データの助けを借りてコロナウイルスのパンデミックと戦う
公開: 2020-05-28目次
序章
コロナウイルスの発生により、私たちのほとんどは家の中に閉じ込められていますが、医療専門家や科学者は、このパンデミックを終わらせる方法を見つけるために最善を尽くしています。 このウイルスに対する彼らの重要な武器の1つは、テクノロジー、特にデータサイエンスです。 データは医学研究にとって最も強力なリソースであることが証明されています。 これにより、研究者や科学者はウイルスをよりよく理解し、新しい予防策を開発することができます。
では、データはこの戦いとどのように戦っていますか? 調べてみましょう。
パンデミックに対するデータ–調査とコンタクトトレーシング
何千人もの患者が入院するにつれ、彼らの患者の記録は、以前の患者の記録とともに、病院や医学研究センターに保管されています。 データサイエンティストは、このデータを理解して分析し、解決策を特定しています。 データ分析ツールを使用して、これらの巨大な医療データセットの隠れたパターンを見つけることができます。
これらのパターンにより、感染率、症状、薬物、および治療方法について結論を出すことができます。 データツールを使用して、既存の治療法を強化できます。 たとえば、台湾やシンガポールなどの国では、人々の携帯電話の位置データを使用して、COVID-19の検査で陽性となった人の近くにいたかどうかを追跡しています。 このデータは、コンタクトトレーシング(感染がどこまで到達した可能性があるか)に役立ちます。
科学者は、位置統計に基づいて、地域を分離し、これらの地域がCOVID-19ホットスポットであるかどうかを分析できます。 シンガポール政府のTraceTogetherアプリケーションを使用すると、個人は、密接に連絡を取っている人物に関するデータを政府と共有できます。 韓国では、最近のCOVID-19の症例を人々に知らせるためのウェブサイトが開発されています。
すべての政府職員は、研究用の膨大で広範なデータセットの構築に貢献できます。 より多くのデータが利用可能であるほど、研究はより良くなります。 その結果、解決策の発見が容易になります。
モビリティ分析
データのプライバシーを侵害せずに公衆の移動データを追跡することは困難ですが、可能です。 ウイルスの拡散を追跡するために重要です。 移動データの追跡は、検疫措置の有効性の分析にも役立ちます。
イタリアのCOVID-19モビリティモニタリングプロジェクトでは、匿名ユーザーが政府に位置データを提供することを志願しました。 データは、スマートフォン、WiFiネットワーク、ビーコン、GPSのさまざまなセンサーから収集されます。
同様に、GoogleはGoogleマップを使用して、世界中の人々のモビリティデータを匿名で公開しています。
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パンデミックに対するデータ–意識の広がり
組織は、ダッシュボードを作成するためにさまざまなソースからパンデミックデータを収集しています。 これらのダッシュボードには、確認された症例、死亡、感染率、感染のホットスポット、回復した人々などのCOVID-19情報がすべてリアルタイムで表示されます。 いくつかのWebサイトも、これらのダッシュボードを使用して人々の意識を広めています。

これらのダッシュボードは、社会的距離や家の検疫などの予防措置を実施しながら、政府が国民の支持を得るのに役立ちました。 さらに、これらのダッシュボードは、病院が医療リソースと施設へのリアルタイムの影響を分析するのに役立ちました。 彼らは、リソースを管理、割り当て、および適切に利用することができました。
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パンデミックに対するデータ–患者の生存の可能性の評価
いくつかの医療記録と患者データを調べることは、医師が患者の生存の可能性を予測するのに役立ちます。 医療データは、患者の健康状態を分析するデータサイエンスプログラムに送られます。 これらのデータツールから得られた結果は、薬の処方、治療計画の変更、および感染症の予測に役立ちます。
これは、医薬品の研究開発に大いに役立ちました。
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結論
組織や政府機関は、パンデミックであるCOVID-19に対してデータを使用するためのより良い方法を模索し続けています。 ワクチンがなければ、世界は現在、ウイルス感染を制御するためにデータサイエンスとテクノロジーに依存しています。 「厳しい時代は続くことはなく、厳しい人々は続く」ということわざにあるように、私たちのヒーローである医療専門家と科学者の協力により、遅かれ早かれ、このパンデミックから確実に救われるでしょう。
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データサイエンスの助けを借りて、どのように社会的距離を維持することができますか?
ウイルスの拡散を減らすために、社会的距離戦略を使用することができます。 政府はダッシュボードを使用して、対策が機能している場所と機能していない場所を確認できます。また、重要なPOI(病院、スーパーマーケット、診療所)を含めて、人間の移動に関する空間データを使用してパターンを理解できます。 警察はこれらの洞察を法執行の目的にも使用できます。 ポリシーが機能しているかどうかを判断するために重要な、信頼性の高い追跡とベンチマークを使用して、感染率、毎日の成長、および感染率を計算できます。 このようにして、社会的距離を厳密に強制することができます。
データサイエンスは予防接種プロセスに役立ちますか?
ワクチンはその有効性を維持するために低温で保存されなければならないため、ワクチンの配布は、保存施設の割り当てを含む多くの基準の対象となります。 電子ワクチンインテリジェンスネットワーク(eVIN)は、ワクチン管理を担当しています。 しかし、これを管理するのは簡単な作業ではありません。 ただし、AIは配信の最適化を支援でき、IoTはワクチンの保管温度が変動した場合に当局に警告することができます。 AIは、特定の地域でワクチン接種を受けた人の数を追跡することもできます。
データサイエンスはどのようにして臨床検査のプロセスを再定義できますか?
潜在的な新薬の評価に関しては、現在、ランダム化臨床試験(RCT)が製薬会社に選択されている方法です。 ただし、公開されているデータによると、時間の経過とともにコストが高くなり、複雑になっています。 データサイエンスの進歩は、臨床試験を再考し、現在の慣行を改善し、潜在的な新薬を発見および開発するための新しい方法を発見するのに役立ちます。 たとえば、高品質の電子健康記録(EHR)の急速な採用は、臨床試験の実施を改善する大きな可能性を秘めた、広大で豊富な関連性の高いデータソースを表しています。 フェデレーションEHRテクノロジーは、臨床研究を改善し、臨床試験の実施方法を変える新しい方法を可能にします。 患者の特定、選択、試験の実施、データ収集などの多くの臨床試験プロセスは、このテクノロジーによって改善または置き換えられる可能性があります。