Наука данных движет ответом на COVID-19: инсайты и стратегии

Несмотря на продолжающиеся усилия по улучшению систем здравоохранения по всему миру, возникающие эпидемии остаются крупной проблемой общественного здоровья. Эффективный ответ на такие вспышки опирается на своевременное вмешательство, идеально информированное всеми доступными источниками данных.

Возрастающая сложность данных вспышек привела к подъему аналитики вспышек — науки данных, спроектированной для информирования ответа на вспышки.

Так как это работает? Есть четыре основные цели:

• Сбор мульти-источника данных. Здесь важно помнить, что сбор данных не просто о выборе некоторых структурированных данных из клинических документов. Сырые источники данных также задействованы. Поэтому аналитика данных вспышек требует удаления шума, очистки данных и нормализации для возможности данных генерировать действенные инсайты.
• Предоставление ситуационной осведомленности. В пандемии, времена неопределенности, критично знать, когда риск управляем и когда он наиболее вероятно станет опасным. Ситуационная осведомленность, мониторимая через разнообразные публичные источники, помогает смягчить и контролировать этот риск.
• Формирование эффективного ответа. В этой точке визуализация данных вступает в игру. Она представляет аналитические результаты в четкой и пользовательски-дружественной форме (через дашборды, графики и т.д.), помогая принятелям решений проектировать эффективные меры ответа без задержек.
• Обучение и построение способностей. Как только кризис разрешен, принятели решений оглядываются назад на ситуацию для анализа принятых сценариев ответа и отбора успешных стратегий. Затем они вносят релевантные поправки в профессиональное обучение и планы экстренной медицинской помощи для лучшей подготовки к столкновению с другим здоровьем кризисом.

Пандемия COVID-19 не единственная в 21 веке или даже в прошлом десятилетии. Недавно Эбола и Зика навели бедствия в Западной Африке и Америках. Быстрый ответ и его адаптивность, механизмы наблюдения и стратегии управления помогли исследователям и клиницистам тогда. Но достаточно ли они сейчас? Не совсем.

Учитывая глобальный охват пандемии, эффективный ответ сложно спроектировать без обширного сотрудничества ключевых сторон, и это не только о кросс-филд исследовании в рамках аналитики вспышек. С вирусом, мучающим более 200 стран, адекватная стратегия ответа должна опираться на лучшие практики из каждого региона.

К счастью, клинические исследователи и медицинские профессионалы по всему миру объединили усилия в борьбе с вирусом. Ища лучшие стратегии разрешения кризиса, они разработали élaboré культуру обмена данными. Теперь они открывают свои разработки и постоянно работают над их улучшением. Благодаря этому подходу мы увидели уникальные диагностические проекты, такие как DarwinAI (Канада). С этим компьютерным визионным инструментом возможно диагностировать COVID-19 только по рентгеновским снимкам грудной клетки. Раньше единственным медицинским-изображением методом диагностики COVID-19 была компьютерная томография (CT).

Коллаборативный подход включает аналитику вспышек тоже, которая заправила аналитику в реальном времени и предотвращения. Эти два типа аналитики в ядре сдерживания распространения вируса.

Данные в реальном времени

В критической ситуации этот тип аналитики движет быстрым data-based принятием решений и подгоняет процесс к каждой ситуации отдельно. Такая аналитика особого значения для местных медицинских профессионалов, находящихся на передовой борьбы с вирусом.

Локальные инструменты аналитики в реальном времени разрабатываются с учетом потребностей ключевых актеров. Например, Kinetica и Disaster Tech развернули динамическую AI-powered аналитическую платформу для помощи US кризис-респондерам отслеживать коронавирус-данные на лету. Решение позволяет экстренным сервисам визуализировать живую статистику данных по доступности СИЗ, вместимости больниц, количеству тест-китов, доступности оборудования и более для выбора наиболее подходящей локации для пациента и экономии времени.

Аналитика в реальном времени не ограничена решением операционных задач локально. Our World in Data, 옥сфордский проект, спроектированный для адресации глобальных проблем, развернул массивную публикацию, посвященную статистике COVID-19 по всему миру, для питания непрерывной аналитики в реальном времени. Источник предоставляет доступ к массиву коронавирус-данных, от новых случаев и смертности до политики ответа для каждой страны, живущей через коронавирус-кризис. Все графики, отчеты и другие интерактивные визуализации данных ежедневно обновляются и доступны для скачивания.

Аналитика для предотвращения

Аналитика в реальном времени помогла южнокорейскому правительству придумать дизайн стратегии предотвращения и наблюдения за COVID-положительными пациентами. Она использует данные от IoT и ИИ решений, лежащих в основе живых умных городских сетей и личной информации, предоставленной подтвержденными пациентами. Это позволяет исследователям отслеживать движения пациентов, идентифицировать их контакты и предсказывать потенциальный масштаб вспышки в данном регионе с помощью big data аналитики. Данные также используются для черновика превентивных мер и инструкций.

Тайван также смог использовать аналитику в реальном времени для своевременного предотвращения. Прямо перед празднованием Лунного Нового года, отмечающего азиатский праздничный сезон, страна интегрировала национальную базу данных страхования здоровья с теми для иммиграции и таможни. Когда зараженные путешественники начали прибывать, решение big data аналитики прочесало интегрированные базы данных и установило связь между историями путешествий посетителей и симптомами, которые они переживали. Решение отправило алерты в реальном времени во время посещения больницы для помощи в идентификации случаев. Оно также позволило классификацию путешественников по рискам заражения, опираясь на происхождение рейса и историю путешествий за последние 14 дней.

В ситуации неопределенности и турбулентности, как настоящая пандемия, инсайтфул данные — король. И релевантные аналитические решения могут ухватить его и использовать адекватные меры ответа и предотвращения без задержек. В этом отношении аналитика вспышек работает хорошо.

В то же время, глобальное распространение вируса приносит другой аспект в фокус — международное сотрудничество. Для разработки эффективных стратегий управления, ключевые стейкхолдеры и принятели решений со всего мира должны пересматривать и улучшать разработанные решения и полировать меры ответа, опираясь на данные в реальном времени. Таким образом, объединение усилий во всех полях, от аналитики до диагностики и лечения, — единственный способ остановить пандемию и лучше подготовиться к любому другому здоровью экстренной ситуации.

Ярослав Куфлинский — наблюдатель ИИ/машинного обучения в Iflexion.