as $key => $target) { $pixels = pixelDistance($marker['lat'], $marker['lon'], $target['lat'], $target['lon'], $zoom); /* If two markers are closer than given distance remove */ /* target marker from array and add it to cluster. */ if ($distance > $pixels) { printf("Distance between %s,%s and %s,%s is %d pixels.\n", $marker['lat'], $marker['lon'], $target['lat'], $target['lon'], $pixels); unset($markers[$key]); $cluster[] = $target; } } /* If a marker has been added to cluster, add also the one */ /* we were comparing to and remove the original from array. */ if (count($cluster) > 0) { $cluster[] = $marker; $clustered[] = $cluster; } else { $clustered[] = $marker; } } return $clustered; }
3. Proposta
Propõe-se uma ferramenta de inteligência de nível semântico2 para gerar
automaticamente mapas em tempo real da Dengue, sugerindo locais que precisam de
algumas ações da Defesa Civil.
O funcionamento da interface de visualização do SODC sugere algumas
atividades que são executadas rotineiramente pelos usuários e são importantes no
funcionamento explicação. Normalmente, os usuários monitoram eventos de interesse,
como: distúrbios em determinadas regiões, previsão meteorológica (principalmente no
caso de chuvas fortes), ocorrência de grandes aglomerações de pessoas (shows,
jogos de futebol, etc). Dentro deste contexto, estes usuários criam planos de ação que
possam contornar possíveis problemas em função dos eventos ocorridos
(acionamento de alarmes nas regiões com risco de desmoronamento, envio da defesa
civil, polícia ou bombeiros, etc). Em todos os casos, a visualização dos eventos
ocorridos e dos planos traçados é de fundamental importância. Baseando-se nestes
procedimentos, foram propostas as camadas e componentes da arquitetura
apresentada na Figura 3.1. Esta arquitetura também está sendo desenvolvida no
contexto de um trabalho de Mestrado, visando fornecer uma ferramenta inteligente
baseada em uma ontologia e no recurso de georreferência, onde as ações de apoio
podem ser sugeridas para um local de acordo com eventos3. Estes eventos são
baseados em informações epidemia e são adicionados dinamicamente em uma
ontologia pelo usuário. Cada uma das camadas e seus componentes são descritos
nas próximas seções.
Para a elaboração desta arquitetura foram utilizados os serviços do Google
apresentados na seção 2.3. Podem ser destacados os seguintes serviços: Google
Maps (para desenhar marcadores), Google Earth (para manipular marcadores em
kml), Google Code Playground (para exemplos de aplicações) e o Google Fusion
Tables (para desenhar dados de um Banco de Dados em um mapa).
2 Considera o significado das palavras e não somente a sua sintaxe, estrutura ou padrões formais.
3 Qualquer ato ou fato de relevância para o sistema, como: o aumento no número de casos de dengue,
fechamento de um hospital, etc.
Figura 3.1 : Arquitetura Proposta
3.1 Camadas
A arquitetura proposta (desenvolvida com a ajuda do aluno de Mestrado
Thiago Dias) possui três camadas: a primeira camada é responsável pela visualização
do usuário, a segunda é responsável pelo processamento de dados e a terceira é
onde ficam armazenados os dados. Elas são detalhadas nas próximas subseções.
3.1.1. User Interface (Visualização do Usuário)
Esta camada é composta pelos seguintes componentes:
Event Creation GUI - Responsável pela criação dos eventos que serão
utilizados pela ontologia para a sugestão das ações;
Plan Creation GUI - Responsável pela criação de um plano de ação que deve
ser enviado aos orgãos envolvidos no combate à epidemia;
Google Maps API - API que permitirá a criação do mapa da dengue
dinamicamente nos módulos de visualização; e
Visualization Module - Módulo de visualização que se personaliza de acordo
com as ações escolhidas pelo usuário. Dessa maneira cada ação mostrará as
informações importantes de acordo com suas características. Este módulo é
composto pelos seguintes componentes:
o Interface de Suporte às Ações (Suport Actions GUI): este módulo
oferece uma visualização voltada para o acompanhamento e
monitoramento das ações;
o Interface de Ações Preventivas (Preventive Actions GUI): este módulo
oferece uma interface de visualização para ações preventivas;
o Interface de Ações de Ajuda (Help Actions GUI): este módulo oferece
uma interface de visualização para ações de ajuda (médicos,
bombeiros);
o Interface de Ações Reconstrutivas (Recontructive Actions GUI): este
módulo oferece uma interface de visualização para ações reconstrutivas
relacionadas a infra-estrutura;
o Interface de Ações Reabilitativas (Rehabilitative Actions GUI): este
módulo oferece uma interface de visualização para ações reabilitativas.
3.1.2 Server (Processador de dados)
Esta camada é composta pelos seguintes componentes:
Epidemic Data Extractor - Componentes que extrai os dados do SINAN e faz
um primeiro tratamento para enviar ao OWL Parser;
OWL Parser - Popula a ontologia do SAPO com os dados epidemiológicos
devidamente formatados vindos do SINAN;
DB Data Handler - Responsável por armazenar os dados do sistema também
em formato relacional;
Ontology Inference Engine - Raciocinador responsável pela extração das
informações inferidas da ontologia de apoio a decisão; e
Google Fusion Table - Formato dos dados inferidos da ontologia que serão a
interface da ontologia de apoio a decisão e a API do Google maps.
