코로나바이러스 팬데믹과의 전쟁에서의 데이터 및 분석
게시 됨: 2020-05-28목차
소개
전 세계의 과학자들과 의사들이 코로나바이러스의 확산을 막을 백신을 찾기 위해 뭉쳤습니다. 확인된 사례의 수가 나날이 증가함에 따라 과학자들은 이 치명적인 바이러스와 싸우기 위해 데이터 분석과 같은 현대 기술을 찾고 있습니다.
데이터 분석은 과학자들이 전송 속도, 바이러스가 퍼질 수 있는 위치 및 전송 일정을 이해하는 데 도움이 됩니다.
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COVID-19 전쟁에서의 데이터 분석 역할: 이 기술이 어떻게 도움이 됩니까?
의료 데이터 분석
COVID-19 감염으로 매일 수천 명의 환자가 입원하면서 의료 기록이 쌓여가고 있습니다. 의사와 과학자들은 솔루션을 결정하기 위해 이러한 의료 데이터를 분석하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 데이터 분석 은 이러한 거대한 데이터 세트를 적절하게 분석하고 데이터의 패턴을 식별하는 데 도움이 되며, 이는 이 대유행을 종식시키는 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
Google 및 Amazon과 같은 여러 회사는 연구를 위한 개방형 의료 데이터 세트 및 데이터 분석 도구에 대한 무료 액세스를 제공하고 있습니다.
이스라엘 의 Sheba Medical Center 는 데이터 분석 예측을 사용하여 이 발병과 싸우기 위해 인력과 자원을 할당하고 있습니다. 확인된 사례, 검사, 계약 추적, 사망 및 기타 세부 정보와 같은 정보 사용 데이터 분석 알고리즘 은 의료 전문가가 필요한 리소스를 수집하고 기존 의약품 공급을 관리하는 데 도움이 됩니다 .
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바이러스 추적
상하이에서는 데이터 분석을 사용하여 코로나바이러스의 전파를 억제합니다. 많은 조직의 직원은 여행 기록 및 기타 정보를 상사에게 알리도록 지시받습니다. 이 데이터는 분석되는 빅 데이터 플랫폼으로 전송됩니다. 이것은 직원에 의한 바이러스 전파 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
데이터 분석 및 데이터 과학은 많은 정부 의료 부서에서 지역의 바이러스 확산을 평가하는 데 사용됩니다. 이를 위해 빅데이터 프로그램에서 인구통계학적 데이터와 위치통계를 활용한다. 데이터 분석은 질병 데이터를 환자 데이터와 상호 참조하여 가능한 전파를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
인도 스타트업 '아이스마(Aiisma)'는 위치 데이터 수집에 사용할 수 있는 모바일 애플리케이션을 개발했다. 이는 접촉자 추적에 사용되며 정부 당국이 전파를 저지하고 예방 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.
진단 및 치료
2019년 12월, BluDot은 데이터 분석 시스템을 사용하여 비정상적인 바이러스를 최초로 탐지했습니다. 이 시스템은 6천만 개 이상의 건강 기사 를 분석하여 2003년 SARS 발병과 유사한 점을 식별했습니다.
현재 데이터 분석은 코로나바이러스 진단을 지원하기 위해 의료 회사에서 많이 사용됩니다. 알고리즘은 일반적으로 약 6분이 소요되는 CT 스캔 결과보다 빠르게 바이러스를 진단합니다. 이는 진단 프로세스의 속도를 높이고 다른 환자를 치료하기 위한 리소스를 확보합니다.
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약물 개발 및 테스트
데이터 분석은 많은 실험실에서 약물 개발 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 되었습니다. 과학자들이 의료 데이터를 쉽게 분석하고 검사를 더 빠르게 수행할 수 있게 됨에 따라 이러한 검사 결과를 기반으로 하는 약물 개발이 더 빨라졌습니다.
