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大數(shù)據(jù)系統(tǒng)為抗擊疫情提供信息的4種方式

轉(zhuǎn)帖|大數(shù)據(jù)新聞|編輯:況魚杰|2020-09-30 14:02:40.863|閱讀 212 次

概述:新型冠狀病毒疫情在全球仍在蔓延,但現(xiàn)在每天都能了解到其相關(guān)的信息和知識(shí)。而這是全球各地的科學(xué)家、流行病專家以及公共衛(wèi)生專家的功勞,但是如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)系統(tǒng),這些專業(yè)人員就無(wú)法更好地完成他們的工作。事實(shí)上,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)被證明是21世紀(jì)醫(yī)療保健中最重要的干預(yù)手段,它能夠?yàn)樽柚构跔畈《緜鞑ズ透腥静⒀杆?開(kāi)發(fā)出有效疫苗提供幫助。

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新型冠狀病毒疫情在全球仍在蔓延,但現(xiàn)在每天都能了解到其相關(guān)的信息和知識(shí)。而這是全球各地的科學(xué)家、流行病專家以及公共衛(wèi)生專家的功勞,但是如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)系統(tǒng),這些專業(yè)人員就無(wú)法更好地完成他們的工作。事實(shí)上,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)被證明是21世紀(jì)醫(yī)療保健中最重要的干預(yù)手段,它能夠?yàn)樽柚构跔畈《緜鞑ズ透腥静⒀杆匍_(kāi)發(fā)出有效疫苗提供幫助。



了解感染模式


了解冠狀病毒感染的第一步也是最直接的措施:確定患者在何處感染以及如何傳播,為此,圖形數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)特別強(qiáng)大的工具。圖形數(shù)據(jù)庫(kù)通常源自傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù),它使用GraphQL轉(zhuǎn)換SQL信息,并允許用戶更好地可視化各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系。通過(guò)接觸追蹤,可以通過(guò)觀察感染者之間的社會(huì)關(guān)系來(lái)確定誰(shuí)有感染冠狀病毒的風(fēng)險(xiǎn),因此能夠看到這種聯(lián)系是至關(guān)重要的措施。


而在更大范圍內(nèi),繪制社會(huì)關(guān)系圖有助于研究人員確定哪些活動(dòng)具有感染冠狀病毒的更高風(fēng)險(xiǎn),哪些活動(dòng)更安全。研究人員使用圖形數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)一系列行為進(jìn)行建模,并使用這些模型為社區(qū)提供關(guān)鍵信息,以減少病毒傳播。

通過(guò)對(duì)冠狀病毒數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行圖形化和建模能夠獲得更多的見(jiàn)解。這個(gè)模型可以幫助研究人員確定這種疾病在很大程度上是人們交流互動(dòng)時(shí)傳播的,而不是所謂的線性閾值模型,該模型需要一定的暴露量。本質(zhì)上,任何一個(gè)感染冠狀病毒的患者都有可能感染鄰居,這是造成這種病毒如此危險(xiǎn)的重要原因,因此每次互動(dòng)都意味著具有感染的風(fēng)險(xiǎn)。


實(shí)時(shí)跟蹤和治療進(jìn)展


隨著冠狀病毒疫情席卷美國(guó)各地,卻出現(xiàn)了這樣一種趨勢(shì):即使患者病例大幅增加,其死亡率卻隨著時(shí)間的推移而下降。這是因?yàn)獒t(yī)生能夠?qū)崟r(shí)匯總和分析患者數(shù)據(jù),從而使他們能夠快速確定哪種療法最有效。這是醫(yī)生早期確定采用類固醇治療至關(guān)重要的方式。

顯然,醫(yī)生正在通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)共享有關(guān)成功干預(yù)措施的信息,但是這些信息可能很有限,這意味著老弱患者可能面臨死亡的危險(xiǎn)。此外,還有一些其他重要的治療要素。而位于低收入地區(qū)的醫(yī)院在疫情最嚴(yán)重時(shí)比富裕地區(qū)的醫(yī)院更可能出現(xiàn)重大設(shè)備短缺的情況。數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)幫助醫(yī)院跟蹤和預(yù)測(cè)關(guān)鍵的供應(yīng)使用模式,這可能意味著呼吸機(jī)甚至重癥監(jiān)護(hù)病房床位之間存大很大的差異,甚至面臨災(zāi)難性的短缺。


跟蹤疫苗的開(kāi)發(fā)


盡管了解冠狀病毒的傳播方式和治療方法很關(guān)鍵,但大多數(shù)專家都認(rèn)為,除非研發(fā)和采用有效的疫苗,否則無(wú)法完全控制該病毒的傳播。不幸的是,疫苗通常需要很長(zhǎng)時(shí)間才能生產(chǎn)。例如,研發(fā)出第一種水痘疫苗的科學(xué)家花費(fèi)大約5年的時(shí)間,而一種疫苗在美國(guó)獲得美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理(FDA)的批準(zhǔn)上市甚至需要25年的時(shí)間。更糟糕的是,研究人員從來(lái)沒(méi)有為其他影響人類的冠狀病毒研制出成功的疫苗,例如SARS和MERS這兩種嚴(yán)重的冠狀病毒。


影響冠狀病毒疫苗開(kāi)發(fā)的最大變化是大數(shù)據(jù)與人工智能模型的交集。目前,這種方法正用于開(kāi)發(fā)多種不同的疫苗,以及確定治療冠狀病毒患者的最佳藥物。如果在未來(lái)幾個(gè)月內(nèi)有疫苗問(wèn)世,那么可能歸功于來(lái)自龐大數(shù)據(jù)庫(kù)的有效病毒和疫苗模型。


查看本地?cái)?shù)據(jù)


人們正在多個(gè)層面上抗擊冠狀病毒的傳播。盡管全球各地的科學(xué)家都在努力了解這種疾病并開(kāi)發(fā)疫苗,并且也推出了很多本地計(jì)劃,這些計(jì)劃也依賴于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。然而在城市或州一級(jí),流行病專家已經(jīng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析數(shù)據(jù),并確定側(cè)重于居家隔離、社交距離和地方公共衛(wèi)生運(yùn)動(dòng)的有效性。這些模型可以幫助研究人員直觀地了解到,當(dāng)干預(yù)措施達(dá)到足夠的社區(qū)滲透程度從而顯著減少病例數(shù)量以及其他重要的見(jiàn)解,這些見(jiàn)解將有助于企業(yè)、學(xué)校和其他設(shè)施重新開(kāi)放,同時(shí)保持社區(qū)的安全。


大數(shù)據(jù)將為應(yīng)對(duì)疫情傳播提供幫助


盡管人們對(duì)疾病傳播有足夠的了解,可以應(yīng)付任何傳染疾病,但仍有很長(zhǎng)的路要走。而人們用來(lái)控制冠狀病毒傳播的許多措施和方法可以追溯到17世紀(jì)。然而隨著大數(shù)據(jù)的興起,研究人員能夠比歷史上任何時(shí)候都更快地獲得和了解更多的信息。雖然目前有效的冠狀病毒疫苗還沒(méi)有出現(xiàn),但在不久的將來(lái)會(huì)取得長(zhǎng)足的進(jìn)步。


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