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,

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