Подписаться

Экосистема данных для победы над COVID-19

Бапон Фахруддин обсуждает, почему пандемия COVID-19 требует размышлений и принятия решений, поддерживаемых экосистемой данных, которая смотрит гораздо дальше в будущее, чем предыдущие краткосрочные подходы.

Бапон Фахруддин является специалистом по оценке климатических и гидрологических рисков, уделяя особое внимание разработке и внедрению систем раннего предупреждения об опасностях и связи в чрезвычайных ситуациях. Он является техническим директором по снижению риска бедствий и устойчивости к изменению климата в Tonkin + Taylor, Новая Зеландия. Он также является сопредседателем целевой группы по открытым данным для исследования глобальных рисков бедствий с КОДАННЫЕ.


Новая коронавирусная болезнь (COVID-19) вызвала человеческий кризис во всем мире, который потребовал множества решительных и немедленных ответных мер. Генеральный секретарь Организации Объединенных Наций (ООН) незамедлительно призвал к действиям:для немедленных медико-санитарных мер, необходимых для подавления передачи вируса, прекращения пандемии и решения многих социальных и экономических аспектов этого кризиса.[1]“. Пандемия также требует размышлений и принятия решений, поддерживаемых экосистемой данных, которая является более полной, чем в настоящее время, и которая смотрит гораздо дальше в будущее, чем предыдущие краткосрочные подходы.

Вспышка COVID-19 привела к распространению инициатив, направленных на облегчение открытого доступа к научным исследованиям и базам данных и поощрение сотрудничества в исследованиях через цифровые платформы. Однако есть опасения по поводу качества данных и публикаций, предоставляемых практически в режиме реального времени, что может привести к принятию неверных решений. К этим проблемам относятся сопоставимость и интерпретация данных, особенно между странами, недостаточная спецификация методологии и политическое признание недействительных результатов, потенциально способных исказить научные методы. Призыв к данным и исследованиям необходим в связи с обсуждением передачи болезни.

Когда дело доходит до прогнозирования или раннего предупреждения о пандемиях и других каскадных рисках, моделирование и ситуационный анализ с использованием исторических и текущих данных являются базовыми. Из прошлого тяжелого острого респираторного синдрома (ТОРС) и ближневосточного респираторного синдрома (БВРС) было извлечено несколько уроков, которые требуют дополнительных междисциплинарных исследований. На самом деле существует огромное количество данных, которые недостаточно используются или не используются на местном, региональном и глобальном уровнях, и они могут в значительной степени помочь текущим и будущим мерам реагирования на волну пандемии.[2]. Большие данные, такие как данные социальных сетей (например, из Facebook, WhatsApp, Twitter и т. д.) и локальные данные (например, из записей лабораторных испытаний, пользователей мобильных телефонов, записей полетов и т. д.), могут позволить разработчикам моделей разрабатывать сценарии для лучшего понимания и прогнозировать распространение болезни, а также ее каскадные воздействия.

Вирус COVID-19 в основном передается между людьми воздушно-капельным и контактным путем, например, когда человек находится в тесном контакте с кем-то, у кого есть респираторные симптомы, такие как кашель или чихание. Передача также может происходить через фомиты в окружающей среде вокруг инфицированного человека. Таким образом, передача COVID-19 может происходить при прямом контакте с инфицированным лицом (лицами) и/или косвенном контакте с поверхностями в непосредственной близости от инфицированного лица (лиц). Этот способ передачи затрудняет отслеживание и понимание сложностей распространения вируса.

Социальное дистанцирование и карантин являются оптимальными мерами для сокращения распространения COVID-19 в геометрической прогрессии. Однако показатели соблюдения требований варьируются, и во многих случаях полное социальное дистанцирование практически невозможно и зависит исключительно от добровольного гражданского участия. Это часто верно из-за как культурных, так и инфраструктурных факторов. Действия по социальному дистанцированию включают в себя: а) воздержание от выхода на улицу и избегание физического контакта с другими людьми, б) поддержание связи с людьми через социальные сети вместо личных встреч и в) активное соблюдение личной гигиены путем регулярного мытья рук. Это делает развивающиеся страны уязвимыми как сейчас, так и на постоянной основе перед будущими волнами. Мытье рук становится затруднительным при отсутствии или недостаточном доступе к проточной воде. Правительство может потребовать от людей не выходить на работу, но если это означает, что их семьи не будут есть, люди, скорее всего, все равно будут выходить на улицу, чтобы получить то, что им нужно для выживания (вспомним также ситуацию в странах, пострадавших от циклонов). COVID-19 начал распространяться в странах Тихоокеанского региона (например, на Фиджи), и системы здравоохранения этих стран не в состоянии справиться с этим. Сочетание COVID-19 и сезона циклонов создает дополнительную нагрузку на основные услуги и ресурсы. Страны, чьи системы здравоохранения страдают, не смогут повторить успех других развитых стран в замедлении вспышки.

