Hem KRÖNIKA Hur data kan hjälpa oss i kampen mot Covid-19

Hur data kan hjälpa oss i kampen mot Covid-19

Publicerat av: Redaktionen

[KRÖNIKA]Vi befinner oss i en tid utan motstycke där coronavirusets (COVID-19) effekter präglar samhället och våra arbetsplatser.

Hur data kan hjälpa oss i kampen mot Covid-19 3Den snabba förändringen vi alla har tvingats ta itu med bara i mars månad är surrealistisk. En förvirrande tanke är att ett till synes isolerat antal fall i Wuhan, Kina, som rapporterades till WHO den 31 december, idag har förvandlats till en pandemi med hundratusentals smittade och döda.

Spridningen av COVID-19 och allmänhetens önskan om information har lett till skapandet av datasamlingar och visualiseringar med öppen källkod, vilket i sin tur har banat väg för en disciplin som vi kommer att introducera som pandemic analytics. Analysen handlar om aggregering och undersökning av data från många olika källor för att få insikter. I mån av att dessa används för att studera och bekämpa globala utbrott, så är pandemianalyser ett modernt sätt att tackla ett problem lika gammalt som mänskligheten självt, nämligen spridning av sjukdomar.

Här är tre sätt som pandemianalyser kan hjälpa oss genom COVID-19-krisen:

1 – Att utforma rätt svar

I början av 1850-talet, när London kämpade med en snabb ökning i antalet kolerafall noterade John Snow, grundaren av modern epidemiologi, ett klustermönster av kolerafall runt vattenpumpar. Upptäckten gjorde det möjligt för forskare att för första gången utnyttja data för att bekämpa pandemier, att fokusera sina ansträngningar mot att kvantifiera risken, identifiera fienden och utforma en passande motstrategi.

Geniala upptäckter som dessa har utvecklats under åren och 170 års kumulativ intelligens har bevisat att tidiga ingripanden begränsar sjukdomsspridningen. Analyser, beslut och efterföljande ingripanden kan dock endast vara effektiva när man först beaktar alla tillgängliga och meningsfulla datapunkter.

Den virala spridningen har en liten ljusglimt: det exponentiella skapandet av nya data som vi kan lära av och agera på. Med rätt analysfunktioner kan sjukvårdspersonal svara på frågor som t ex var nästa kluster troligtvis kommer att uppstå, vilket demografiskt område som är mest mottagligt och hur viruset kan mutera över tid.

2 – För att se det osynliga

Tillgängligheten till data från betrodda källor har lett till en tidigare aldrig skådad delning av visualiseringar och meddelanden för att utbilda allmänheten. Ta till exempel den dynamiska världskartan skapad av Johns Hopkins Center for Systems Science and Engineering och dessa briljant enkla men ändå belysande animationer från Washington Post. Sådana visualiseringar kan snabbt lära allmänheten om hur virus sprids och vilka enskilda åtgärder som kan hjälpa befolkningen eller hindra spridningen. Demokratiseringen av data- och analysverktyg i kombination med massförmågan att dela information via internet har gjort det möjligt för oss att bevittna den imponerande kraften i de data som används för en god sak.

Under de senaste månaderna har företag fört in pandemisk datainsamling internt för att utveckla sin egen proprietära intelligens. Några av de mer initiativtagande företagen har till och med inrättat interna Track & Respond-kommandocentraler för att vägleda sina anställda, kunder och partnerekosystem genom den nuvarande krisen.

HCL insåg i ett tidigt skede av utbrottet behovet av ett eget kommandocenter helt dedikerat till att besvara COVID-19-frågor. Koordinerat genom ett erfaret ledarskap ger det HCLs dataforskare friheten att utveckla kreativa och pragmatiska insikter för mer informerade beslut. Det kan t ex vara utvecklandet av prediktiva analyser kring potentiell påverkan på HCLs kunder, liksom de marknaderna där HCL servar dem.

