Wie reale Daten uns helfen können, uns besser auf die nächste Pandemie vorzubereiten

Was wird uns im Nachhinein sagen, wenn wir auf die COVID-Pandemie zurückblicken? Erinnern wir uns an die Wende des Jahrzehnts als das Jahr, in dem sich die Pandemievorsorge endgültig geändert hat, oder wird unsere eventuelle Rückkehr zum „normalen“ Hindernis unseren Fortschritt behindern?

Obwohl Epidemiologen lange vor dem Potenzial globaler Pandemien gewarnt haben, sind ihre Ermahnungen weitgehend unbeachtet geblieben. Industrialisierte Tierhaltungspraktiken, verstärkter Mensch-Tier-Kontakt, Globalisierung, abnehmende Artenvielfalt und andere Faktoren weisen jedoch auf die Wahrscheinlichkeit einer weiteren zoonotischen Krankheit (eine, die von Tieren auf Menschen übertragen wird) mit Pandemiepotential hin.

Ein schlanker Silberstreifen der aktuellen COVID-19-Pandemie ist, dass er uns helfen kann, uns besser auf zukünftige Ausbrüche vorzubereiten – wenn wir das, was wir richtig gelernt haben, nutzen. Insbesondere können wir eine der wichtigsten Ressourcen, die wir für die Vorbereitung auf Pandemien haben, besser nutzen: Daten aus der realen Welt.

DIE WICHTIGKEIT EINER WIRKLICHEN EINBLICK

Die Pandemie hat eine Fülle von Daten geschaffen, die uns helfen können, zukünftige Krankheitsausbrüche zu planen. Die Fülle an Forschungsarbeiten zur Reaktion auf US-Pandemien bietet Einblicke in die Vorteile und Folgen verschiedener Vorgehensweisen, und wir können dieses Wissen für zukünftige Reaktionen nutzen.

Eine der wichtigsten Erkenntnisse ist die Notwendigkeit, dass das Gesundheitssystem in Echtzeit sichtbar ist. Während Beobachter immer wieder festgestellt haben, dass die ineffektive Einführung von Tests einer der größten Fehler der USA bei der Weiterentwicklung von COVID-19 war (und immer noch ist), gibt es eine Fülle anderer Daten, die Einblicke in das Virus bieten können. “ Verbreitung. Wir müssen das Sammeln, Teilen und Analysieren dieser realen Daten verbessern, damit wir COVID-19-Symptome schnell erkennen, wirksame Behandlungen identifizieren und die Ausbreitung schneller verfolgen können.

Als beispielsweise die Pandemie begann, identifizierten Informationen, die von Organisationen des öffentlichen Gesundheitswesens verbreitet wurden, Halsschmerzen, Atemnot, Husten und Fieber als Symptome. Monate später wurden jedoch zusätzliche Symptome wie Hautausschläge und Hautverfärbungen – wie an Zehen und Füßen – als mögliche Indikatoren für das Virus erkannt. Darüber hinaus tötete das, was als „stille Hypoxie“ bezeichnet wurde – COVID-19, das einen kritisch niedrigen Blutsauerstoffgehalt ohne erkennbare äußere Auswirkungen auf die Atmung verursacht – viele Patienten, bevor die Ärzte wussten, dass sie danach Ausschau halten.

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Warum konnten wir diese Symptome nicht früher erkennen? Die elektronischen Patientenakten (EHRs), in denen Ärzte Patientenbesuche dokumentieren, ermöglichen keine einfache und effektive Möglichkeit, Daten in großem Maßstab gemeinsam zu nutzen. Wenn nicht identifizierte Patientendaten auf nationaler Ebene gewonnen werden könnten, hätten künstliche Intelligenz und Algorithmen für maschinelles Lernen Muster viel schneller identifizieren können als isolierte Forscher, die mit kleinen Patientenpools arbeiteten. Anstatt die COVID-19-Daten innerhalb von sechs Monaten ganzheitlich zu untersuchen, hatten die Forscher über 23.500 Artikel veröffentlicht – eine Fülle von Informationen, aber zu viele Daten, als dass eine Person die wertvollen Studien möglicherweise analysieren und identifizieren könnte.

Die Zentralisierung des Datenzugriffs hätte nicht nur die Identifizierung von COVID-Symptomen beschleunigen, sondern auch schnelle Studien zu wirksamen Behandlungen ermöglichen können. Die Forscher könnten eine wirklich robuste Datenbank verwenden, um zu analysieren und zu identifizieren, welche Behandlungen für Patienten mit verschiedenen Grunderkrankungen oder Krankheitsgeschichten am effektivsten sind.

Darüber hinaus könnte die Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens in einer gemeinsam genutzten Datenbank prädiktive Erkenntnisse generieren, die Muster in Gemeinschaften zeigen, die Ausbrüchen vorausgehen, und dabei helfen, zu bestimmen, wo und wann Sperren und soziale Distanzierungsanweisungen implementiert werden sollen. Mehrere Länder verwenden bereits unkonventionelle Datenquellen wie nicht identifizierte Handy- und Fitness-Tracking-Daten, um COVID-Ausbrüche vorherzusagen. In Deutschland werden beispielsweise nicht identifizierte Tracking-Apps verwendet, um Anomalien in den täglichen Gewohnheiten zu identifizieren, z. B. regelmäßig aktive Benutzer, die das Training überspringen oder Spaziergänge durchführen, um vorherzusagen, wann eine Community voraussichtlich einen Ausbruch erleiden wird – und ihn zu verhindern, bevor er sich verschlimmert .

