Verilerin Yardımıyla Coronavirüs Pandemisi ile Mücadele Edin
Yayınlanan: 2020-05-28İçindekiler
Tanıtım
Coronavirüs salgını nedeniyle çoğumuz evlerimize kapanmışken, sağlık uzmanları ve bilim insanları bu pandemiyi sona erdirmenin bir yolunu bulmak için ellerinden geleni yapıyorlar. Bu virüse karşı en önemli silahlarından biri teknoloji ve özellikle veri bilimidir . Veriler, tıbbi araştırmalar için en güçlü kaynak olduğunu kanıtlıyor. Araştırmacıların ve bilim adamlarının virüsü daha iyi anlamalarına ve yeni önleyici tedbirler geliştirmelerine olanak tanıyor.
Peki veriler bu savaşta nasıl mücadele ediyor? Hadi öğrenelim.
Pandemiye karşı veriler – Araştırma ve kişi takibi
Binlerce hasta kabul edilirken, hasta kayıtları, önceki hasta kayıtları ile birlikte hastanelerde ve tıbbi araştırma merkezlerinde stoklanıyor. Veri bilimcileri, bir çözüm belirlemek için bu verileri anlıyor ve analiz ediyor. Veri analizi araçlarını kullanarak bu devasa tıbbi veri kümelerinde gizli kalıpları bulabilirler.
Bu modeller, bulaşma oranları, semptomlar, ilaçlar ve tedavi yöntemleri hakkında sonuçlar çıkarmalarına izin veriyor. Veri araçları, mevcut tedavi yöntemlerini geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin, Tayvan ve Singapur gibi ülkeler, COVID-19 testi pozitif çıkan bir kişiye yakın olup olmadıklarını izlemek için insanların cep telefonlarından alınan konum verilerini kullanıyor. Bu veriler, temas takibine yardımcı olur - enfeksiyonun ne kadar ulaşmış olabileceği.
Konum istatistiklerine dayanarak, bilim adamları bölgeleri izole edebilir ve bu alanların COVID-19 etkin noktaları olup olmadığını analiz edebilir . Singapur hükümetinin TraceTogether uygulaması , bireylerin yakın temas halinde oldukları kişilerle ilgili verileri hükümetle paylaşmalarına olanak tanıyor. Güney Kore'de insanları son COVID-19 vakaları hakkında bilgilendirmek için web siteleri geliştiriliyor.
Tüm devlet personeli, araştırma için büyük ve kapsamlı bir veri seti oluşturmaya katkıda bulunabilir. Ne kadar çok veri mevcutsa, araştırma o kadar iyi olacaktır. Sonuç olarak, çözümleri keşfetmek daha kolay olacaktır.
Hareketlilik analizi
Halkın hareket verilerini veri gizliliğini ihlal etmeden takip etmek zor ama mümkün. Virüsün yayılmasını izlemek için önemlidir. Hareket verilerinin izlenmesi, karantina önlemlerinin etkinliğinin analiz edilmesine de yardımcı olur.
İtalya'nın COVID-19 Hareketlilik İzleme projesinde , anonim kullanıcılar konum verilerini hükümete sağlamak için gönüllü oldular. Veriler, akıllı telefonlar, WiFi ağları, işaretçiler ve GPS'den çeşitli sensörlerden toplanır.
Benzer şekilde Google, Google Haritalar'ı kullanarak dünya genelindeki kişilerin mobilite verilerini anonim olarak yayınlamaktadır .
Okuyun: Karantinada Yapılması Gereken 24 Şey – Profesyonel Gelişim İçin
Pandemiye karşı veriler – Farkındalığı yaymak
Kuruluşlar, gösterge tabloları oluşturmak için çeşitli kaynaklardan salgın verileri topluyor. Bu panolar, onaylanmış vakalar, ölümler, bulaşma oranları, enfeksiyon noktaları, iyileşen kişiler gibi COVID-19 bilgilerini gerçek zamanlı olarak gösterir. Birkaç web sitesi de insanlar arasında farkındalığı yaymak için bu panoları kullanıyor.

Bu gösterge panoları, hükümetlerin sosyal mesafe ve evde karantina gibi önleyici tedbirleri uygularken kamu desteği kazanmasına yardımcı oldu. Ayrıca bu gösterge panoları, hastanelerin tıbbi kaynaklar ve tesisler üzerindeki gerçek zamanlı etkisini analiz etmelerine yardımcı oldu. Kaynaklarını yönetmeyi, tahsis etmeyi ve uygun şekilde kullanmayı başardılar.
