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팬데믹 시대의 빅데이터

전 세계적으로 상당수의 활성 사례가 있는 새로운 코로나바이러스는 공중 보건에 심각한 문제를 나타냅니다. 팬데믹의 발발로 인해 엄격한 여행 제한이 적용되어 개발 연구 커뮤니티의 데이터 수집이 매우 어려워졌습니다.

현장 방문이 필요한 전통적인 데이터 수집 방법은 이러한 어려운 시기에 위험할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 적절한 개인 정보 보호 및 윤리적 보호 장치가 마련된다면 빅 데이터는 그 어느 때보다 관련성이 높고 유용합니다. 예를 들어, 휴대폰 기록에서 얻은 GPS 좌표는 사람의 움직임을 추적하는 데 유용할 수 있습니다. 팬데믹 기간 동안 이 데이터를 사용하여 핫스팟을 예측하고 바이러스 확산을 막을 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다. 또 다른 예: 소셜 미디어 데이터를 활용한 감정 분석은 대중을 위한 적절한 건강 메시지를 설계하는 데 도움이 되는 유용한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

CEDIL이 지원하고 3ie가 개발한 새로운 체계적 맵은 개발 결과를 측정하거나 평가하기 위해 빅데이터를 사용하는 독특하고 포괄적인 연구 모음을 통합합니다. 이 맵은 개발 결과를 평가하기 위해 빅데이터를 사용하는 영향 평가, 빅데이터 영향 평가에 대한 체계적인 검토, 그리고 빅데이터를 혁신적으로 사용하여 개발 결과를 측정하고 검증하는 기타 측정 연구를 다루고 있습니다. 이 블로그는 공중 보건 문제를 해결하는 데 빅 데이터가 할 수 있는 역할을 강조하려는 시도입니다. 우리는 갭 맵 결과에 대한 개요를 제공하고 의료 분야에서 빅 데이터의 잠재적인 사용에 대해 논의합니다.

지도는 의료 분야의 빅 데이터에 관해 무엇을 밝혀 주었나요?

지도에 포함된 437개 연구 중 63개는 건강 관련 발달 결과를 조사했습니다. 28개 연구에서는 사망률 감소를 목표로 하는 중재를 조사했고, 또 다른 28개 연구에서는 전염병 확산을 종식시키기 위한 중재를 평가했습니다. 그러나 지역과 같은 소규모 단위와 주 또는 국가와 같은 대규모 단위 모두에서 전염병의 영향에 대한 평가가 부족합니다.

위성 데이터는 29개 연구에서 사용되었으며 중요한 데이터의 가장 빈번하게 사용되는 소스였습니다. 예를 들어, 포함된 연구 중 하나에서는 니제르의 홍역 발생에 대한 백신 적용 범위를 조사했습니다. 이 연구는 위성에서 얻은 인구 분포 측정값을 국내에서 보고된 고해상도 홍역 사례와 통합했습니다. 이 연구는 27개 연구에서 사용된 휴대폰 통화 세부 기록(CDR)에 이어 진행되었습니다. 아이티에서 실시된 연구는 CDR이 콜레라 전염병의 초기 공간적 진화를 예측할 수 있는지 평가하는 것을 목표로 했습니다. 또한, 우리의 지도 결과는 발병과 관련된 대규모 데이터 연구가 사하라 이남 아프리카에서 가장 많이 수행되었으며 중동과 북아프리카에서는 가장 적게 수행되었음을 보여줍니다.

이 지도는 취약한 상황에서 발생하는 발병과 관련된 연구에 있어서 데이터가 상당히 부족하다는 점을 강조합니다. 기타 건강 결과에 대한 전반적인 데이터 격차와 관련하여 도로 교통 사고, 약물 남용, 성 및 재생산 건강 서비스로 인한 사망은 거의 연구되지 않았습니다.

빅 데이터 팬데믹 기간 동안의 빅데이터 건강표 코로나 19

코로나바이러스 사례 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 중요한 데이터는 발병을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 소스의 데이터를 통합함으로써 우리는 알고리즘을 사용하여 의료 기록을 분석하고 환자 접촉 기록을 추적하여 바이러스 확산 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 앱들 사례 수가 많은 현재 지역을 묘사하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 여행 및 접촉자 추적을 통해 향후 발병을 예측하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

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여기서는 자연어 처리(NLP)라는 인공지능 기술을 언급할 가치가 있습니다. NLP는 텍스트와 음성의 형태로 인간의 일상적인 상호 작용을 분석함으로써 인간의 의사 소통을 더욱 의미 있게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 소셜 미디어 링크와 온라인 뉴스레터를 분석하는 데 사용될 수 있으며, 이는 전 세계적으로 코로나19와 관련된 새로운 발전이 있을 때 잠재적으로 경보를 울릴 수 있습니다. NLP 및 기타 빅데이터 기술은 사고 감지에도 사용될 수 있으므로 향후 이러한 건강 응급 상황을 신속하게 처리할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 상당한 진전이 있었음에도 불구하고 이러한 기술은 여전히 ​​새로운 기술이며 정보 과부하 및 데이터 모호성과 같은 많은 구현 과제가 남아 있습니다.

호주 코로나안전
이스라엘 하마겐
싱가포르 함께 추적
프랑스 중지Covid
독일 코로나 경고
인도 아로기야 세투
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전 세계 많은 국가에서 스마트폰 앱을 사용하여 전염병 곡선을 평탄화하려고 노력하고 있습니다(휴대폰 앱의 예를 보여주는 표 참조). 이러한 앱은 사람들의 움직임을 모니터링하여 그들이 고위험 장소에 있는지 또는 고위험 사람들과 접촉했는지 확인합니다.

그러나 빅데이터 사용이 증가하면서 윤리적 우려가 제기되고 법적 문제가 제기되었습니다. 이러한 휴대폰 애플리케이션은 상당한 양의 개인정보에 접근할 수 있습니다. 윤리적 문제에는 개인 정보 보호, 개인 자율성 부족, 빅 데이터 사용 시 투명성과 공정성에 대한 대중의 요구 등이 포함됩니다. 따라서 빅데이터를 사용할 때는 개인정보 보호정책을 신중하게 고려하고 구현하는 것이 매우 중요합니다.

개인 정보 보호 문제에도 불구하고 빅 데이터는 의료 분야에서 유망한 미래를 가지고 있습니다. 많은 국가에서 여행 제한이 지속됨에 따라 직접 데이터 수집 부족을 보완하기 위해 대규모 데이터를 사용할 기회가 늘어날 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 재정적 투자가 필요하다. 의료 기관이 빅데이터를 사용하려면 필요한 기술, 인프라 및 직원 교육에 투자해야 합니다. 강력한 개인 정보 보호 기능을 갖춘 스마트폰 앱과 대용량 데이터를 안전하게 작업하는 데 필요한 IT 인프라가 필요했습니다. 가장 중요한 것은 직원에게 데이터 분석 기술을 교육해야 한다는 것입니다. 의료 분야에서 빅데이터의 잠재력을 탐색하려면 연구 커뮤니티에서 사용 가능한 방법론을 보다 체계적으로 평가해야 합니다. 현재의 공중 보건 위기를 고려할 때 빅데이터를 사용하여 향후 발병 가능성을 예측할 수 있는지 확인하는 것이 유용할 것입니다.