Il futuro della prevenzione e della risposta alla pandemia » Blog CCC

CCC ha tenuto un seminario visionario sul futuro della risposta e della prevenzione pandemica nel settembre 2023 ad Ann Arbor, Michigan. È stato organizzato dalla Task Force Computational Challenges in Healthcare del Consiglio CCC e da un comitato direttivo di membri della comunità nel settore sanitario:

• David Danks, membro del consiglio dell'Università della California-San Diego/CCC
• Rada Mihalcea, membro del consiglio dell'Università del Michigan/CCC
• Katie Siek, membro del consiglio dell'Università dell'Indiana/CCC
• Mona Singh, membro del consiglio dell'Università di Princeton/CCC
• Brian Dixon, Istituto Regenstrief
• Madhav Marathe, Università della Virginia
• Shwetak Patel, Università di Washington
• Erica Shenoy, MGB di Harvard
• Michael Sjoding, medico del Michigan

Gli organizzatori hanno riunito un'ampia gamma di esperti per un evento di un giorno e mezzo per vedere quali idee in materia di salute, informatica, epidemiologia, Personale sanitarioe le comunità informatiche potrebbero generare collettivamente ciò che potrebbe mitigare il danno di una futura pandemia. Dalle discussioni del workshop sono emerse tre principali aree di opportunità di ricerca informatica: 

(1) Modelli computazionali. I modelli sono estremamente importanti in tutti i settori, ma soprattutto nel sistema sanitario durante le pandemie, dall’anticipazione delle esigenze di approvvigionamento degli ospedali, alla determinazione della capacità di assistenza degli ospedali e dei fornitori di servizi sociali, alla proiezione della diffusione della malattia. 

(2) Dati. Dati accurati e affidabili sono essenziali per raggiungere il successo nell'applicazione dei modelli. La standardizzazione dei dati e delle misurazioni nelle organizzazioni sanitarie modernizzerebbe l’infrastruttura dei dati e garantirebbe che i dati rimangano privati ​​mentre vengono condivisi per lo sviluppo, la convalida e l’applicazione dei modelli. 

(3) Infrastrutture. Aumentare la quantità di dati accurati e affidabili e i conseguenti modelli migliorati contribuirebbe a migliorare le infrastrutture sanitarie. Inoltre, sia in tempi di pandemia che in tempi di pace, identificare lo spazio (molto ampio) delle domande comuni e quindi adattare le strutture dei dati per facilitare le risposte a tali domande, ha un grande potenziale di miglioramento. Anche l’infrastruttura sanitaria pubblica deve essere aggiornata: è necessaria l’acquisizione, la condivisione e la comunicazione bidirezionale dei dati con il sistema sanitario.

A un livello più ampio, affinché le raccomandazioni sulla salute pubblica abbiano un impatto durante una pandemia, è essenziale creare fiducia nelle comunità colpite. Ciò richiede una comunicazione chiara e trasparente con le parti interessate. La ricerca in quest’area dovrebbe avere la priorità e ciò si collega al tema dei dati affidabili di cui sopra poiché gli individui forniranno i propri dati solo se si fidano dell’organizzazione a cui stanno concedendo l’accesso alle proprie informazioni.

Infine, molti sistemi sanitari non dispongono delle infrastrutture di dati, calcolo e comunicazione necessarie per costruire modelli sui propri dati, utilizzare tali modelli nelle operazioni ordinarie o anche per accedere in modo affidabile ai propri dati. È importante lottare per un accesso equo e fornire risorse ai sistemi nelle comunità con risorse insufficienti.

Leggi il resoconto completo del workshop qui.

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