Не будет стандартного ответа на восстановление после COVID-19, по крайней мере частично, из-за отсутствия должным образом сформированной многомерной экосистемы данных для поддержки последовательного и обоснованного принятия решений. COVID-19, вероятно, вернется в развитые страны, поскольку эти страны вступят в этапы восстановления и смягчения последствий. Неожиданная область, которая требует большего понимания, — это вопрос карантина и показателей соблюдения. Таким образом, для улучшения политических решений существует острая и острая необходимость в ориентированном на будущее подходе, основанном на данных. Страны уже используют данные из стран, затронутых COVID-19, в том числе из соседних стран, для принятия более эффективных политических решений в отношении ответных мер. Каждый сектор в странах должен последовательно использовать инструменты и методы для понимания их отраслевого воздействия и разработки планов обеспечения непрерывности бизнеса или планов реагирования на пандемию.

Использование данных становится наиболее опасным, когда оно переходит от моделирования к прямому отслеживанию людей для определения пути передачи болезни. Например, когда в начале января 2020 года в Китае началась вспышка, международные поездки продолжались в обычном режиме. К 31 января вспышки уже росли в более чем 30 городах в 26 странах, большинство из которых были засеяны людьми, приехавшими из Уханя.[3]. Вирус начал распространяться локально, быстро перемещаясь в замкнутых пространствах, таких как религиозные места и рестораны, и заражая людей, которые не ездили в Китай — начало пандемии. К марту тысячи случаев были зарегистрированы в Италии, Испании, США, Иране и Южной Корее. Китай больше не был главным «эпицентром» вспышки (рис. 1). Новые случаи начали резко расти в таких странах, как Италия, США и Иран. Люди, выезжающие в эти страны, впоследствии привозили случаи в свои страны проживания так же далеко, как и на другие континенты. В настоящее время вирус распространился на все континенты, кроме Антарктиды. Использование этого типа предварительной информации может быть использовано для предотвращения распространения COVID-19. Эффективное реагирование на такое распространение зависит от своевременного вмешательства, в идеале информированного из всех доступных источников данных.


Рисунок 1. Количество местных вспышек увеличилось после прекращения поездок (The New York Times, 26 марта 2020 г.).)

Использование данных для прогнозирования любых долгосрочных последствий вспышки пандемии является сложной задачей. Для этого требуется ряд взаимосвязанных задач, несколько дисциплин и экспертов, которые должны работать вместе, чтобы разработать целостный план реагирования и восстановления. Управление данными также требует настройки реагирования на COVID-19 и восстановления на национальном уровне. Междисциплинарные исследования, максимизация полезности данных, а также обеспечение контролируемого и пропорционального доступа к данным являются ключом к пониманию, смягчению последствий и реагированию на вспышку, а также подготовке к будущим событиям. Например, количественные и качественные данные, которые используются для понимания человеческого поведения, движений и взаимодействий, могут быть использованы для прогнозирования того, как и где будет распространяться COVID-19. Новые технологии становятся все более важными в борьбе с болезнью и пытаются остановить COVID-19.

Усиление эпиднадзора и отслеживание контактов могут рассматриваться как необходимые для сведения к минимуму широкомасштабной передачи внутри сообществ. Эти шаги и поддерживающие их технологии также представляют собой риски. Правительства по всему миру внедрили ряд мер цифрового отслеживания, физической слежки и цензуры (например, правительства стран Азии внедрили цензуру, связанную с COVID-19, чаще, чем любой другой регион, в то время как европейские страны ввели наибольшее количество мер цифрового отслеживания).[4]). В марте на континентах по всему миру, включая Европу, Азию и Южную Америку, было реализовано 20 новых мер цифрового отслеживания.[5] Такие меры отслеживания варьировались от целевых приложений для отслеживания контактов до крупномасштабного сбора агрегированных и анонимных данных о местоположении. Варианты передовых технологий отслеживания (такие как автоматизированное быстрое массовое отслеживание, включая использование данных о местоположении GPS и данных Bluetooth) позволят официальным лицам точно отслеживать и контролировать свое население, чтобы принимать решения и принимать меры для замедления распространения вируса. Примером этого является исследование в Сингапуре, где ученые проанализировали данные от Bluetooth с помощью приложения TraceTogether на мобильных телефонах, чтобы узнать, сколько дней в среднем требуется для установления контакта.[6]. Результаты показали, что властям удалось связаться с людьми в течение 3-4 дней. Еще один недавний пример южнокорейских цифровых систем, облегчающих нагрузку на средства отслеживания контактов людей, показывает, как можно быстро определить отслеживание контактов (т. е. в течение 10 минут).[7]) для уменьшения распространения вируса. Другие текущие примеры инициатив цифрового отслеживания включают:

  • Отслеживание геолокации с помощью карты местоположения
  • Информация о местоположении сотовой связи и методы сбора данных о вызовах
  • Спутник GPS и данные Bluetooth
  • Разработка приложений для определения местоположения.

