10 Viisi, Kuidas Me Kasutame Andmeid Haiguste Tõrjeks

{h1}

Andmeteadus on aidanud meil kaardistada ebola puhanguid ja tuvastada parkinsoni tõbi muu hulgas ka rakenduste seas. Lisateave andmetöötluse kohta WordsSideKick.comis.

Suured andmed on üks võimsamaid vahendeid, mida meil on võitluses haiguste vastu. Mida rohkem on meie käsutuses olevaid andmeid, seda paremini haritud me saame olla tervishoiuvalikute osas. Andmed võivad anda konkreetse kogukonna tervise maastiku ja õpetavad meile patsientide ühisoskuse kohta, et saaksime hinnata riskitegureid. See võib aidata meil haiguse kohta rohkem teada saada ja seega leida ravimeid või nägemme, kuidas haiguspuhangud nende tõhusaks hoidmiseks reisivad.

Andmeteadus on üks kõige interdistsiplinaarsemaid valdkondi. Teadlased, arstid, matemaatikud, arvutiprogrammeerijad ja epidemioloogid on vaid mõned andmetööstusega seotud kutsealadest. Kõik inimesed osalevad kas andmete kogumisel, nende analüüsimisel, selle kasutamise või selle toimimisega tutvumiseks.

Siin on 10 erinevat haiguste ja epideemiatega seotud andmeteadust.

10. Vähi ennetamine

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: kuidas

Naine saab mammograafia Prantsusmaal Haute-Savoie haiglas. Mommogrammi saamise aja soovitused on viimastel aastatel muutunud. BSIP / UIG kaudu Getty Images

Mitte ükski vähk ei ole ennetatav, kuid kas sa ei taha neid, mis on? Eelsümboolika ja varajase kasvu sõelumine esineb emakakaela, rinna-, kopsu-, eesnäärme- ja käärsoolevähi puhul. Kuid kuidas arstid määravad juhised selle kohta, kes peaks skriinima, kui tihti ja millal? Vastus on suuri andmeid.

USA ennetava hoolduse töörühm kasutab suurte epidemioloogiliste uuringute põhjal kõrgekvaliteedilisi andmeid skriinimise juhiste kindlaksmääramiseks. Näiteks 40-ndatel naistel valespositiivsete vähktõve diagnooside määra uurimisel otsustas töörühm, et enne 50. eluaastat mammograafiate saamine pole vajalik (välja arvatud juhul, kui peres on rinnanäärmevähk) [allikas: WebMD].

Vähktõvega patsientidel võimalikult palju andmeid ka õpetab arste, kuidas vähid kasvavad. Oregoni Tervise- ja Teaduste Ülikool teeb uuringuid tuhandete vähktõvega patsientide geenide järjestamise kohta, et rohkem teada saada, kuidas vähk tekib erinevates inimestel, et nad saaksid pakkuda kiiremaid diagnoose. Ülikool näeb isegi ette, et saab 2020. aastaks 24 tunni jooksul diagnoosida vähki, tänu sellele, mida nad õpivad [allikas: Oregoni Tervise- ja Teaduste Ülikool].

9. Moskitest põhjustatud haiguste ennetamine

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: viisi

Aedes aegypti Sääsked näivad laboratooriumis Fiocruzi instituudis Recife, Pernambuco osariigis Brasiilias. See sääsk edastab Zika viirust ja seda uuritakse instituudis. Mario Tama / Getty Images

Sääsed on juba ammu levinud haigusi nagu malaaria ja dengue palavik, nii et koguda teavet nende haiguste esinemise kohta sääskede tüüpidest ja nende elukohast võib aidata meil nende tingimuste vastases võitluses. Müstiline viiruse Zika uusim puhkus on meile näidanud, kui hirmutav on see, et haiguse levimise ja selle kohta, mida inimesed saavad teha, puuduvad andmed.

IBM-i, Johns Hopkinsi ja California San Francisco ülikooli teadlaste koostööks on avatud lähtekoodiga tarkvara loomine, mis võimaldab epidemioloogidel teha prognoositavaid haigusmudeleid [allikas: Ungerleider], et aidata võidelda nende sääskude levikuga haiguste vastu. Tarkvara on kavandatud nii, et epidemioloogid, kellel on minimaalsed kodeerimisalased teadmised, saavad seda ikkagi kasutada andmete analüüsi käitamiseks, ennustama haiguspuhangute teekonda ja planeerima strateegiaid haiguste leviku piiramiseks.