3.1.3 Repository (Repositório)
Esta camada é composta pelos seguintes componentes:
SAPO Ontology - Ontologia de Apoio a Decisão;
Database - Banco de dados relacional; e
SINAN - Dados epidemiológicos baseados nas notificações de Agravos
reportadas pela população ou profissionais de saúde.
Para por em prática os conceitos envolvidos neste trabalho fez-se um protótipo
com dados fictícios de uma epidemia. No próximo capítulo descreveremos esse
protótipo e suas principais características.
4. Protótipo
A figura 4.1 mostra uma das telas geradas pelo protótipo que foi elaborado
utilizando as ferramentas do Google. Nela o usuário pode selecionar os marcadores
desejados (Moradias, Trabalhos, Hospitais, UPAs ou Tendas) e eles serão mostrados
no mapa. A localidade dos marcadores foi estabelecida com base nos municípios do
Rio de Janeiro, ou seja, para cada marcador foi gerada uma tabela aleatória com 100
municípios em que ela está presente. Esta ferramenta visa facilitar o entendimento da
epidemia podendo ser visualizados os dados desta em tempo real. Nela pode-se inferir
visualmente, por exemplo, onde estão concentrados os maiores casos da epidemia ou
onde é necessário haver uma tenda de apoio ou quais os locais de moradia/trabalho
das pessoas infectadas dentre outras. Essa visualização está relacionada com as
ações de ajuda (Help Actions GUI) na arquitetura descrita na Figura 3.1.
Figura 4.1: Captura de imagem do protótipo
Figura 4.2: Pessoas infectadas no Rio de Janeiro
Vemos na Figura 4.2 um exemplo de pessoas infectadas pela dengue no Rio
de Janeiro. Cada símbolo representa uma pessoa infectada pela dengue e os números
são a sua identificação. Essa visualização está relacionada com as ações de suporte
(Support Actions GUI) da arquitetura descrita na Figura 3.1.
Figura 4.3: Clusters
Na Figura 4.3, destacam-se os clusters de acordo com o cenário mostrado na
Figura 4.2. Esta perspectiva ajuda a identificar o possível foco da dengue. O número
representa a quantidade de pessoas infectadas pela dengue em cada localidade. Esta
visualização está relacionada com as ações de prevenção (Support Actions GUI) na
arquitetura descrita na Figura 3.1.
5. Conclusão, Contribuições e Trabalhos Futuros
Esse trabalho apresentou uma visão geral do Laboratório de Aquisição e
Difusão de Informações Epidemiológicas, com suas principais funcionalidades. A
ferramenta proposta está inserida neste projeto e visa auxiliar sobremaneira a tomada
de decisões pelas autoridades de saúde pública nas situações de prevenção a
epidemias ou de combate quando estas já estiverem instauradas. Ela proporciona uma
visualização de informações georrefenciadas sobre epidemias em um mapa.
5.1 Contribuições e Resultados Obtidos
O sistema gerado por este trabalho reduziu o esforço para a utilização de
sistemas que necessitam de visualização de informações via web. Pode-se destacar
as seguintes contribuições deste trabalho:
- Revisão das tecnologias mais recentes de visualização disponibilizadas pelo
Google;
- Desenvolvimento de um sistema com interfaces Web para visualização de
informações georreferenciadas. Estas interfaces estão associadas a ações pré-
definidas, apresentadas na Figura 3.1;
- Integração de diferentes ferramentas fornecidas pelo Google para
visualização das informações;
- Uso de função de clusterização e tabelas (fusion tables) para criação de
grupos de informações relacionadas; e
- Obtenção automática de dados relacionados a epidemias provenientes do
SINAN.
Adicionalmente, este trabalho contribuiu para a publicação de um artigo no
9th International Information and Telecommunication Technologies Symposium(I2TS)
2010 realizado no Rio de Janeiro, RJ.
Referências
CENTRO DE C2. Upgrades take flight at first operational AOC site. Disponível:
http://integrator.hanscom.af.mil/2006/August/08102006/08102006.htm. [Acessado
em: 2010]
CENAD. Centro Nacional de Gerenciamento de Riscos e Desastres. Disponível:
http://www.defesacivil.gov.br/cenad/index.asp. [Acessado em: 2010]
Google Code Playground. Disponível: http://code.google.com/apis/ajax/playground/.
[Acessado em: 2010]
Google Earth API. Disponível: http://code.google.com/intl/pt-BR/apis/earth/. [Acessado
em: 2010]
Google Fusion Tables. Disponível: http://tables.googlelabs.com/public/tour/index.html.
[Acessado em: 2010]
Google Maps API. Disponível: http://code.google.com/intl/pt-BR/apis/maps/index.html.
[Acessado em: 2010]
Guerra Aeronaval. Disponível: http://www.oocities.org/guerraaeronaval/index.html.
[Acessado em: 2010]
SALLES, R. M. (2007). Laboratório de aquisição e difusão de informações
epidemiológicas.
SALLES, R.M.; MELLO, T.C.; BERGMANN, U.; NOYA, R.C.; CAVALCANTI,
M.C.R.;MOURA, A.M.C. Proposta de um sistema para aquisição e difusão de
informações epidemiológicas. Rio de Janeiro: IME, Seção de Engenharia de
Computação, 2008. 10 p. (Monografias em Sistemas e Computação, 2009).
SODC, Sistema Operativo de Defesa Civil. Manual do Sistema. 2009.