JBRA Assist. Reprod. 2002;06(01):37-40
ARTIGO ORIGINAL

doi: 10.5935/1518-0557.2002.6.1.09

Sistemas de informação geográfica: novas perspectivas para reprodução humana?

Geographical information systems: new perspectives for human reproduction?

P. F. Taitson1, A. Muzzarelli2

1Professor Assistente, Mestre e Doutorando da PUC/MG
2Professor Doutor, Universidade de Bolonha/Itália. Professor Visitante da PUC/MG

Accepted February, 2002

Correspondência para:
Paulo Franco Taitson
Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde, Prédio 25 da PUC/MG
Av. Dom José Gaspar, 500
Tel: 31-3337-1960
CEP - 30535-610 - Belo Horizonte/MG
e-mail: pftaitson@bol.com.br

Resumo
Estudos recentes demonstraram a viabilidade dos sistemas de informações geográficas na saúde. Estas novas técnicas abrem novas fronteiras na área de reprodução e biotecnologia. No entanto, apesar das perspectivas serem excelentes, muitos aspectos importantes desta fascinante abordagem devem ser ainda estabelecidos para que a mesma tenha pleno êxito.

Unitermos: reprodução humana, inferti lidade, análise espacial, sistemas de informação geográficas.

Abstract
Recent studies have shown the viability of geographical information systems an health. These novel techniques open new fronti ers in reproductive biology and biotechnology. However, to prove useful as a tool for biomedical science and bi otechnology, many important aspects of this fascinating approach remain to be better established.

Key words: human reproduction, infertility, spatial analysis, geographical information systems

O que são os sistemas de informação geográfica ?
Os sistemas de informações geográfica (SIG) são sistemas computacionais, uti lizados para representar no espaço geográfico fatos e fenômenos de relevância biológica, sócioeconômicos, dentre outros. A sua capacidade de reunir uma grande quantidade de dados convencionais de expressão espacial, estruturando-os e integrando-os adequadamente, torna-os ferramentas essenciais para a manipulação das informações geográficas (Pina, 1994). É uma disciplina que propicia melhor entendimento do mundo, através da descrição de diversos fatores humanos que, uma vez correlacionados, podem ser expressados e melhor entendidos através de mapas digitais. E considerado como um novo ponto onde a localização no espaço geográfico faz a diferença, sendo também denominada ciência do mapeamento (Clarke, 1999). A tecnologia de SIG integra operações convencionais de bases de dados como captura, armazenamento, manipulação, com a possibilidade de visualização e análise geográfica oferecida pelos mapas além da capacidade de análise espacial realizada através de mecan ismos computac ionais e modelos matemáticos. A opção por esta tecnologia visa melhorar a eficiência operacional tanto para minimizar os custos operacionais, quanto para apresentar os dados de forma mais abrangente (Scholten & Lepper, 1991 ).
Para o pesquisador na área de reprodução assistida, o SIG representa uma nova forma de se projetar casuísticas, incidências e tendências no espaço, através da construção e representação em mapas. Assim sendo, poderá ser criado em breve, um banco de dados da reprodução humana no Brasil.

