Сучасний світ все частіше стикається з появою нових інфекційних хвороб, які можуть перерости у пандемію. COVID-19 – приклад того, наскільки швидко і масштабно можуть поширюватися віруси.
Ефективна робота з даними дозволяє вченим краще зрозуміти динаміку хвороби, спрогнозувати її розвиток та розробити ефективні методи контролю захворюваності. Такі науки, як біостатистика та епідеміологія у поєднанні з новітніми методиками Data Science, вже зараз демонструють високу ефективність у боротьбі з пандеміями.
Основні поняття: біостатистика та епідеміологія
Біостатистика - використання статистичних методів для аналізу біологічних даних. Ця наука допомагає у точній оцінці та інтерпретації результатів медичних досліджень, а також для моделювання прогнозів поширення хвороб.
Епідеміологія – наука, яка вивчає причини, фактори ризику та динаміку поширення хвороб, і на підставі цих даних розробляє ефективні стратегії щодо їх контролю та попередження.
Це взаємозалежні науки. Епідеміологи застосовують статистичні методи при аналізі даних щодо поширення хвороб, виявляють тенденції та дають оцінку ефективності різних заходів контролю. У свою чергу, в основі біостатистичних досліджень є епідеміологічні дані.
Приклади успішного використання біостатистики при пандеміях
- У ході пандемії COVID-19 біостатистика широко використовувалася для аналізу даних про поширення вірусу, оцінки ефективності заходів контролю та прогнозування розвитку епідемії.
- Використання біостатистичних моделей допомогло оцінити такі параметри як R0 (базове число репродукції) та швидкість поширення вірусу.
- Були проаналізовані дані про нефармацевтичні втручання (NPIs), такі як соціальне дистанціювання, маски та закриття шкіл. Це допомогло виявити найефективніші заходи контролю за поширенням COVID-19.
- Аналіз даних клінічних випробувань вакцин та ліків проти COVID-19, що допомогло визначити їхню безпеку та ефективність.
Роль Data Scientist у боротьбі з пандеміями
Data Scientist можуть збирати та обробляти дані з різних джерел, таких як:
- електронні медичні картки;
- соціальні мережі та дані про мобільність людей;
- публічні дані та наукові публікації;
- демографічні дані та епідеміологічні звіти.
Це дозволяє виявити осередки та швидкість поширення інфекції, визначити фактори ризику та створити точну картину епідемії.
Використання алгоритмів машинного навчання для прогнозування поширення хвороб
Аналітики можуть створювати динамічні моделі поширення інфекційних захворювань, які враховують поведінкові фактори людей, фактори навколишнього середовища та інші варіації, щоб сформувати точніше уявлення, як надалі розвиватиметься епідемія.
Data Scientist здатні розробляти моделі з детальними прогнозами. Таким чином, можливо передбачити піки захворюваності, визначити зони високого ризику і розробити ефективні стратегії для контролю епідемії.
Візуалізація даних та її роль у прийнятті рішень
Використовуючи сучасні інструменти Data Scientist, можуть візуалізувати складні дані у зрозумілій формі, такій як графіки, діаграми, карти та інтерактивні приладові панелі.
З їхньою допомогою медики, вчені та політики краще розуміють динаміку епідемії та формують оцінку, наскільки ефективні різні заходи контролю захворюваності. Це дозволяє приймати більш поінформовані рішення, якої стратегії боротьби з епідемією слід дотримуватись.
Візуалізація може бути використана для визначення зон високого ризику, моніторингу ефективності вакцинації або ліків, а також оцінки впливу політичних рішень на поширення хвороби.
Практичні рекомендації для медичних установ
Виходячи з досвіду використання Data Science під час пандемії COVID-19, можна сформулювати низку рекомендацій для медичних закладів:
- Впровадження систем електронних медичних карток, що дозволить збирати повніші дані про пацієнтів та ефективно обмінюватися інформацією між установами.
- Розвиток інфраструктури, яка дозволить збирати та обробляти дані в режимі реального часу. Це дозволить оперативно реагувати зміни епідеміологічної ситуації.
- Впровадження систем на основі ІІ, які допомагатимуть лікарям у діагностиці та виборі оптимальної тактики лікування.
- Співпраця з дослідницькими центрами, що спеціалізуються на аналізі даних, що дозволить впровадити в лікарнях новітні методи Data Science.
- Навчання медичного персоналу навичкам роботи з даними та сучасними інформаційними системами.
Приклади успішних стратегій щодо використання даних
У ході пандемії COVID-19 ряд медичних установ використовували дані з ЕМК (електронних медичних карт) для визначення ефективних ліків для лікування COVID-19. Так вдалося за короткий термін розробити ефективніші методи лікування та знизити кількість смертей.
Використовувалися дані із соціальних мереж з метою виявлення дезінформації та хибних новин про COVID-19. Що допомогло швидше поширити надійну інформацію та зменшити паніку серед людей.
Висновок
Успішне використання Data Science у боротьбі з COVID-19 довело ефективність цього підходу. Тому дуже важливо підвищувати кваліфікацію медичного персоналу в галузі Data Science для боротьби з пандеміями
Співробітники лікарень повинні розуміти, як працювати з великими обсягами медичних даних, знати основи статистичного аналізу та машинного навчання та вміти використовувати у своїй роботі сучасні аналітичні інструменти.
Отримати необхідні знання та навички можна на курсі Data Science від Platma Academy. Курс Data Science спеціально розроблено для людей з нульовим рівнем підготовки, щоб вони могли опанувати основи та стати фахівцями, здатними застосовувати свої знання у будь-якій сфері. Програма охоплює ключові інструменти та методи аналізу даних, що дозволяє випускникам вирішувати реальні бізнес-задачі та приймати обґрунтовані рішення на основі даних. Незалежно від галузі, цей курс відкриває нові кар'єрні можливості та допомагає підвищити свою конкурентоспроможність на ринку праці.
Інтеграція Data Science до медичних закладів дозволить створити більш стійку та ефективну систему охорони здоров'я, здатну успішно протистояти майбутнім пандеміям.
Джерела інформації:
https://academic.oup.com/intqhc/article/33/3/mzab134/6369016?login=false
https://datascience.codata.org/articles/10.5334/dsj-2023-041