Die Erfahrung Israels bietet ein großartiges Beispiel dafür, wie reale Daten analysiert und geteilt werden können. Durch die rasche Einführung des Pfizer-Impfstoffs bei mehr als der Hälfte seiner Bevölkerung und die Verfolgung der Ergebnisse konnte das Land einen dramatischen Rückgang schwerer Infektionen und Krankenhausaufenthalte als Folge des Impfstoffs nachweisen. Diese realen Beweise sind der Schlüssel zum Verständnis der Wirkungsweise des Impfstoffs außerhalb der Grenzen kontrollierter klinischer Studien und in viel größeren Populationen.

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Diese Maßnahmen stellen nur die Grundlagen dessen dar, was politische Entscheidungsträger tun können, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Und die Vorteile müssen nicht nur für die Vorbereitung auf Pandemien genutzt werden. Der Abbau und die Analyse nicht identifizierter Daten könnten verwendet werden, um wirksame Strategien zur Bekämpfung einer beliebigen Anzahl von Erkrankungen zu identifizieren, von psychischen Problemen bis hin zu chronischen Krankheiten.

HINDSIGHT, FORESIGHT UND INSIGHT

Wenn das nächste neuartige Virus mit Pandemiepotential unvermeidlich auftritt, werden die Änderungen und Vorbereitungen, die wir in den kommenden Monaten und Jahren getroffen haben, entscheiden, ob wir eine weitere Krise im Ausmaß von COVID-19 besser bewältigen können. Es müssen dringend Maßnahmen ergriffen werden, da in unserem Gesundheitssystem auf allen Ebenen weiterhin Störungen beim Datenaustausch auftreten. Während die COVID-19-Tests dramatisch zugenommen haben, haben Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, Testergebnisse auszutauschen, da einige Einrichtungen immer noch auf Faxgeräte angewiesen sind, um zeitnahe Informationen zu übermitteln. Bei der Bekämpfung einer anhaltenden Pandemie dienen die Ergebnisse, die Wochen nach dem Test erzielt wurden, wenig dazu, die Ausbreitung von Krankheiten zu verhindern. Wir müssen Einblicke in Echtzeit ermöglichen und erkennen, wie wichtig es ist, vergangene Ereignisse zu untersuchen, wenn wir vorausschauend die nächste Pandemie verhindern wollen.

Während einige Länder, wie das Vereinigte Königreich, erhebliche Ressourcen für die Sequenzierung zusätzlicher COVID-19-Genome bereitgestellt haben, sind die USA weltweit 32. in Bezug auf die Anzahl der pro 1.000 COVID-Fälle abgeschlossenen Sequenzen. Die Unfähigkeit, nicht nur das mutierte Virus zu identifizieren, sondern auch signifikante Verschiebungen in der Virusepidemiologie auf dieser Ebene leicht zu erkennen, wird unsere Fähigkeit, die Ausbreitung vorherzusagen und zu verhindern, weiterhin beeinträchtigen.

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Zwar wird es immer unterschiedliche Meinungen über die beste Vorgehensweise zur Vorbereitung und Prävention von Pandemien geben, aber wir müssen ein wirksameres Diskussionsforum schaffen und den Diskurs zwischen vielen Disziplinen weiter fördern, um die potenziellen sozialen, wirtschaftlichen und physiologischen Auswirkungen verschiedener abzuwägen Kurse. Diese Diskussionen sollten nicht warten, bis die nächste Pandemie eintrifft. Stattdessen müssen wir Think Tanks und Komitees einrichten und vollständig finanzieren, um mögliche Szenarien und Reaktionen vorzustellen.

Wir sollten versuchen, wichtige Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel: Wie lange können Unternehmen verschiedener sozioökonomischer Ebenen Schließungen überleben und welche Art von Hilfe ist am effektivsten? Was sind die langfristigen Auswirkungen eines Kindes, das ein Schuljahr verpasst oder virtuell zur Schule geht? Wie wirkt sich Isolation auf die psychische Gesundheit von Menschen unterschiedlicher Altersgruppen, Einkommensniveaus sowie städtischer und ländlicher Umgebungen aus? und welche Strategien wirken, um diese Effekte abzuschwächen? Welche Lehren können aus Ländern mit ausgeklügelten Datenerfassungssystemen gezogen werden?

Mit den richtigen Daten zur Analyse und den richtigen Experten zur Analyse dieser Daten sind wir in der Lage, diese Fragen zu beantworten und die notwendigen Erkenntnisse zu sammeln, um die anhaltenden Auswirkungen von COVID-19 zu verstehen. Mit diesem Wissen und der globalen Erkenntnis der Folgen einer ineffektiven Reaktion haben wir die Motivation und die Mittel, die entsprechenden Vorsichtsmaßnahmen zu treffen und eine zukünftige Pandemie zu verhindern, bevor sie beginnt.

Dies ist ein Meinungs- und Analyseartikel.

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