Programmis kasutatakse Maailma Terviseorganisatsiooni andmeid, mis näitavad piirkonna üldist tundlikkust haiguspuhangute, inimeste ja moskiidide populatsioonimudeleid ning kliimamuutusi, mis osutavad potentsiaalsete haiguspuhangute asukohale. Kokkuvõttes võivad need andmed aeglustada sääskede viiruste levikut.

8. Parkinsoni tõve sümptomite avastamine

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: haiguste

Bokser Muhammad Ali, kes oli aastaid olnud Parkinsoni tõbi, on näidatud koos oma naise Yolanda Ali üritusega. Axel Koester / Sygma / Sygma via Getty Images

Parkinsoni tõbi, neuroloogiline seisund, mis mõjutab üle 10 miljoni inimese kogu maailmas, on suurepärane näide sellest, kuidas andmete kogumine koos tehnoloogiaga võib muuta tervishoiuteenuseid [allikas: Parkinsoni tõve sihtasutus].

Parkinsoni tõestatud isikul on sageli väga rasked keha värisemine. Need on põhjustatud sellepärast, et tema aju aeg-ajalt lõpetab neurotransmitteri nimetuse, mida nimetatakse dopamiiniks. Mida väiksem on dopamiin inimene, seda vähem on ta võimeline oma liikumisi ja emotsioone kontrollima [allikas: National Parkinson Foundation].

Kuid selleks ajaks, kui tal on nähtavad sümptomid (nagu raputamine) ja kellel on Parkinsoni tõbe diagnoositud, on hävitatud kuni 80 protsenti dopamiiniga seotud ajuripatsi neuronitest [allikas: Feber]. Kuigi praegu ei ole Parkinsoni tõve ravivat, on ravimeetodid, mis hoiavad sümptomid kontrolli all. Seega, kui arstid saavad varem sümptomeid tuvastada, võib ravi alustada varem.

Sel eesmärgil on mitu ettevõtet uurinud kulumat tehnoloogiat andmete kogumiseks vaevumärgatavatest värisemistest, jalutuskäigust ja une kvaliteedist. Andmete kogumisel võib see anda tehnoloogialajatele informatsiooni selle kohta, kas neil võib olla Parkinsoni tõve eelsoodumus ja aidata neil varakult ravi saada. Sellel tohutul hulgal andmete kogumine keskses keskuses annab arstidele ja teadlastele ka võimaluse otsida Parkinsoni tõvepatsientidel ühiseid niidid, võib-olla võib-olla ravi üks päev.

7. Ebola puhangute kaardistamine

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: kuidas

Naine vaatab Haagi riikliku telefoniteabekeskuse Madalmaade riikliku rahvatervise ja keskkonna (RIVM) kaardi kaardile, mis on loodud inimestele, kellel on 2014. aastal Ebola viirusega seotud küsimused. VALERIE KUYPERS / AFP / Getty Images

Ajavahemikus 2014-2015 toimus Ebola suur haiguspuhang, peamiselt Lääne-Aafrikas. Selle haiguse tõttu sai sellel alal ainult 11 000 inimest [allikas: Haiguste tõrje ja ennetamise keskused (CDC)]. Viimaste vaesemate riikidega esineva viiruse puhkemisega oli kodanikel raske saada meditsiinilist teavet ning haiguse vastu võitlemiseks oli vähe infrastruktuuri. Ebola ülemaailmse võitluse peamine probleem oli arusaamine sellest, kus viirus levib, et määrata kindlaks kõige pakilisemad vajadused abi saamiseks. Ja see on koht, kus andmeteadus astus sisse.

Reaalajas kaardistamise tarkvara abil saavad teadlased ja tervishoiutöötajad jälgida haigust kogu Aafrikas ja ennustada kõige haavatavamaid piirkondi, mis võivad tulevikus haiguspuhangule kaasa aidata. Teadlased võivad nakatuda haigusjuhtumitena, kui kogutakse kokku andmed punktide kohta, mis puudutavad nahkhiirte liike (tõenäoliselt Ebola viiruse kandja), asustustihedust, sõiduaega lähimast suuremast asustusest ja käputäis teisi tegureid.

Kaardistamisvahend töötas välja 2016. aasta veebruaris. "Ma võin kergesti läbi vaadata kaarte ja vaadata konkreetselt Ghana piirkonnad, kus on Ebola viiruse nišš, kus see tõenäoliselt hakkab olema haiguspuhang, ja seejärel sealt me saame teha loomade jälgimist, "ütles Ghana eluslooduse veterinaarüksuse juhataja Dr. Richard Suu-Ire, kes vastutab naha proovide võtmise eest Ebola seireks oma riigis [allikas: Fortunati].