Funções de um SIG
Um sistema de informações geográficas necessita de três principais etapas para a sua integralização (Bithell, 1990). A primeira é a aquisição e pré-processamento dos dados, isto e, a realização da função de "captura" e georreferenciamento dos dados geográficos e dos atributos através de uma observação direta dos fenômenos da realidade geográfica ou de documentos e mapas existentes em um formato que geralmente não e possível se processar imediatamente no sistema. E preciso, portanto, uma fase de pré-processamento para passar do formato denominado "formato bruto" analógico ou em alguns casos digital, em um formato que o sistema consegue processar para realizar as sucessivas funções de análise. Isto possibilita o armazenamento e integração de grande quantidade de dados georeferenciados. Este componente envolve por exemplo a digitação de dados, a transferência eletrônica de bancos de dados já pré-existentes (o banco de dados do Instituto B rasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, por exemplo), a digitalização de mapas, o levantamento topográfico e sensoriamento remoto (remote sensing) entre outros.
A segunda etapa envolve a função de organização das informações, seja do ponto de vista abstrato (conceitual) e lógico através da definição do modelo de representação dos dados (por exemplo o modelo entidade-relação) e do modelo de banco de dados (utilizando-se os modelos vector ou raster em função do formato dos dados e dos objetivos do projeto), seja do ponto de vista físico, definindo a organização dos arquivos em relação ao sistema operacional do computador. A terceira etapa consiste na consulta e na análise dos dados substancialmente em dois níveis, isto é, restituir as informações através de interrogações simples e complexas, baseadas nas características espaciais e descritivas dos dados e analisar os dados através da aplicação de modelos matemáticos e estatísticos. Uma das operações mais comuns é, por exemplo, a análise de acordo com algum critério de seleção (como: localização, valor, tamanho da amostra) seguido de fundamentação estatística substanciada.
Os maiores resultados desta etapa são a visualização das informações obtidas pela análise, através a apresentação de figuras, gráficos ou mesmo mapas e a possibilidade de tomar decisões, prever ocorrências através de simulações, etc.

Características do ambiente software SIG
Para que um SIG sej a realizado é necessário um software adequado, como o utilizado para o processamento de imagens de satélite, para a restituição aerofotogramétrica e para o armazenamento, gerenciamento e anál ise dos dados georreferenciados. A partir dos anos 60-70 software pioneiros foram criados (o SYMAP, por exemplo ).A partir da década de 90 foram desenvolvidos uma nova geração de software para os sistemas de informação geográfica. Entre os mais difundidos podem-se lembraro ARCInfo-ARCVIEW hoje ARCGis (criado pela empresa americana ESRI - Environmental Systems Research Institute, Inc.), MAPINFO, GEOMEDIA (Intergraph), TRANSCAD (Caliper Corporation) o Brasileiro SPRING do INPI, etc (Petrella et al., 2000).
Entre esses softwares os conhecidos como Desktop Mapping (DMs) (por exemplo ARCVIEW, MAPINFO), tinham como objetivo espal har nas organi zações o uso de dados geográficos que antes estavam restritos a laboratórios bem equipados e caros. Com os DMs, os usuários passaram a acessar os bancos de dados geográficos de seus próprios equipamentos pessoais, podendo gerar consultas, mapas e relatórios que antes precisavam ser "encomendados" em um centro de processamento de dados. Os DMs deram origem também aos sistemas voltados para Internet, que possibilitam o acesso remoto a uma base de dados armazenada em um servidor WEB (ESRI, 1993).
Atualmente os DMs possuem as seguintes funções principais:

- utilização de várias projeções cartográficas definidas no momento da apresentação dos dados em tela, sem a necessidade de transformações físicas nos dados originais;
- edição de dados tabulares, possibili tando a inclusão de novos itens nas tabelas alfa-numéricas, a exclusão de itens existentes e a alteração dos valores armazenados;
- geração de mapas de alta qualidade;
- digitalização de dados vetoriais na tela ou através de mesa digitalizadora;
- geração de análises espaciais com dados vector e raster;
- processamento de imagens (por exemplo de satélite);
- processamento de dados 3D;
- disponibilidade de uma linguagem de programação para a personalização de apli cativos orientados a resolução de problemas específicos;
- interface dos comandos e funções amigável para suprir as necessidades dos usuários finais em diferentes níveis de complexidade.
Uma característica importante dos DMs (e em geral no âmbito SIG) é a modularidade, ou seja, a partir de um núcleo principal é possível a adição de módulos específicos com novas funções.Os módulos ou "extensões" podem ser adquiridos no mercado ou ser desenvolvidos pelos usuários (através da linguagem de programação do próprio software) e distribuídos gratuitamente (Openshaw et al., 1987).
Dentre as principais extensões fornecidas podemos destacar:
- "Análise espacial" para o processamento de dados no formato raster (grid);
- "Análise 3D" para a geração, visualização e análise de modelos tridimensionais (geralmente DTMs - modelo digital do terreno) ;
- "Analise de imagens" para o processamento e análise de imagens de satélite;
- "Análise de redes" para o processamento de redes geográficas.
Outra característica que pode-se destacar é a capacidade que tem o software de integrar dados oriundos de outros software. Isto é de grande importância por que os dados (sobretudo em áreas como a da saúde) encontram-se distribuídos em vários sistemas de informações geográficas e em diferentes áreas geográficas. O software portanto incorpora funcionalidades para que se torne um sistema adaptado aos requisitos dos sistemas abertos.
Vários formatos de dados geralmente podem ser lidos sem a necessidade de conversão, incluindo formatos CAD. A seguir é apresentada uma lista dos formatos mais comuns encontrados nos diferentes ambientes de trabalho SIG que é possível importar em um software DM:
1) Dados vetoriais como as coberturas ARCINFO (UNIX e PC), modelos digitais do terreno ARCINFO (TIN), arquivos MICROSTATION no fo ato DGN e arquivos SHAPE FILE (ArcView), formato Mapinfo.
2) Dados raster como os arquivos ARCINFO no formato GRID, imagens nos formatos TIFF, TIFFILZW compressed, ERDAS IMAGINE, BSQ, BIL, BIP, Sun rasterfiles, BMP, Run-Iength compressed files, JPEG e catálogos de imagens ARCINFO.
3) Bancos de dados nos formatos DBF, INFO, ORACLE, MS Access, SQLServer, texto deJ.imitado e Conexões ODBC.
Em comparação com outros países, no Brasil existem poucos conjuntos de dados disponíveis para uso com software DM ou outros software SIG. Várias empresas prestam serviços de digitalização, entretanto, dados adquiridos sob encomenda apresentam um custo ainda elevado. Assim sendo, podemos destacar o lançamento por parte do IBGE da malha municipal digital e da base cartográfica na escala I :5.000.000 (na página do IBGE na Internet é possível a obtenção de dados estatísticos). Capitais e cidades de médio porte têm construído bases digitais, assim como órgãos governamentais estaduais. Recentemente, tem se indicado a necessidade de criação de um banco de dados da saúde (Mayhew & Leonardi, 1982).
Na maioria dos casos, esses dados são utilizados de forma re strito, não havendo, normalmente, uma política de disseminação de arquivos digitais. Projetos governamentais isolados também têm gerado bases digitais, como o PCBAP na região do Alto Paraná, o Diagnóstico Ambiental da Amazônia Legal, o Zoneamento Costeiro, etc. Essas iniciativas mostram que a situação de falta de dados deve se reverter em breve, uma vez que a maioria dos órgãos públicos, nos diversos níveis administrativos, e também ONGs, têm adotado o geoprocessamento em seus trabalhos. Com o crescimento das exigências técnicas em relação aos dados digitais, e a possibilidade de ganhos com a sua disponibilização, haverá sem dúvida o surgimento no mercado de novas séries de dados digitais.
Finalmente os software e os bancos de dados (ORDBMS - Object Relational Data Base Management System) de nova geração (por exemplo ArcGIS) são desenvolvidos com uma lógica "orientada ao objeto". Este tipo de modelo tenta integrar em uma única estrutura DBMS dados espaciais e atributos, representando a realidade através de uma abordagem mais próxima á uma forma de percepção da informação espacial baseada em objetos. De fato neste tipo de modelo existe uma maior flexibilidade em manusear diferentes tipos de objetos simples com relações internas e externas ou complexos sem a necessidade de desagregação em objetos elementares (primitivos) dos modelos anteriores mais rígidos.
A tecnologia orientada ao objeto implementa uma estrutura de dados que define classes de objetos do mundo real com características homogêneas e combina dados (espaciais e atributos) e procedimentos ou métodos para responder á interrogações que requerem o processamento de dados geométricos e das relações topológicas entre eles. Além disso novas classes podem ser formadas partindo de classes já existentes "herdando" as características destas ou combinando-as, implementando o conceito de agregação. Do ponto de vista de quem desenvolve o software o modelo objectoriented oferece a vantagem de usar rotinas já definidas para classes similares na construção de novas classes. Ainda hoje este tipo de modelo não e amplamente difundido e no mercado existem poucos sistemas de GIS que usam a tecnologia orientada ao objeto (Muzzarelli & Virgilio, 2000).

