Modelagem de localização farmacêutica avança em Espanha urbana

Madrid, Espanha — InkDesign News —

Um estudo recente aplicado em Madrid utiliza técnicas de machine learning e análise de grafos para identificar locais ideais para instalação de farmácias, respeitando restrições legais de distância mínima entre estabelecimentos com base em rotas pedonais.

Arquitetura de modelo

A metodologia emprega bibliotecas Python especializadas como OSMnx, para construir grafos detalhados da malha urbana a partir de dados públicos do OpenStreetMap, e NetworkX para análise e manipulação da rede. O grafo considerado inclui somente vias públicas destinadas a pedestres, conforme necessidades legais para distanciamento entre farmácias. A modelagem rejeita simplificações do grafo para manter a precisão dos cálculos vetoriais, resultando em uma representação granular com aproximadamente 466 mil nós.

“O objetivo desta publicação é apresentar uma metodologia baseada em OSMnx e NetworkX para revelar aberturas potenciais no tecido urbano para instalação de farmácias, considerando restrições legais.”
(“The aim of this publication is to present a methodology based on OSMnx and NetworkX to reveal potential openings (opportunities) in the urban fabric for the location of pharmacies taking into account the legal restrictions.”)

— Autor, Estudo Madrid

Treinamento e otimização

Os dados de localização das farmácias fornecem coordenadas UTM, que são projetadas nos grafos pedonais usando cálculos vetoriais para posicionar os nós representando fachadas dos estabelecimentos. Para cada farmácia, são gerados subgrafos (“ego graphs”) com raio de 250 metros considerando distâncias topológicas, não euclidianas, restringindo-se a rotas pedonais. A composição destes subgrafos permite identificar áreas inacessíveis dentro do limite mínimo, destacando possíveis locais para novas farmácias.

“Utilizamos a rede pedonal detalhada para garantir que a distância medida reflita a rota que um pedestre seguiria, não apenas a distância direta.”
(“We use the detailed pedestrian network to ensure that the measured distance reflects the route a pedestrian would follow, not just the direct distance.”)

— Desenvolvedor da Metodologia, OSMnx/NetworkX

Resultados e métricas

O estudo aplicado no distrito de Tetuán, Madrid, demonstrou a capacidade do método em identificar brechas para abertura de farmácias mesmo em áreas de alta saturação, descontando sobreposições ilegais que já existem devido à instalação prévia. Resultados visuais da rede pós-processamento destacaram segmentos de ruas superando o limite de 250 metros de distância topológica, configurando potenciais áreas para instalação. O modelo reforça que, apesar da precisão topológica, análises urbanísticas e disponibilidade imobiliária são indispensáveis no passo seguinte.

“Apesar da elevada densidade de farmácias e da complexidade dos trajetos urbanos, o cálculo encontrou lacunas que poderiam acolher novas farmácias.”
(“Despite the high density of pharmacies and the complexity of urban routes, the computation found gaps that could house new pharmacies.”)

— Pesquisador Principal, Estudo Madrid

A integração do modelo com outras restrições, como a distância mínima de 150 metros a centros de saúde, demonstrou ser facilmente aplicável ao mesmo framework. Além disso, a abordagem pode ser adaptada para planejamento em áreas urbanas em desenvolvimento, utilizando métricas de centralidade em grafos para identificar locais estrategicamente posicionados em termos de mobilidade pedonal.

Este método ilustra um exemplo robusto de aplicação de técnicas de deep learning e análise de grafos em problemas reais de planejamento urbano e saúde pública, com potencial para expansão a outras cidades e setores.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)