Екосистема даних для подолання COVID-19 - Міжнародна наукова рада

Бапон Фахруддін є фахівцем з оцінки кліматичних та гідрологічних ризиків з фокусом на розробці та впровадженні систем раннього попередження про небезпеку та аварійного зв'язку. Він є технічним директором зі зменшення ризику катастроф і стійкості до клімату в Tonkin + Taylor, Нова Зеландія. Він також є співголовою робочої групи з дослідження відкритих даних для глобальних катастроф CODATA.

Нова коронавірусна хвороба (COVID-19) спричинила людську кризу в усьому світі, яка зажадала ряду радикальних, негайних реакцій. Генеральний секретар Організації Об’єднаних Націй (ООН) негайно закликав до дій, «за негайну реакцію охорони здоров’я, необхідну для придушення передачі вірусу для припинення пандемії та подолання багатьох соціальних та економічних вимірів цієї кризи[1]“. Пандемія також вимагає мислення та прийняття рішень, які підтримуються екосистемою даних, яка є більш повною, ніж зараз, і яка дивиться набагато далі в майбутнє, ніж попередні короткострокові підходи.

Спалах COVID-19 призвів до поширення ініціатив щодо сприяння відкритому доступу до наукових досліджень і баз даних і заохочення дослідницької співпраці через цифрові платформи. Однак існує занепокоєння щодо якості даних та публікацій, які надаються майже в режимі реального часу, що призводить до потенційно поганих рішень. Ці питання включають порівнянність та інтерпретацію даних, зокрема між країнами, недостатню специфікацію методології та політичне визнання недійсних результатів, які потенційно можуть упереджувати наукові методи. Для обговорення передачі хвороби необхідний запит на отримання даних та досліджень.

Коли справа доходить до прогнозування або раннього попередження про пандемії та інші каскадні ризики, моделювання та аналіз ситуації з використанням історичних та поточних даних є базовими. З минулого важкого гострого респіраторного синдрому (SARS) та близькосхідного респіраторного синдрому (MERS) було винесено кілька уроків, які обґрунтовували необхідність проведення додаткових міждисциплінарних досліджень. Насправді існує величезна кількість даних, які недостатньо або не використовуються на місцевому, регіональному та глобальному рівнях, які можуть значно допомогти поточним і майбутнім відповідям на пандемію.[2]. Великі дані, такі як дані соціальних мереж (наприклад, з Facebook, WhatsApp, Twitter тощо) і локальні дані (наприклад, із записів лабораторних тестів, користувачів мобільних телефонів, записів польотів тощо), можуть дозволити моделістам розробляти сценарії для кращого розуміння і прогнозувати поширення хвороби, а також її каскадні наслідки.

Вірус COVID-19 в основному передається між людьми повітряно-крапельним шляхом і контактними шляхами, наприклад, коли людина знаходиться в тісному контакті з кимось, у кого є респіраторні симптоми, такі як кашель або чхання. Передача може також відбуватися через фоміти в оточенні інфікованої людини. Таким чином, передача COVID-19 може відбуватися при прямому контакті з інфікованою особою(ами) та/або при непрямому контакті з поверхнями в найближчому оточенні інфікованої(их) особи(ей). Цей режим передачі ускладнює відстеження та розуміння складнощів поширення вірусу.

Соціальне дистанціювання та карантин є оптимальними заходами для скорочення поширення COVID-19 з експоненційною швидкістю. Однак рівень дотримання є змінним, і в багатьох випадках повне соціальне дистанціювання є практично неможливим і залежить виключно від добровільної громадянської участі. Часто це відбувається через культурні та інфраструктурні фактори. До заходів соціального дистанціювання належать: а) утримання від виходу на вулицю та уникнення фізичного контакту з іншими; b) підтримка контакту з людьми через соціальні мережі замість особистих зустрічей; в) активне дотримання особистої гігієни шляхом регулярного миття рук. Це робить країни, що розвиваються, вразливими як зараз, так і на постійній основі перед майбутніми хвилями. Мити руки стає важко, якщо немає або недостатній доступ до проточної води. Уряди можуть вимагати від людей не виходити на роботу, але якщо це означає, що їхні родини не будуть їсти, люди, швидше за все, вийдуть, щоб отримати те, що їм потрібно, щоб вижити (врахуйте також ситуацію в країнах, зруйнованих циклонами). COVID-19 почав поширюватися в тихоокеанських країнах (наприклад, на Фіджі), і системи охорони здоров’я цих країн не в змозі впоратися. Поєднання COVID-19 і сезону циклонів створює додатковий тиск на основні послуги та ресурси. Країни, чиї системи охорони здоров’я страждають, не зможуть повторити успіх інших розвинених країн у сповільненні спалаху.