Aplicabilidade dos SIG na Saúde.
Conhecer as condições de vida e saúde dos diversos grupos populacionais é uma etapa indispensável do processo de planejamento da oferta de serviços e da avaliação do impacto das ações de saúde. Entretanto, saúde pública e ambiente estão intrinsecamente in fluenciadas pelos padrões de ocupação do espaço, sendo necessário localizar o mais precisamente possível onde estão acontecendo os agravos, que serviços a população está procurando, o local de potencial risco ambiental e as áreas onde se concentram situações sociais vulneráveis (Secondini et al., 1996; Carvalho et al., 2000).
Os métodos de análise de distribuições espaciais são especialmente úteis nas seguintes situações:
** Quando o evento em estudo é gerado por fatores ambientais de difícil detecção no nível do indivíduo;
** Na delimitação de áreas segundo intervenção pretendida (buffers) ;
** No estudo de tr<yetórias entre localidades (análise de redes);
** Quando o evento em estudo e os fatores relacionados têm distribuição espacialmente condicionada como na modelagem estatística, na interpolação e no alisamento, se torna possível a análise de superfície (Nobre & Carvalho, 1995).

Aplicabilidade dos SIG na reprodução assistida.
O primeiro estudo a cerca da epidemiologia da infertilidade foi publicado na Escócia em 1866 por Matthews Duncan. Em seu livro Fecundity, Fertility and Sterili ty o autor relata estudo da população média infértil da época (Templeton, et al., 1992). Desde então, a comunidade científica tem se ocupado em definir incidências e casuísticas da população infértil. O censo populacional americano tem sugerido um aumento da prevalência da infertilidade durante as três últimas décadas em comparação a décadas passadas (Hastings & Robinson, 1974; Jacobson etal., 1988; WHO, 2000).
No Brasil, apesar do censo populacional apresentar dados abrangentes do perfil da nossa população, pouco se sabe a cerca da distribuição, incidência e distribuição espacial da infertilidade. Com relação ás técnicas de reprodução assistida se faz necessário a realização de um censo mais abrangente. Assim sendo, qual é a distribuição espacial de homens e mulheres inférteis na população brasileira? Existem ou não áreas (regiões) no B rasil onde a fertilidade é mais baixa? Um estudo mais aprofundado dos aspectos reprodutivos brasileiros se faz necessário para responder estas indagações. Com a utilização dos SIG a forma de representação dos dados obtidos prop iciará maior entendimento de tendências e casuísti cas (Taitson, 2000).
A área de reprodução assistida é formada de áreas dos mais diversos conhecimentos, a saber: conhecimentos epidemiológicos, clínicos, organizacionais, tecnológicos, históricos e administrativos. Através do conhecimento clínico por exemplo, pode-se estabelecer correlações entre os serviços prestados, insumos utilizados, recursos humanos envolvidos, registro de taxas de ferti lização e componentes físicos existentes. Desta maneira, poderão ser construídos mapas de acompanhamento das tendências entre estes fatores analisados (Gesler, 1986., Clayton & Kaldor, 1987).
A prática das atividades rel acionadas com a reprodução assistida, bem como o grau de disponibilidade de informações para o profissional da área, faz com que esse profissional seja cada vez mais exigido. Portanto, é importante que o profissional tenha acesso a um banco de dados para conseguir realizar a sua ação, prestando serviço com excelência (CDC, 1994). Existe um escopo muito grande para esse objetivo, os SIG tem aplicação em todos os serviços e área da reprodução assistida existentes, sejam aqueles de característica privada como clínicas, laboratórios e hospitais, sejam eles de natureza pública como serviços de atenção à saúde reprodutiva ligados à rede de saúde ou previdenciária ou ainda, possuindo âmbito federal, estadual ou municipal, dependendo da abrangência da organização. Concluindo, a utilização em massa dos SIG nas diversas áreas da reprodução assistida, propiciará a criação de um banco de dados brasileiro com características próprias da realidade reprodutiva brasileira (Marshall, 1991 a., Marshall, 1991 b).