6. Südamehaiguste riski arvutamine

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: haiguste

Nii on Lawandal Fearringtonil (vasakul) ja tema õel Nicoleel perekondlikku laienenud kardiomüopaatiat, südamehaigust, mis suri nende isa 2003. aastal (näidatud pildil, mida nad vaatavad). Nende kahel teisel õel on sama haigus. Michael S. Williamson / The Washington Post via Getty Images

Üks kõige tõhusamaid viise, kuidas andmeid meditsiinis kasutada, on riski arvutamine. Kui kogutakse ja analüüsitakse piisavalt andmepunkte, saavad arstid ja rahvatervise töötajad kindlaks määrata mitte ainult, millised faktorid võivad haiguse rollis mängida, vaid ka käivituskorda, mille korral keegi võib selle riski ohtu seada.

Südamehaigus on selle suurepärane näide. See on USA number 1 surmapõhjus, mis on seotud ühega neljast surmajuhtumitest [allikas: CDC]. Varem kasutasid arstid südamehaiguste riski arvutamiseks peamiselt kolesterooli väärtusi. Kui kolesterool oli kõrge, anti patsientidele ravimeid; kui madal, siis peeti neid ohtu kujutavaks.

Kuid mitmete allikate abil kogutud andmete kogumiseks leidis Ameerika College of Cardiology ja American Heart Association, et südamehaiguste patsientidel on sarnased sümptomid, mis ulatuvad kaugemale lihtsalt kõrge kolesteroolisisaldusest. Rassid, vanus, ajalugu, kolesterool ja mõned muud tegurid on massiivsete andmekogumite põhjal koostanud testi, mis on palju ulatuslikum ja isikustatud riskikalkulaator, mida kutsutakse ASCVD riskihindajaks [allikas: Gaglioti]. Selle tulemusena on arstid muutnud oma praktikat ja arvutavad südamehaiguste riski.

5. Uimastite epideemia peatamine

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: haiguste

Politseinik asub Gloucesteris, Massachusettis, tõenditena konfiskeeritud heroiini kotid. Aastal 2015 lõi Gloucester Angel'i programmi, mis juhib ravikeskuste sõltlasi, selle asemel et neid vabastada. Programmi on kopeeritud mitmed politseiosakonnad. John Moore / Getty Images

Narkootikumide kasutamine võib hävitada kogukondi, nagu paljud haigused teevad. Ameerika Ühendriikide üleannustamise surmade arv on uskumatu - enam kui 47000 inimest ainult 2014. aastal [Allikas: Ameerika Sõltuvushaiguste Selts]. Tegelikult on uimastite üleannustamine juhusliku surma põhjuseks Ameerika Ühendriikides ja enamasti sureb opiaadisõltuvust.

Erinevate kogukondade suremuse andmete jälgimine võib anda tervishoiuteenuste pakkujatele, valitsustele ja kogukonna aktivistidele kindel mõtteviis, kuidas narkootikumid mõjutavad konkreetset piirkonda. Nende andmete põhjal võiksid nad teada, kus võib olla eriti letavate narkootikumide tüved, mis võivad linnu löövad, ja kasutada valitsuse tegevust leviku tõkestamiseks. Üleannustamise korral suremuse kohta rohkem inimesi saab selgitada valitsustele, milliste kogukondade jaoks on vaja sekkumisi, näiteks rehabilitatsiooniteenuseid või arste, et pakkuda kahjude vähendamise strateegiaid.

Selline strateegia on aidanud paljudel maakogukondadel opioidide epideemia vastu võitlemisele kaasa tuua väga positiivseid tulemusi. Mitmed Ameerika Ühendriikide maapiirkonnad on järginud Massachusettsi politseiosakonna Gloucester'i kehtestatud rehabilitatsioonistrateegiaid, mille tulemuseks oli ainult üks aasta, et enam kui 400 patsienti suunati ravi alla ja üleöö vangistuse kulud langesid 75 protsendi võrra. Näiteks võivad narkomaanid minna politseiosakonda ja nende käsutuses olevad töötajad aitavad neil raviprogrammi saada [allikas: Toliver].