Однако по-прежнему важно сохранить ограничения на доступ к таким данным и их использование в период пандемии. Это включает в себя обеспечение безопасности личной информации и нарушений конфиденциальности, поощрение контроля и обеспечение того, чтобы эти меры не продолжались дольше, чем это необходимо.  

Для понимания передачи, оценки вспышек, информирования о рисках, каскадной оценки воздействия на основные и другие услуги можно применять широкий спектр подходов. Сетевое моделирование системы систем (SOS), мобильные технологии, частотная статистика и оценка максимального правдоподобия, интерактивная визуализация данных, геостатистика, теория графов, байесовская статистика, математическое моделирование, подходы к синтезу данных и комплексные концепции мышления для системных взаимодействий на Воздействие COVID-19 может быть использовано. Примером инструментов и технологий, которые можно использовать для принятия решительных и своевременных мер по предотвращению дальнейшего распространения или быстрому подавлению передачи COVID-19, повышению устойчивости систем здравоохранения и спасению жизней, а также срочной поддержке предприятий и корпораций развивающихся стран, являются показано на рис. 2. Существуют также рекомендации ВОЗ поЧрезвычайные ситуации в области здравоохранения и управление рисками бедствий[8]», UNDRR поддержал «Дополнение к системе показателей общественного здравоохранения»[9]' и другие рекомендации (например, Практические соображения и рекомендации ВОЗ для религиозных лидеров и конфессиональных общин в контексте COVID-19[10]), что может улучшить план реагирования на пандемию. Необходимо обеспечить, чтобы любое такое использование было пропорциональным, конкретным и защищенным и не увеличивало риск для гражданских свобод. Поэтому важно подробно изучить задачу максимального использования данных в чрезвычайных ситуациях, обеспечив при этом ограниченность задач, соразмерность и соблюдение необходимых мер защиты и ограничений. Это сложная задача, и COVID-19 предоставит нам важные тестовые примеры. Также важно, чтобы данные интерпретировались точно. В противном случае неправильное толкование может привести каждый сектор к неверному пути.

Рисунок 2: Инструменты для повышения устойчивости к COVID-19

Многие страны все еще учатся тому, как использовать данные для принятия решений в это критическое время. Пандемия COVID-19 послужит важным уроком о необходимости междисциплинарных исследований и о том, как в таких чрезвычайных ситуациях сбалансировать использование технологических возможностей и данных для противодействия пандемиям с фундаментальными мерами защиты. Уроки, извлеченные из этой разрушительной вспышки, могут значительно улучшить подготовку к борьбе с потенциальной пандемией в будущем. Целевая группа CODATA по данным FAIR для исследования рисков бедствий готовит серию аналитических записок по ряду вопросов СРБ.. В сотрудничестве с другими экспертами и действующими лицами в этой области будут более подробно рассмотрены вопросы политики в отношении данных для информирования ответных мер на пандемию.


Чтобы скачать полную версию статьи, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ

Благодарность: автор признателен за редакционную поддержку и ценные комментарии, полученные от Саймона Ходсона, исполнительного директора, КОДАННЫЕ. 

Изображение: НАСА на Викискладе.


[1] Общая ответственность, глобальная солидарность: реагирование на социально-экономические последствия COVID-19, ООН, 2020 г.

[2] Волновой подход включает другие каскадные опасности или дополнительные стихийные бедствия в период пандемии.

[3] Daily The New York Times, выпуск от 26 марта 2020 г.

[4] https://www.top10vpn.com/news/surveillance/covid-19-digital-rights-tracker/

[5] Top10VPN: средство отслеживания цифровых прав COVID-19 (https://www.gpsworld.com/19-countries-track-mobile-locations-to-fight-covid-19)

[6] TraceTogether- https://www.healthhub.sg/apps/38/tracetogether-app

[7] http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20200326000987

[8] Управление рисками бедствий и чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения ВОЗ – https://www.who.int/hac/techguidance/preparedness/health-emergency-and-disaster-risk-management-framework-eng.pdf?ua=1

[9]Приложение к оценочной таблице общественного здравоохранения UNDRR https://www.unisdr.org/campaign/resilientcities/assets/toolkit/documents/Disaster%20Resilience%20Scorecard_Public%20Health%20Addendum%20Ver1%20Final_July%202018.pdf

[10] https://www.who.int/publications-detail/practical-considerations-and-recommendations-for-religious-leaders-and-faith-based-communities-in-the-context-of-covid-19?fbclid=IwAR0GtTGRHqvgrDd7KiRLH6Sza8bJ7aQP40cSsyFju3w-HFRQBIY7YiC9eU8

перейти к содержанию