예를 들어 Google의 DeepMind AI 시스템은 COVID-19 바이러스의 특성을 분석하는 데 사용됩니다. 바이러스의 구조와 기능을 이해하면 치료 계획을 수립하고 환자에게 처방된 기존 치료 계획을 평가하는 데 큰 도움이 됩니다. AI 및 기계 학습과 함께 데이터 과학은 기존 약물이 COVID-19를 치료할 수 있는지 여부를 평가하는 데 도움이 됩니다.
대시보드 만들기
데이터 분석을 통해 과학자들은 전 세계 코로나바이러스 전염병의 현재 상황을 나타내는 대시보드를 만들 수 있습니다. 이 대시보드는 여러 정부에서 의료 데이터를 가져와 데이터 시각화 기술을 사용하여 설명합니다. 여기에는 확인된 사례, 사망 및 위치와 같은 통계가 표시됩니다.
이 대시보드는 데이터 과학자가 데이터 모델을 만들고 COVID-19 핫스팟을 예측하는 데 도움이 됩니다. 따라서 정부 기관은 사전에 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
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결론
COVID-19 전쟁에서 데이터 분석 의 역할은 날이 갈수록 매우 중요해지고 있습니다. 점점 더 많은 사람들이 이 전쟁에 참여할수록 더 많은 데이터 분석 도구가 개발될 것입니다. 데이터 분석 센터는 코로나바이러스 퇴치를 위한 이러한 통합된 노력을 지원하기 위해 정부 기관에 의해 설립되고 있습니다.
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코로나바이러스 전염병이 데이터 과학 직업에 영향을 미쳤습니까?
AI 및 이와 유사한 기술은 COVID-19 전염병 이후 추진력을 얻은 것으로 보입니다. 기술 개발이 위기를 더 잘 관리하는 데 도움이 되었을 뿐만 아니라 기업은 팬데믹의 영향을 탐색할 때 리소스를 피벗 및 관리하기 위해 이러한 도구에 의존했습니다. 데이터 과학 고용 시장은 고용 동결, 대규모 정리해고 및 급여 삭감이 발생한 다른 산업보다 영향을 덜 받았습니다.
데이터 분석은 전염병 기간 동안 의료 시설을 유지하는 데 어떻게 도움이 되었습니까?
보건 당국은 분석 도구를 사용하여 가용 침대 공간과 병원 자원을 인접한 의료 시스템까지 보다 효율적으로 이전함으로써 바이러스에 의해 가장 큰 영향을 받은 곳의 사망률을 낮추기 위해 노력했습니다. 이러한 분석 접근 방식에는 의료 개입이 필요한 영향을 받는 사람들의 수와 필요한 치료의 양 예측, 시나리오 모델링을 사용하여 필요한 간병인 수 예측, 역학 모델 미세 조정 및 COVID-19 예측에 사용이 포함됩니다. 주어진 위치에서 감염.
점진적으로 생성되는 방대한 양의 데이터를 기반으로 한 분석 결과는 사람 모니터링, 고위험 지역 조기 경보, 무증상 감염 가능성 선별, 약물 연구, 정보 공개 및 정책 수립에 중요한 역할을 했습니다.
최신 바이러스 상황을 나타내는 대시보드가 어떻게 도움이 되나요?
코로나바이러스 대시보드의 가치는 상황 인식을 높이기 위해 간단한 데이터 시각화로 데이터에 빠르게 액세스하고 정렬할 수 있는 능력입니다. 대시보드는 보고된 COVID-19 확인된 양성 사례 수를 반영하기 위해 정기적으로 업데이트됩니다. 광범위한 부문의 회사에서 주요 공급망, 흩어져 있는 인력, 비상 대응 준비와 같은 대유행 핫스팟과 해당 운영 간의 연관성을 조사하는 데 사용하고 있습니다. 바이러스의 진행 상황을 시각화하는 능력은 인식을 높이고 그 영향을 이해하고 궁극적으로 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.