Великі дані допомагають у боротьбі з COVID-19 у Далласі: як дослідники розподіляють вакцини
22.12.2021
Великі дані вносять дійсно великий внесок у боротьбу з COVID-19 у Далласі, і потенційні перспективи використання цього інструменту виходять далеко за межі пандемії.
Некомерційна організація Parkland Center for Clinical Innovation (PCCI), що займається дослідженням та аналітикою великих даних, допомагає постачальникам послуг направляти свої зусилля в роботі з найбільш вразливими мешканцями міста. PCCI відстежує в режимі реального часу дані про вакцинацію і про випадки захворювання COVID-19 і накладає їх на основні дані щодо стану здоров’я і соціально-економічні фактори.
Це створює “індекс вразливості” та інші інструменти, що дозволяють чиновникам оцінити, які райони піддаються найбільшому ризику — не тільки на рівні регіонів, а й на таких невеликих територіях, як квартали перепису населення.
Посадові особи окружного управління охорони здоров’я Далласа і Parkland Health & Hospital System використовують цю інформацію для прийняття рішень про те, де саме розмістити пункти вакцинації та тестування COVID-19. Раніше ці дані використовувалися для допомоги жителям малозабезпечених районів у бронюванні місця для вакцинації.
“У кожній справі, яку ми робимо, ми використовуємо ці великі дані”, — сказав суддя округу Даллас Клей Дженкінс.
Для свого індексу вразливості COVID-19 PCCI об’єднує дані про підтверджені випадки захворювання і вакцинації в режимі реального часу з багатьма іншими важливими даними. До них належать також чисельність населення старше 65 років, показники супутніх хронічних захворювань, а також соціально-економічні чинники, такі як зайнятість, транспорт, медичне страхування тощо.
Найнезвичнішим є те, що PCCI також розбиває дані на невеликі географічні регіони, що дозволяє постачальникам послуг більш точно направляти свої зусилля на конкретні локації.
“Але потрібно вміти виходити за межі поштового індексу, тому що відмінностей все ще дуже багато, — сказав генеральний директор PCCI Стів Міффі. — Нам потрібно краще розуміти це на мікрорівні, щоб мати можливість розробляти програми та цілеспрямовано вживати правильні заходи”.
Незабаром після того, як вакцини стали доступні громаді, місцеві лідери захотіли віднайти справедливий спосіб їхнього розподілу. Дані PCCI визначили тих, хто піддається найбільшому ризику, на основі віку, стану здоров’я та соціально-економічних факторів. Десятки тисяч людей, що записалися на щеплення, були розподілені за ступенем ризику.
Цей підхід продовжував розвиватися паралельно із розвитком пандемії. Зараз PCCI має у своєму розпорядженні перелік зі 100 переписних кварталів із найбільшим числом не вакцинованих жителів.
“Люди з кращих міркувань хочуть вчинити правильно, але їхні неявні упередження можуть привести до певних висновків, які можуть не відповідати дійсності, — зазначив суддя Дженкінс. — Коли ви можете накласти на карти інформацію про COVID і безліч інших даних, ви можете отримати більш обґрунтовані рішення”.
“Йдеться не просто про цікаві способи вивчення великих даних, а про те, як їх можна використовувати для задоволення потреб спільноти”, — зазначає Марі Шалл, старша директорка Інституту вдосконалення охорони здоров’я.
За її словами, система охорони здоров’я використовує великі дані для боротьби з COVID-19. Але її група була “приголомшена” підходом PCCI, включаючи використання соціальних чинників при аналізі ризиків і точне визначення найбільш вразливих місць.
“Вони також співпрацюють зі службами охорони здоров’я округу Даллас і Паркленд, які використовують отримані дані для поліпшення свого реагування: це просто об’єднання всього того, що ми вважаємо важливим для систем охорони здоров’я”, — говорить Шалл.
Таке впровадження аналітики великих даних в кризовій ситуації дасть поштовх до використання даних для досягнення інших цілей щодо забезпечення поліпшення життя громади.
