Bekämpfung der Coronavirus-Pandemie mit Hilfe von Daten
Veröffentlicht: 2020-05-28Inhaltsverzeichnis
Einführung
Während die meisten von uns aufgrund des Ausbruchs des Coronavirus in ihren Häusern eingesperrt sind, tun Angehörige der Gesundheitsberufe und Wissenschaftler ihr Bestes, um einen Weg zu finden, diese Pandemie zu beenden. Eine ihrer wichtigsten Waffen gegen dieses Virus ist die Technologie und insbesondere die Datenwissenschaft . Daten erweisen sich als die mächtigste Ressource für die medizinische Forschung. Es ermöglicht Forschern und Wissenschaftlern, das Virus besser zu verstehen und neue vorbeugende Maßnahmen zu entwickeln.
Wie also kämpfen Daten in diesem Kampf? Lass es uns herausfinden.
Daten gegen die Pandemie – Recherche und Kontaktnachverfolgung
Da Tausende von Patienten aufgenommen werden, werden ihre Patientenakten zusammen mit früheren Patientenakten in den Krankenhäusern und medizinischen Forschungszentren gelagert. Data Scientists verstehen und analysieren diese Daten, um eine Lösung zu finden. Mithilfe von Datenanalyse-Tools können sie versteckte Muster in diesen riesigen medizinischen Datensätzen finden.
Aus diesen Mustern lassen sich Rückschlüsse auf Übertragungsraten, Symptome, Medikamente und Behandlungsmethoden ziehen. Datentools können verwendet werden, um bestehende Behandlungsmethoden zu verbessern. Beispielsweise verwenden Länder wie Taiwan und Singapur Standortdaten von Mobiltelefonen von Menschen, um festzustellen, ob sie in der Nähe einer positiv auf COVID-19 getesteten Person waren. Diese Daten helfen bei der Kontaktverfolgung – wie weit die Infektion möglicherweise fortgeschritten ist.
Basierend auf Standortstatistiken können Wissenschaftler Orte isolieren und analysieren, ob diese Gebiete COVID-19-Hotspots sind oder nicht. Die TraceTogether-Anwendung der Regierung von Singapur ermöglicht es Einzelpersonen, Daten darüber, mit wem sie in engem Kontakt standen, mit der Regierung zu teilen. In Südkorea werden Websites entwickelt, um Menschen über die jüngsten COVID-19-Fälle zu informieren.
Alle Regierungsmitarbeiter können zum Aufbau eines riesigen und umfangreichen Datensatzes für die Forschung beitragen. Je mehr Daten verfügbar sind, desto besser wird die Forschung sein. Dadurch wird es einfacher, Lösungen zu finden.
Mobilitätsanalyse
Die Bewegungsdaten der Bevölkerung zu verfolgen, ohne den Datenschutz zu verletzen, ist schwierig, aber möglich. Es ist wichtig, um die Ausbreitung des Virus nachzuvollziehen. Das Verfolgen von Bewegungsdaten hilft auch bei der Analyse der Wirksamkeit von Quarantänemaßnahmen.
Im italienischen COVID-19-Mobilitätsüberwachungsprojekt haben sich anonyme Benutzer freiwillig bereit erklärt, ihre Standortdaten an die Regierung weiterzugeben. Die Daten werden von verschiedenen Sensoren von Smartphones, WiFi-Netzwerken, Beacons und GPS gesammelt.
In ähnlicher Weise veröffentlicht Google auch anonym Mobilitätsdaten von Menschen auf der ganzen Welt, die Google Maps verwenden .
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Daten gegen die Pandemie – Bewusstsein schaffen
Organisationen sammeln Pandemiedaten aus verschiedenen Quellen, um Dashboards zu erstellen. Diese Dashboards zeigen COVID-19-Informationen wie bestätigte Fälle, Todesfälle, Übertragungsraten, Infektions-Hotspots, Personen, die sich erholt haben – alles in Echtzeit. Mehrere Websites verwenden diese Dashboards auch, um das Bewusstsein unter den Menschen zu schärfen.

Diese Dashboards haben Regierungen geholfen, öffentliche Unterstützung zu gewinnen und gleichzeitig Präventivmaßnahmen wie soziale Distanzierung und Quarantäne zu Hause umzusetzen. Darüber hinaus haben diese Dashboards Krankenhäusern geholfen, die Auswirkungen auf medizinische Ressourcen und Einrichtungen in Echtzeit zu analysieren. Sie waren in der Lage, ihre Ressourcen zu verwalten, zuzuweisen und richtig zu nutzen.