Стандартної реакції на відновлення після COVID-19 не буде через, принаймні частково, відсутність належним чином сформованої багатовимірної екосистеми даних для підтримки послідовного та обґрунтованого прийняття рішень. COVID-19, ймовірно, повернеться в розвинені країни, оскільки ці країни входять на етапи відновлення та пом’якшення наслідків. Несподіваною областю, яка потребує більшого розуміння, є питання карантину та рівня дотримання. Таким чином, для того, щоб приймати вдосконалені політичні рішення, існує критична й нагальна потреба у підході, орієнтованому на майбутнє, на основі даних. Країни вже використовують дані з країн, які постраждали від COVID-19, у тому числі з сусідніх країн, для прийняття кращого політичного рішення щодо відповіді. Кожен сектор в країні повинен використовувати інструменти та методи послідовно, щоб зрозуміти їхній секторальний вплив і розробити плани безперервності бізнесу або плани реагування на пандемію.

Використання даних стає найбільш важким, коли воно переходить від моделювання до прямого відстеження індивідів для визначення траєкторії передачі захворювання. Наприклад, оскільки спалах спалаху почався в Китаї на початку січня 2020 року, міжнародні подорожі продовжувались як завжди. Станом на 31 січня спалахи вже зростали в більш ніж 30 містах у 26 країнах, найбільше захворюваними людьми, які приїхали з Уханя.[3]. Вірус почав поширюватися локально, швидко переміщаючись у замкнутих просторах, таких як релігійні місця та ресторани, і заражаючи людей, які не їздили до Китаю, — початок пандемії. До березня тисячі випадків були зареєстровані в Італії, Іспанії, США, Ірані та Південній Кореї. Китай більше не був головним «епіцентром» спалаху (Рисунок 1). Нові випадки почали різко зростати в таких країнах, як Італія, США та Іран. Люди, які подорожували до цих країн, згодом приносили випадки в країни, де проживають, так само, як і на інших континентах. Зараз вірус поширився на всі континенти, крім Антарктиди. Використання такого типу попередньої інформації може бути використано для запобігання поширенню COVID-19. Ефективна реакція на таке поширення залежить від своєчасного втручання, в ідеалі інформованого з усіх доступних джерел даних.

Малюнок 1: Місцеві спалахи зросли після припинення подорожей (The New York Times, 26 березня 2020 р.)

Використання даних для прогнозування будь-якого довгострокового впливу спалаху пандемії є складним. Це вимагає ряду взаємопов’язаних завдань, кількох дисциплін і експертів, які разом працюють над розробкою цілісного плану реагування та відновлення. Для керування даними також потрібно налаштувати реагування на COVID-19 та відновлення на національному рівні. Міждоменні дослідження, максимізація корисності даних, а також забезпечення контрольованого та пропорційного доступу до даних є ключем до розуміння, пом’якшення та реагування на спалах і підготовки до майбутніх подій. Наприклад, кількісні та якісні дані, які використовуються для розуміння людської поведінки, руху та взаємодії, можуть бути використані, щоб спрогнозувати, як і де буде поширюватися COVID-19. Нові технології стають все більш важливими в боротьбі з хворобою та спробах зупинити COVID-19.

Посилене спостереження та відстеження контактів можна вважати необхідними для мінімізації поширення передач у громадах. Ці кроки та технології, які їх підтримують, також несуть ризики. Уряди в усьому світі запровадили низку заходів цифрового відстеження, фізичного спостереження та цензури (тобто уряди Азії запровадили цензуру, пов’язану з COVID-19, більше, ніж будь-який інший регіон, тоді як європейські країни запровадили більшість цифрових заходів відстеження[4]). У березні 20 нових заходів цифрового відстеження було запроваджено на континентах по всьому світу, включаючи Європу, Азію та Південну Америку.[5] Такі заходи відстеження варіювалися від цільових програм відстеження контактів до великомасштабного отримання зведених та анонімізованих даних про місцезнаходження. Опції передових технологій відстеження (такі як автоматизоване швидке масове відстеження, включаючи використання даних про місцезнаходження GPS і даних Bluetooth) дозволять чиновникам точно відстежувати та контролювати їхнє населення, щоб інформувати про прийняття рішень та вжити заходів для уповільнення поширення вірусу. Прикладом цього є дослідження в Сінгапурі, де вчені аналізували дані з Bluetooth за допомогою програми TraceTogether на мобільних телефонах, щоб побачити, скільки днів в середньому потрібно, щоб встановити контакт.[6]. Результати показали, що органи влади змогли зв’язатися з людьми протягом 3-4 днів. Інший нещодавній приклад південнокорейських цифрових систем, що полегшують навантаження на засоби відстеження контактів людей, показує, як можна швидко визначити відстеження контактів (тобто протягом 10 хвилин).[7]) для зменшення поширення вірусу. Інші поточні приклади ініціатив цифрового відстеження включають:

Відстеження геолокації за допомогою карти розташування
Методи отримання інформації про місцезнаходження стільникового вузла та методів запису деталей дзвінків
Супутниковий GPS і дані Bluetooth
Розробка додатків локації.

Однак важливо зберігати обмеження щодо того, як такі дані можуть бути доступні та використані під час цього періоду пандемії. Це включає забезпечення безпеки особистої інформації та порушення конфіденційності, заохочення перевірки та забезпечення того, щоб ці заходи не тривали довше, ніж необхідно.

Можна застосувати широкий спектр підходів, щоб зрозуміти передачу, оцінку спалаху, повідомлення про ризики, каскадну оцінку впливу на основні та інші послуги. Мережне моделювання системи систем (SOS), мобільні технології, частотна статистика та оцінка максимальної правдоподібності, інтерактивна візуалізація даних, геостатистика, теорія графів, байєсівська статистика, математичне моделювання, підходи до синтезу доказів та складні рамки мислення для системних взаємодій на Можна використати вплив COVID-19. Прикладом інструментів і технологій, які можна було б використати для рішучих і завчасних дій для запобігання подальшому поширенню або швидкого придушення передачі COVID-19, зміцнення стійкості систем охорони здоров’я, порятунку життів і термінової підтримки країн, що розвиваються, є підприємства та корпорації. показано на малюнку 2. Існують також рекомендації ВООЗ щодо 'Управління ризиками надзвичайних ситуацій у сфері охорони здоров'я та катастроф [8]', UNDRR підтримує «Додаток до картки показників громадського здоров’я».[9]' та інші рекомендації (напр Практичні міркування та рекомендації ВООЗ для релігійних лідерів і релігійних громад у контексті COVID-19 [10]), що може покращити план реагування на пандемію. Необхідно переконатися, що будь-яке таке використання є пропорційним, специфічним і захищеним і не збільшує ризик громадянських свобод. Тому важливо детально розглянути проблему максимального використання даних у надзвичайних ситуаціях, гарантуючи, що воно обмежене завданням, пропорційне та з дотриманням необхідних засобів захисту та обмежень. Це складне завдання, і COVID-19 надасть нам важливі тести. Також важливо, щоб дані інтерпретувалися точно. Інакше неправильне тлумачення може привести кожен сектор до неправильних шляхів.

Малюнок 2: Інструменти для підвищення стійкості до COVID-19

Багато країн все ще вчаться використовувати дані для прийняття рішень у цей критичний час. Пандемія COVID-19 дасть важливі уроки про необхідність міждоменного дослідження та про те, як у таких надзвичайних ситуаціях збалансувати використання технологічних можливостей та даних для протидії пандемії та фундаментальних засобів захисту. Уроки, отримані з цього руйнівного спалаху, можуть забезпечити значні покращення в підготовці до боротьби з потенційною пандемією в майбутньому. The Цільова група CODATA з даних FAIR для дослідження ризиків стихійних лих готує серію звітів про політику щодо низки питань щодо СКБ. У співробітництві з іншими експертами та діячами у космосі це буде більш детально розглянути питання політики щодо даних для надання інформації для реагування на пандемію.

Щоб завантажити повний документ, натисніть тут.

Подяка: автор висловлює вдячність за редакційну підтримку та цінні коментарі, отримані від Саймона Ходсона, виконавчого директора, CODATA.

Зображення: NASA на Wikicommons.

[1] Спільна відповідальність, глобальна солідарність: реагування на соціально-економічні наслідки COVID-19, ООН, 2020

[2] Хвильовий підхід включає інші каскадні небезпеки або додаткову природну небезпеку в період пандемії

[3] Щоденна газета The New York Times, випуск від 26 березня 2020 року

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

[5] Top10VPN: програма відстеження цифрових 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] Управління ВООЗ з питань надзвичайних ситуацій у сфері охорони здоров’я та катастроф – https://www.who.int/hac/techguidance/preparedness/health-emergency-and-disaster-risk-management-framework-eng.pdf?ua=1

[9]Додаток до картки показників охорони здоров’я 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