Future of Pandemic Prevention and Response » Blog CCC

Το CCC πραγματοποίησε ένα εργαστήριο οραματισμού για το Μέλλον της Αντιμετώπισης και Πρόληψης στην Πανδημία τον Σεπτέμβριο του 2023 στο Ann Arbor του Μίσιγκαν. Διοργανώθηκε από την Task Force Computational Challenges in Healthcare του Συμβουλίου CCC και μια Διευθύνουσα Επιτροπή μελών της κοινότητας στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης:

• David Danks, Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια-Σαν Ντιέγκο/Μέλος του Συμβουλίου CCC
• Rada Mihalcea, Πανεπιστήμιο του Μίσιγκαν/Μέλος του Συμβουλίου CCC
• Katie Siek, Πανεπιστήμιο της Ιντιάνα/Μέλος του Συμβουλίου CCC
• Mona Singh, Πανεπιστήμιο Princeton/Μέλος του Συμβουλίου CCC
• Brian Dixon, Ινστιτούτο Regenstrief
• Madhav Marathe, Πανεπιστήμιο της Βιρτζίνια
• Shwetak Patel, Πανεπιστήμιο της Ουάσιγκτον
• Erica Shenoy, Harvard MGB
• Michael Sjoding, Michigan Medical

Οι διοργανωτές συγκέντρωσαν ένα ευρύ φάσμα ειδικών για μια εκδήλωση διάρκειας 1.5 ημερών για να δουν τι ιδέες έχει η υγεία, η πληροφορική, η επιδημιολογία, Υγειονομικό Προσωπικό, και οι κοινότητες υπολογιστών θα μπορούσαν συλλογικά να δημιουργήσουν κάτι που μπορεί να μετριάσει τη βλάβη μιας μελλοντικής πανδημίας. Τρεις κύριοι τομείς ευκαιριών για την έρευνα στον υπολογιστή προέκυψαν από τις συζητήσεις του εργαστηρίου: 

(1) Υπολογιστικά μοντέλα. Τα μοντέλα είναι εξαιρετικά σημαντικά σε όλους τους τομείς, αλλά ιδιαίτερα στο σύστημα υγείας κατά τη διάρκεια πανδημιών, από την πρόβλεψη των αναγκών εφοδιασμού των νοσοκομείων, τον προσδιορισμό της ικανότητας περίθαλψης των παρόχων νοσοκομείων και κοινωνικών υπηρεσιών, έως την προβολή της εξάπλωσης της νόσου. 

(2) Δεδομένα. Τα ακριβή, αξιόπιστα δεδομένα είναι απαραίτητα για την επιτυχία κατά την εφαρμογή μοντέλων. Η τυποποίηση δεδομένων και μετρήσεων σε οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης θα εκσυγχρονίσει την υποδομή δεδομένων και θα διασφαλίσει ότι τα δεδομένα παραμένουν ιδιωτικά ενώ κοινοποιούνται για ανάπτυξη, επικύρωση και εφαρμογή μοντέλων. 

(3) Υποδομή. Η αύξηση του όγκου των ακριβών, αξιόπιστων δεδομένων και των βελτιωμένων μοντέλων που θα προκύψουν, θα βοηθούσαν στην αναβάθμιση των υποδομών υγειονομικής περίθαλψης. Επιπλέον, τόσο σε περιόδους πανδημίας όσο και σε καιρό ειρήνης, ο εντοπισμός του (πολύ μεγάλου) χώρου των κοινών ερωτημάτων και στη συνέχεια η προσαρμογή των δομών δεδομένων για τη διευκόλυνση των απαντήσεων σε αυτά τα ερωτήματα, έχει μεγάλες δυνατότητες βελτίωσης. Η υποδομή δημόσιας υγείας πρέπει επίσης να ενημερωθεί: απαιτείται συλλογή δεδομένων, κοινή χρήση και αμφίδρομη επικοινωνία με το σύστημα υγειονομικής περίθαλψης.

Σε ευρύτερο επίπεδο, για να έχουν αντίκτυπο οι συστάσεις για τη δημόσια υγεία κατά τη διάρκεια μιας πανδημίας, είναι απαραίτητο να οικοδομηθεί εμπιστοσύνη με τις πληγείσες κοινότητες. Αυτό απαιτεί σαφή και διαφανή επικοινωνία με τα ενδιαφερόμενα μέρη. Η έρευνα σε αυτόν τον τομέα θα πρέπει να δοθεί προτεραιότητα, και αυτό συνδέεται με το παραπάνω θέμα αξιόπιστων δεδομένων, καθώς τα άτομα θα παρέχουν τα δεδομένα τους μόνο εάν εμπιστεύονται τον οργανισμό ότι παρέχουν πρόσβαση στις πληροφορίες τους.

Τέλος, πολλά συστήματα υγειονομικής περίθαλψης δεν διαθέτουν τις υποδομές δεδομένων, υπολογιστών και επικοινωνίας που απαιτούνται για τη δημιουργία μοντέλων με βάση τα δεδομένα τους, τη χρήση αυτών των μοντέλων σε συνήθεις λειτουργίες ή ακόμα και για την αξιόπιστη πρόσβαση στα δεδομένα τους. Είναι σημαντικό να αγωνιζόμαστε για δίκαιη πρόσβαση και να παρέχουμε πόρους σε συστήματα σε κοινότητες που δεν διαθέτουν πόρους.

Διαβάστε την πλήρη έκθεση του εργαστηρίου εδώ.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://feeds.feedblitz.com/~/872779022/0/cccblog~Visioning-Workshop-Report-Released-Future-of-Pandemic-Prevention-and-Response/