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Big Data in Zeiten der Pandemie

Da es weltweit eine beträchtliche Anzahl aktiver Fälle gibt, stellt das neuartige Coronavirus eine extreme Herausforderung für die öffentliche Gesundheit dar. Der Ausbruch der Pandemie hat zu strengen Reisebeschränkungen geführt, was die Datenerfassung für die Entwicklungsforschungsgemeinschaft sehr erschwert.

Herkömmliche Datenerfassungsmethoden, die Besuche vor Ort erfordern, können in diesen schwierigen Zeiten riskant sein. In diesem Zusammenhang ist Big Data heute relevanter und nützlicher als je zuvor, wenn angemessene Datenschutz- und ethische Schutzmaßnahmen getroffen werden. Beispielsweise können aus Mobiltelefonaufzeichnungen gewonnene Koordinaten eines globalen Positionierungssystems nützlich sein, um die Bewegungen von Personen zu verfolgen. Während der Pandemie besteht ein enormes Potenzial, diese Daten zu nutzen, um Hotspots vorherzusagen und die Ausbreitung des Virus zu stoppen. Ein weiteres Beispiel: Eine Stimmungsanalyse durch die Nutzung von Social-Media-Daten könnte nützliche Erkenntnisse liefern, um bei der Entwicklung geeigneter Gesundheitsbotschaften für die Öffentlichkeit zu helfen.

Eine neue systematische Karte, die von CEDIL unterstützt und von 3ie entwickelt wird, vereint eine einzigartige und umfassende Sammlung von Studien, die Big Data nutzen, um Entwicklungsergebnisse zu messen oder zu bewerten. Die Karte umfasst Wirkungsbewertungen, die Big Data zur Bewertung von Entwicklungsergebnissen nutzen, systematische Überprüfungen von Big-Data-Wirkungsbewertungen und andere Messstudien, die Big Data auf innovative Weise zur Messung und Validierung von Entwicklungsergebnissen genutzt haben. Dieser Blog ist ein Versuch, die Rolle hervorzuheben, die Big Data bei der Lösung von Problemen der öffentlichen Gesundheit spielen kann. Wir geben einen Überblick über die Ergebnisse unserer Gap Map und diskutieren anschließend den möglichen Einsatz von Big Data im Gesundheitswesen.

Was hat die Karte über Big Data im Gesundheitswesen verraten?

Von den 437 in der Karte enthaltenen Studien untersuchten 63 gesundheitsbezogene Entwicklungsergebnisse. 28 Studien untersuchten Interventionen zur Senkung der Sterblichkeit und weitere 28 evaluierten Interventionen zur Beendigung der Epidemie einer übertragbaren Krankheit. Allerdings mangelt es an einer Einschätzung der Auswirkungen einer Epidemie, sowohl in kleinen Einheiten wie Bezirken als auch in großen Einheiten wie einem Bundesstaat oder einem Land.

Satellitendaten wurden in 29 Studien verwendet und waren die am häufigsten verwendete Quelle wichtiger Daten. Beispielsweise untersuchte eine der eingeschlossenen Studien die Impfabdeckung gegen Masernausbrüche in Niger. Die Studie kombinierte satellitengestützte Messungen der Bevölkerungsverteilung mit hochauflösenden, im Land gemeldeten Masernfällen. Dieser Studie folgte dicht gefolgt von der Aufzeichnung von Mobiltelefonanrufdetails (CDR), die in 27 Studien verwendet wurde. Ziel einer in Haiti durchgeführten Studie war es zu bewerten, ob CDR die frühe räumliche Entwicklung der Cholera-Epidemie vorhersagen kann. Darüber hinaus zeigen unsere Kartenergebnisse, dass die meisten großen Datenstudien zu Ausbrüchen in Afrika südlich der Sahara durchgeführt wurden, die wenigsten im Nahen Osten und in Nordafrika.

Die Karte verdeutlicht einen erheblichen Mangel an Daten, wenn es um Studien zu Ausbrüchen in fragilen Kontexten geht. Was die allgemeinen Datenlücken zu anderen gesundheitlichen Folgen betrifft, so wurden Todesfälle durch Verkehrsunfälle, Drogenmissbrauch sowie sexuelle und reproduktive Gesundheitsdienste selten untersucht.

