對抗冠狀病毒大流行的數據和分析

介紹

世界各地的科學家和醫生聯合起來尋找一種疫苗來避免冠狀病毒的傳播。 隨著確診病例的數量與日俱增，科學家們正在尋求數據分析等現代技術來對抗這種致命病毒。

數據分析正在幫助科學家了解傳播速度、病毒可能傳播到的位置以及傳播時間線。

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COVID-19 戰爭中的數據分析角色：這項技術如何提供幫助？

醫療數據分析

由於每天有數千名患者因感染 COVID-19 而住院，他們的醫療記錄堆積如山。 醫生和科學家不斷嘗試分析這些醫療數據以確定解決方案。 數據分析正在幫助他們正確分析這些龐大的數據集並識別數據中的模式，這可能有助於找到結束這種流行病的方法。

谷歌和亞馬遜等幾家公司正在免費提供開放醫療數據集和數據分析工具的訪問權限以進行研究。

以色列的捨巴醫療中心正在使用數據分析預測來分配人員和資源來抗擊這次疫情。 使用確診病例、檢測、接觸者追踪、死亡和其他詳細信息等信息； 數據分析算法正在幫助醫療保健專業人員收集所需的資源並管理他們現有的藥品供應。

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追踪病毒

在上海，數據分析用於抑制冠狀病毒的傳播。 許多組織的工作人員被指示向上級通報他們的旅行歷史和其他信息。 這些數據被發送到大數據平台進行分析。 這有助於了解員工傳播病毒的可能性。

許多政府醫療保健部門使用數據分析和數據科學來評估病毒在當地的傳播情況。 為此，大數據程序使用人口統計數據和位置統計數據。 數據分析可用於交叉引用疾病數據與患者數據，以預測可能的傳播。

這家名為“Aiisma”的印度初創公司開發了一款可用於收集位置數據的移動應用程序。 這用於追踪接觸者，並幫助政府當局阻止傳播並採取預防措施。

診斷和治療

2019 年 12 月，BluDot 率先使用其數據分析系統檢測到異常病毒。 該系統分析了超過 6000 萬篇健康文章，確定了與 2003 年 SARS 爆發的相似之處。

目前，醫療保健公司大量使用數據分析來協助診斷冠狀病毒。 這些算法比通常需要大約 6 分鐘的 CT 掃描結果更快地診斷出病毒。 這加快了診斷過程並釋放了治療其他患者的資源。

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藥物開發和測試

數據分析有助於加快許多實驗室的藥物開發過程。 由於科學家能夠輕鬆分析醫學數據並更快地進行測試，因此基於這些測試結果可以更快地開發藥物。

例如，谷歌的 DeepMind AI 系統被用於分析 COVID-19 病毒的特徵。 了解病毒的結構和如何發揮作用將極大地幫助制定治療計劃，並評估為患者制定的現有治療計劃。 數據科學以及人工智能和機器學習有助於評估現有藥物是否可以治愈 COVID-19。

創建儀表板

數據分析使科學家能夠創建代表全球冠狀病毒大流行現狀的儀表板。 這些儀表板從不同的政府獲取醫療數據，並使用數據可視化技術描述這些數據。 這些顯示統計數據，例如確診病例、死亡人數和位置。

這些儀表板可幫助數據科學家創建數據模型並預測 COVID-19 熱點。 因此，政府機構可以事先採取必要的行動。

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結論

隨著時間的推移，數據分析在 COVID-19戰爭中的作用被證明是極其重要的。 隨著越來越多的人參與到這場戰爭中，將會開發出更多的數據分析工具。 政府機構正在建立數據分析中心，以協助共同戰勝冠狀病毒。

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