Lõpuks on narkosõltuvusega seotud surmajuhtumite põhjal viinud haiguste tõrje ja ennetamise keskused välja suunised arstidele opioidiresistentsuse kohta [allikas: Gaglioti]. Andmed ei aita mitte ainult epideemiaga võitlemiseks, vaid ka probleemi juurest ning võib ennetada ainete kuritarvitamist enne selle äravõtmist.

4. Ühenduse põhjused

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: kasutame

Capitol Hilli kohtuistungil kinnitab tunnistus Hurley meditsiinikeskuses asuva pediaatrilise elukoha programmi direktor, dr Mona Hanna-Attisha, kes avaldasid Flintsi, Michigani kõrgeid pliisisaldust veevarustuses.SAUL LOEB / AFP / Getty Images

Mõnikord ei pea andmed olema suured, et neil oleks suur mõju haiguse vastu võitlemisel. Väiksem, keskendunud andmete kogum võib silma avada kogukonna tervise kohta. Flint, Michigan, veekriis on suurepärane näide.

Inseneri uurimine näitas, et Flinti kodudes olevad veeproovid sisaldasid suures koguses pliid; aga tema leitud tõendid ei olnud piisavad, et veenda valitsuse juhte, et vesi oli saastunud. Pärast inseneriõppe ärakuulamist otsustas pediaatriapidaja oma andmeid koguda kokku.

Dr Mona Hanna-Attisha kogus teavet haiglaravi dokumentidest ja leidis, et lapsepatsientide veres on erakordselt kõrge plii sisaldus. Selle asemel, et oodata oma avalduste avaldamist meditsiinialases ajakirjas, pidas ta pressikonverentsi ja linnaametnikud olid sunnitud kuulama.

Lambi mürgitus võib avaldada pikaajalist mõju lapse ajude arengule ja käitumisele ning Flintis ligi 27000 last ligi linna vees pliid [allikas: D'Angelo]. Ilma andmeteta, mis tõestaksid, et midagi oli valesti, oleks võinud kahjustada tuhandeid lapsi.

3. Pikaajalised kohortuuringud

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: haiguste

NYCi linnapea Bill de Blasio esitas aadressi FDNY liikme Ray Pfeiferi auks, kes oli surnud haruldast vähist, kes arvasin, et on saanud 8-kuulise töökoha Ground Zero'is. Pfeifer oli laiendatud eeliste aktivist. Andy Katz / Pacific Press / LightRocket kaudu Getty Images)

Suurte andmete kogumid on suurepärased kohad mudeleid kalastamiseks. Teadlased ja arstid mõnikord tegelevad pikaajaliste uuringutega konkreetsete inimeste gruppide kohta, et õppida, kas nende tervis on progresseerunud. Näiteks tegelevad rahvatervisega tegelevad töötajad praegu 11. septembri esmakordselt reageerivate uuringutega, et teada saada nende kokkupuute pikaajalised mõjud saidil Ground Zero. Vähese vähkkasvajate ja hingamisteede haiguste tekkeks võivad nad areneda sellesse kokkupuutesse, et arstid ja valitsus saaksid rohkem teavet hooldus- ja tugisüsteemide loomise kohta.

Üks kõige mõjukamaid kohortuuringuid on naiste tervise algatus (WHI). See pikaajaline kliiniline uuring, mis käivitati 1993. aastal, kogus andmeid 161 000 postmenopausis naisest, kes õppis strateegiaid südamehaiguste, rinnanäärmete ja kolorektaalsete vähkide ja osteoporootiliste luumurdude ennetamiseks [allikas: WHI].

Nende naiste teadlased on muutnud seda, kuidas tervishoiuteenuste osutajad neid haigusi ära hoiavad ja ravivad, tuues tohutut investeeringutasuvust. Uurijad kasutasid WHI uuringute tulemuste põhjal naiste tervise erinevuste võrdlemiseks üheaastase perioodi (2003-2012) haiguste simulatsiooni mudelit.

Mudel näitas, et järgides WHI suuniseid, oli kardiovaskulaarsed haigused 76 000 võrra vähem, rinnanäärmevähi juhtudest 126 000 võrra ja kombineeritud hormoonravi kasutajate arv 4,3 miljonit võrra vähem. Veelgi enam, haigusmudeli simulatsioon näitas, et WHI-i tulemuste rakendamisel selle 9-aastase perioodi vältel hoidsid ameeriklased tervishoiuteenuste otsesest kuludest hinnanguliselt 35,2 miljardit USA dollarit [allikas: riiklikud tervishoiuasutused].