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Daten gegen die Pandemie – Einschätzung der Überlebenschancen von Patienten
Die Prüfung mehrerer Krankenakten und Patientendaten hilft den Ärzten, die Überlebenschancen ihrer Patienten vorherzusagen. Die medizinischen Daten werden den Data-Science-Programmen zugeführt, die den Gesundheitszustand der Patienten analysieren. Die aus diesen Datentools gewonnenen Ergebnisse helfen bei der Verschreibung von Medikamenten, der Änderung von Behandlungsplänen und auch der Vorhersage von Infektionen.
Dies hat der Arzneimittelforschung und -entwicklung enorm geholfen .
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Fazit
Organisationen und Regierungsbehörden sind ständig auf der Suche nach besseren Möglichkeiten, Daten gegen die Pandemie COVID-19 zu nutzen. Ohne einen Impfstoff ist die Welt derzeit auf Datenwissenschaft und -technologie angewiesen, um die Virusübertragung zu kontrollieren. Wie das Sprichwort sagt: „Tough times never last, tough people do“, wird uns die gemeinsame Anstrengung unserer Helden – Mediziner und Wissenschaftler – früher oder später sicherlich vor dieser Pandemie retten.
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Wie kann Social Distancing mithilfe von Data Science aufrechterhalten werden?
Um die Ausbreitung des Virus einzudämmen, können soziale Distanzierungsstrategien eingesetzt werden. Regierungen können Dashboards verwenden, um zu sehen, wo Maßnahmen funktionieren oder nicht funktionieren, sowie kritische POIs (Krankenhäuser, Supermärkte und Kliniken) einbeziehen, um Muster anhand räumlicher Daten zur menschlichen Mobilität zu verstehen. Die Polizei kann diese Erkenntnisse auch für Strafverfolgungszwecke verwenden. Wir können die Infektionsprävalenz, das tägliche Wachstum und die Übertragungsraten mit zuverlässiger Nachverfolgung und Benchmarking berechnen, was entscheidend ist, um festzustellen, ob die Richtlinien funktionieren. Soziale Distanzierung kann auf diese Weise strikt durchgesetzt werden.
Kann Data Science beim Impfprozess helfen?
Die Verteilung des Impfstoffs unterliegt einer Reihe von Kriterien, einschließlich der Zuweisung von Lagereinrichtungen, da der Impfstoff bei niedrigen Temperaturen gelagert werden muss, um seine Wirksamkeit aufrechtzuerhalten. Das Electronic Vaccine Intelligence Network (eVIN) wurde mit dem Impfstoffmanagement beauftragt. Aber das zu managen ist keine leichte Aufgabe. KI kann jedoch bei der Optimierung der Verabreichung helfen, und IoT kann Behörden benachrichtigen, wenn die Lagertemperaturen des Impfstoffs schwanken. KI kann auch nachverfolgen, wie viele Personen in einem bestimmten Gebiet geimpft wurden.
Wie kann Data Science den Prozess klinischer Tests neu definieren?
Wenn es um die Bewertung potenzieller neuer Medikamente geht, sind randomisierte klinische Studien (RCTs) derzeit die Methode der Wahl für die Pharmaindustrie. Öffentlich zugänglichen Daten zufolge sind sie jedoch im Laufe der Zeit teurer und komplexer geworden. Fortschritte in der Datenwissenschaft können uns dabei helfen, klinische Studien zu überdenken, die aktuelle Praxis zu verbessern und neue Wege zur Entdeckung und Entwicklung potenzieller neuer Medikamente zu entdecken. Die schnelle Einführung hochwertiger elektronischer Patientenakten (EHRs) stellt beispielsweise eine riesige, reichhaltige und hochrelevante Datenquelle mit enormem Potenzial zur Verbesserung der Durchführung klinischer Studien dar. Die föderierte EHR-Technologie eröffnet neue Wege zur Verbesserung der klinischen Forschung und verändert die Durchführung klinischer Studien. Viele klinische Studienprozesse, wie Patientenidentifikation, Auswahl, Studiendurchführung und Datenerhebung, könnten durch die Technologie verbessert oder ersetzt werden.