Referências
Bithell J. F An application of density estimation to geographical epidemiology. Stat. Med., 9: 691, 1990.

Carvalho M. S.. Pina M. F, Santos S. M. Conceitos básicos de sistemas de informação geográfica e cartografia aplicadas à saúde. Brasília: OPASI MS, 2000. 124p.

Center for Disease Control and Prevention. Addressing emerging infectious disease threats: A prevention strategy for the United States. Washington: US Public Health Service, 1994.

Clarke K. C. Getting started with geographic informatíon systems. New Orleans: Prentíce Hall, 1999. 338p.

Clayton D, Kaldor, J. Empirical Bayes estimates of age-standardised relative risks for use in disease mapping. Biometrics, 43: 671-685,1987.

ESRI. Understanding GIS: The ARClnfo method. Cambridge: Longman Geoinformation, 1993.

Gesler W. The uses of spatíal analysis in medical geography: a review. Soe. Sci. Med ., 23:963-980. 1986.

Hastings D. W.; Robinson J. G. Incidence of childlessness for Uniteu States women, cohorts bom 1891-1945. Soc. Biol., 21: 178-184, 1974.

Jacobson C. K., Heaton T.B ., Taylor K. M. Childlessness among American women. Soc. Biol., 35: 187-197, 1988.

Marshall R. J. A review of methods for the statistical analysis of spatial pattems of disease. J. R. Statist. Soc. A., 154: 421-434, 1991 a.

Marshall R. J. Mapping disease and mortality rates using empirical Bayes estimators. Appl. Stat., 40: 283 -292, 1991 b.

Mayhew L., Leonardi G. Equity, efficiency and accessibility in urban and regional health care systems. Environ. Plann., 14: 1479-1486, 1982.

Muzzarelli A., Virgilio G. Aspetti analitici e valutazioni delle prestazioni spaziali dei servizi : pianificazione territoriale dei servizio di sanità pubblica. In: Secondini P. Un laboratorio per la pianificazione. Bologna: CLUEB, 2000.

Nobre F. F., Carvalho M. S. Spatial and temporal analysis of epidemiological data. In: Savigny D., Wijeyaratne P. GIS for health anu environment. Ottawa, 1995.

Openshaw S., Charlton M., Wymer c., Craft A. Geographical Analysis machine for the automated analysis of point data sets. Int. J. Geographical Inform. Systems, I : 335-341, 1987.

Petrella L., Imparato 1., Mingucci R., Muzzarelli A. Putting the urban poor on the map, An in formal settlement upgrading methodology supported by information tecnology. Nairobi: UNCHS, 2000.

Pina M. F Modelagem e estruturação de dados não-gráficos em ambiente de sistemas de informação geográfica: Estudo de caso na área de saúde pública. Rio de Janeiro, Instituto Militar de Engenharia, 1994. (Dissertação de Mestrado).

Scholten H. J., Lepper, M. J. C. - The beneficts of the application of geographical informatíon systems in public and environmental health. World health statistical. Quarterly Report., 44: 160-170, 1991.

Secondini P., Ciancarella L., Muzzarelli A. GIS and public choice: the health system case. In: Proceedings joint european conference and exibition on geographical information. "From research to application through cooperation". Spain Palacio de Congresos, Barcelona, 1 :641-650, 1996.

Taitson P. F Criopreservação de espermatozóides-aspectos técnicos. 2 o Simpósio Procriar- Mater Dei de Reprodução Assistida, Belo Horizonte, 2000.

Templeton A., Fraser c., Thompson, B. Infertility - epidemiology and referral practice. Hum. Reprod., 6: 1391-1394, 1992.

World Health Organization. WHO manual for the standardizeu investigation, diagnosis and management of the in fertile male. Cambridge: Cambridge University Press, 2000.