Okuyun: Makine Öğrenimi Karantinanın Etkisini Tahmin Ediyor
Pandemiye karşı veriler - Hastaların hayatta kalma şanslarının değerlendirilmesi
Birkaç tıbbi kaydı ve hasta verilerini incelemek, doktorların hastalarının hayatta kalma şanslarını tahmin etmelerine yardımcı olur. Tıbbi veriler, hastaların sağlık durumlarını analiz eden veri bilimi programlarına beslenir. Bu veri araçlarından elde edilen sonuçlar, ilaçların reçetelenmesine, tedavi planlarının değiştirilmesine ve ayrıca enfeksiyonların tahmin edilmesine yardımcı olur.
Bu, ilaç araştırma ve geliştirmesine büyük ölçüde yardımcı oldu .
Ayrıca okuyun: Veri Bilimi gelecekteki salgınları önlemeye nasıl yardımcı olabilir?
Çözüm
Kuruluşlar ve devlet kurumları, verileri pandemi COVID-19'a karşı kullanmanın daha iyi yollarını sürekli olarak bulmaya çalışıyor. Bir aşı olmadan, dünya şu anda virüs bulaşmasını kontrol etmek için veri bilimine ve teknolojisine bağımlıdır. “Zor zamanlar asla sürmez, zor insanlar yapar” sözünde olduğu gibi, kahramanlarımızın - tıp uzmanları ve bilim adamlarının - ortak çabaları er ya da geç bizi bu salgından kesinlikle kurtaracaktır.
Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.
Veri bilimi yardımıyla sosyal mesafe nasıl korunabilir?
Virüsün yayılmasını azaltmak için sosyal mesafe stratejileri kullanılabilir. Hükümetler, önlemlerin nerede işe yarayıp yaramadığını görmek için gösterge tablolarını kullanabilir ve insan hareketliliğine ilişkin uzamsal verileri kullanan kalıpları anlamak için kritik POI'leri (hastaneler, süpermarketler ve klinikler) dahil edebilir. Polis, bu bilgileri yasa uygulama amaçları için de kullanabilir. Politikaların işe yarayıp yaramadığını belirlemek için kritik olan güvenilir izleme ve kıyaslama ile enfeksiyon yaygınlığını, günlük büyümeyi ve bulaşma oranlarını hesaplayabiliriz. Sosyal mesafe bu şekilde sıkı bir şekilde uygulanabilir.
Veri biliminin aşılama sürecinde herhangi bir yardımı olabilir mi?
Etkinliğini korumak için aşının düşük sıcaklıklarda saklanması gerektiğinden, aşı dağıtımı, depolama tesislerinin tahsisi de dahil olmak üzere bir dizi kritere tabidir. Elektronik Aşı İstihbarat Ağı veya eVIN, aşı yönetimi ile görevlendirilmiştir. Ancak bunu yönetmek kolay bir iş değil. Bununla birlikte, AI teslimatı optimize etmeye yardımcı olabilir ve IoT, aşının saklama sıcaklıklarında dalgalanma olursa yetkilileri uyarabilir. AI ayrıca belirli bir alanda kaç kişinin aşılandığını da takip edebilir.
Veri bilimi, klinik test sürecini nasıl yeniden tanımlayabilir?
Potansiyel yeni ilaçların değerlendirilmesi söz konusu olduğunda, randomize klinik araştırmalar (RCT'ler) şu anda ilaç için tercih edilen yöntemdir. Bununla birlikte, kamuya açık verilere göre zamanla daha pahalı ve karmaşık hale geldiler. Veri bilimindeki ilerlemeler, klinik deneyleri yeniden düşünmemize, mevcut uygulamaları iyileştirmemize ve potansiyel yeni ilaçları keşfetmenin ve geliştirmenin yeni yollarını keşfetmemize yardımcı olabilir. Örneğin, yüksek kaliteli Elektronik Sağlık Kayıtlarının (EHR'ler) hızla benimsenmesi, klinik deney uygulamasını geliştirmek için muazzam potansiyele sahip geniş, zengin ve oldukça alakalı bir veri kaynağını temsil eder. Birleşik EHR teknolojisi, klinik araştırmaları iyileştirmenin ve klinik araştırmaların yürütülme şeklini değiştirmenin yeni yollarını sağlıyor. Hasta tanımlama, seçme, deneme yürütme ve veri toplama gibi birçok klinik araştırma süreci, teknoloji ile iyileştirilebilir veya değiştirilebilir.