Med målet att möjliggöra ledarskap för att snabbt kunna agera under utvecklingen av COVID-situationen använder vi tekniker såsom statistik, kontrollteori, simuleringsmodellering och NLP (Natural Language Processing). För enkelhetens skull kommer vi att kategorisera vår strategi under Track & Respond-paraplyet:

  1. Spåra situationen kvantitativt och kvalitativt för att förstå dess omfattning.
  • Utföra ämnesmodellering i realtid över tusentals publikationer från internationella hälsoorgan och trovärdiga nyhetskällor; automatisera extraktionen av kvantifierbara trender (varningar) och angripbar information relevant för en ledarnas roller och ansvarsområden.
  • Skapa prognoser som riktningsvis kommer att spåra och förutse när regioner som är betydelsefulla för HCL och dess kunder når sin infektionskulmen och omvänt en ökning av återhämtningstakten.
  1. Besvara genom att använda en matematisk modell av situationen som ett ombud för den faktiska pandemin.
  • Skapa en flerdimensionell simuleringsmodell med robusta och kontextuella variabler för att skapa meningsfulla förutsägelser anpassade till den ledare som använder den.

3 – Att diagnostisera, behandla och bota

21 december 2019 upptäckte ett AI-system, som drivs av det Toronto-baserade startup-företaget BlueDot, de tidigaste avvikelserna kring vad som då betraktades som en mystisk lunginflammationsvariant i Wuhan. AI-systemet hade åtkomst till över en miljon artiklar på 65 språk och upptäckte en likhet med SARS-utbrottet 2003. Endast nio dagar senare gick WHO ut och varnade allmänheten om uppkomsten av denna nya fara.

Att utveckla vårdlösningar innebär en utmaning i att analysera omfattande data och det är här AI kan spela en avgörande roll. AI-teknik har redan använts för att hjälpa till att diagnostisera Coronavirus genom bildanalys, vilket minskar diagnostiseringstiden från datortomografi från cirka 5 minuter till 20 sekunder. Genom automatisering kan AI inte bara hjälpa till att hantera de ökande diagnostiska arbetsbelastningarna, utan också bidra till att frigöra värdefulla resurser för patientvård.

AI och ML kan också användas för att påskynda läkemedelsutvecklingsprocessen. Hittills har bara ett AI-utvecklat läkemedel nått fram till kliniska tester på människor. Men även detta enskilda framsteg är oerhört imponerande, eftersom teknologin har lett till att påskynda en process som vanligtvis tar flera år.

Det är mycket möjligt att AI tillsammans med medicinska forskare kan bidra till att reducera läkemedlets utvecklingstid till endast månader eller veckor. Med en värld i brådskande behov av ett COVID-19-vaccin, utgör denna maskin-människa-synergi en viktig faktor.

Vad blir nästa steg?

I en tid när världen kämpar för att dämpa effekterna av COVID-19-utbrottet, så är det viktigt att minnas att teknik inte är någonting annat än mänsklighetens kumulativa innovation över tid och att det inom tekniken finns verktyg och lösningar som kan hjälpa till att skydda oss. Ingen vet hur de kommande veckorna och månaderna kommer att se ut, men vi vet i alla fall att vi kommer att möta hotet tillsammans och att vår största styrka ligger i hur vi delar, analyserar och härleder insikter från vår delade kunskap.

Genom att tillämpa rätt teknologi på rätt sätt, så har vi potential att stävja och minimera effekterna av sjukdomar – idag och i framtiden.

Av: David Sogn, Associate Vice President – Digital & Analytics, HCL Technologies

Relaterade Artiklar

Vi använder cookies och andra identifierare för att förbättra din upplevelse. Detta gör att vi kan säkerställa din åtkomst, analysera ditt besök på vår webbplats. Det hjälper oss att erbjuda dig ett personligt anpassat innehåll och smidig åtkomst till användbar information. Klicka på ”Jag godkänner” för att acceptera vår användning av cookies och andra identifierare eller klicka ”Mer information” för att justera dina val. Jag Godkänner Mer Information >>

-
00:00
00:00
Update Required Flash plugin
-
00:00
00:00