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Große Daten Big-Data-Gesundheitstabelle während der Pandemie COVID-19

Da die Zahl der Coronavirus-Fälle exponentiell zunimmt, können wichtige Daten dabei helfen, Ausbrüche zu erkennen. Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen können wir mithilfe von Algorithmen Krankenakten analysieren und die Kontakthistorie von Patienten nachverfolgen, um Muster der Virusverbreitung zu erkennen. Diese Apps kann dabei helfen, nicht nur aktuelle Gebiete mit hohen Fallzahlen abzugrenzen, sondern auch zukünftige Ausbrüche durch Reise- und Kontaktverfolgung vorherzusagen.

Erwähnenswert ist hier eine Technik der künstlichen Intelligenz namens Natural Language Processing (NLP). Durch die Analyse regelmäßiger menschlicher Interaktionen in Form von Text und Sprache kann NLP dazu beitragen, die menschliche Kommunikation bedeutungsvoller zu gestalten. Es kann zur Analyse von Social-Media-Links und Online-Newslettern verwendet werden, was potenziell einen Alarm auslösen kann, wenn es weltweit neue Entwicklungen im Zusammenhang mit COVID-19 gibt. Auch NLP und andere Big-Data-Techniken können bei der Vorfallerkennung eingesetzt werden, um solche gesundheitlichen Notfälle künftig schnell bewältigen zu können.

Trotz erheblicher Fortschritte in den letzten Jahren sind diese Technologien immer noch neu und es bestehen weiterhin viele Herausforderungen bei der Implementierung, wie z. B. Informationsüberflutung und Datenmehrdeutigkeiten.

Australien COVIDSafe
Israel Hamagen
Singapur TraceTogether
Frankreich StopCovid
Deutschland Corona-Warnung
Indien Aarogya Setu
Iran Mask.ir

Viele Länder auf der ganzen Welt versuchen, die Pandemiekurve mithilfe von Smartphone-Apps abzuflachen (siehe Tabelle mit Beispielen für Mobiltelefon-Apps). Diese Apps überwachen die Bewegungen von Personen, um festzustellen, ob sie sich an Orten mit hohem Risiko aufhalten oder Kontakt zu Personen mit hohem Risiko hatten.

Die zunehmende Nutzung von Big Data hat jedoch ethische Bedenken aufgeworfen und rechtliche Herausforderungen mit sich gebracht. Diese Mobiltelefonanwendungen haben Zugriff auf eine erhebliche Menge persönlicher Informationen. Zu den ethischen Fragen zählen Privatsphäre, mangelnde persönliche Autonomie sowie die Forderung der Öffentlichkeit nach Transparenz und Fairness bei der Nutzung von Big Data. Daher ist es sehr wichtig, Datenschutzrichtlinien bei der Nutzung von Big Data sorgfältig zu prüfen und umzusetzen.

Trotz Datenschutzbedenken hat Big Data im Gesundheitswesen eine vielversprechende Zukunft. Da in vielen Ländern weiterhin Reisebeschränkungen bestehen, ergeben sich möglicherweise zunehmend Möglichkeiten, große Datenmengen zu nutzen, um den Mangel an persönlicher Datenerfassung auszugleichen. Um dies zu erreichen, sind jedoch finanzielle Investitionen notwendig. Wenn Gesundheitsorganisationen Big Data nutzen wollen, müssen sie in die erforderliche Technologie, Infrastruktur und Personalschulung investieren. Sie benötigen Smartphone-Apps mit starkem Datenschutz und die nötige IT-Infrastruktur, um sicher mit großen Datenmengen arbeiten zu können. Am wichtigsten ist, dass sie ihre Mitarbeiter in Datenanalysetechniken schulen. Um das Potenzial von Big Data im Gesundheitswesen zu erkunden, ist eine systematischere Bewertung der verfügbaren Methoden durch die Forschungsgemeinschaft erforderlich. Angesichts der aktuellen Krise im Bereich der öffentlichen Gesundheit wird es nützlich sein zu prüfen, ob Big Data zur Vorhersage möglicher Ausbrüche in der Zukunft genutzt werden kann.