2. Gripi leviku jälgimine

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: kasutame

Naine saab apteegist grippi. Veebileht FluNearYou.org lubab ameeriklastel postitada gripi sümptomeid ja teadlased kasutavad infot, et jälgida gripi suundumusi. Terry Vine / Getty Images

Vaatamata sellele, et igal aastal julgustatakse inimesi grippi vaktsineerima, saab seda väga nakkavat hingamisteede haigust igal aastal tabada miljonid inimesed USA-s ja tapavad tuhandeid haigeid [allikas: CDC].

Gripi inimene saab nakatada teisi ühel päeval enne sümptomite esinemist ja kuni seitse päeva pärast seda, kui ta haigestub, nii et teada, kus ja millal gripp pihustub oma riigi kohal, on tõesti väärtuslik [allikas: CDC].

Veebileht FluNearYou.org lubab ameeriklastel postitada sümptomeid, mida neil on iganädalased tervisearuanded. Tuhanded inimesed saadavad oma aruanded veebisaidile ja teadlased kaardistavad rahvarohkeid andmeid, et leida, millised sümptomid on olemas ja millistes kohtades kogu riigis.

Kuid andmeteadus ei ole alati ideaalne. Google käitus gripiprognooside maailmas oma Google Flu Trends'iga (GFT). Tuginedes inimeste sümptomite otsimisele, väitsid nad, et nad võivad koguda piisavalt andmeid, et anda täpseid hinnanguid gripi levimuse kohta kuni kaks nädalat varem kui CDC [allikas: Lazer]. Kahjuks ei suutnud GFT suuresti prognoosida suurt fluide taset 2013. aastal (selle algoritm sisaldas liiga palju hooajalisi otsingutulemusi, mis ei olnud seotud gripiga). Kuigi GFT ebaõnnestus, on haiguste ennustuste prognoosimiseks andmete kogumise idee selline, mis sageli toimib üsna hästi.

1. Arvutite arvutivõrgud

10 Viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks: kuidas

World Community Grid kutsub inimesi annetama oma personaalsete seadmete varuarvutusvõimsust teadlaste teaduslike arvutuste tegemiseks. Kohei Hara / Getty Images

Andmete kogumine kesksesse keskusse ei ole ainus viis, kuidas saame haiguste leevendamiseks kasutada rahvarohkeid jõude. Sama oluline on arvutite ümberpaigutamine arvutite töötlemiseks.

World Community Grid on IBMi püüdlus, mille kohaselt inimesed annavad oma isiklike seadmete varuosade võimu annetamiseks haiguse vastu võitlemiseks. Kui teie seade on jõude, saab ta teha teadlaste teaduslikke arvutusi, nii et tulemusi, mis kümneid aastaid oleksid võinud kulutada kuude jooksul, oleks võimalik. Ürgnevad arvutid on käivitanud rakuliste funktsioonide simulatsioonid, et mõista selliseid haigusi nagu tuberkuloos; skriininud miljoneid keemilisi ühendeid sihtvalkude vastu, mida Zika tõenäoliselt kasutab inimkehade kasuks ja tuvastades geneetilise markereid, et ennetada vähki.

Nende erinevate projektide abistamiseks on juba sõlmitud rohkem kui 700 000 vabatahtlikku [source: World Community Grid].Selle tühja ajaga, mida meie kollektiivsed seadmed võiksid pakkuda nendele põhjustele, on see üks viis, kuidas suured andmed võivad oluliselt mõjutada.

DNA tõendid avastavad kaks unustatud Põhja-Ameerika migratsiooni

DNA tõendid avastavad kaks unustatud Põhja-Ameerika migratsiooni

Põhja-Ameerika on kümneid tuhandeid aastaid edasi liikunud. WordsSideKick.com vaatab välja.


Autori märkus: 10 viisi, kuidas me kasutame andmeid haiguste tõrjeks

Lugedes, kuidas saaksid andmeid heaoluks muuta, tõesti tahtsin osaleda FluNearYou-s. Tundub hea olla see, et see on üks osa andmetest, mis aitab kujundada tervisemajanduse pilti ja seeläbi mõjutada arstide valitud raviskeeme. Igaüks saab teha oma väikese osa!


Video Täiendada: .




ET.WordsSideKick.com
Kõik Õigused Reserveeritud!
Mistahes Materjalide Reprodutseerimine Lubatud Ainult Prostanovkoy Aktiivne Link Saidile ET.WordsSideKick.com

© 2005–2019 ET.WordsSideKick.com