چگونه مانع غافلگیری از شیوع بیماری‌ها شویم؟

شیوع بیماری همیشه در حال وقوع است، اما کووید-19 به ما یادآوری می کند که آماده نبودن می تواند منجر به فاجعه شود.

به گزارش گروه علم و فناوری ایسکانیوز، همانطور که ما در وضعیت شیوع بیماری همه گیر کووید-19 با زندگی تنظیم می شویم، جامعه علمی برای درک ویروس و کاهش اثرات آن در حال کار شبانه روزی است.

عموم مردم برای اولین بار خطرات و اختلالات ناشی از یک بیماری مسری جدید را می بینند. در مورد شیوع بیماری نباید منتظر وقوع آن باشیم تا تصمیم گیری کنیم بنابراین هرچه ما آماده تر باشیم، بهتر عمل می کنیم.

این آمادگی به سرمایه گذاری مداوم در طیف گسترده ای از تحقیقات علمی و فناوری نیاز دارد تا بتوان بیماری های بومی و غیر بومی را به طور دقیق بررسی و شیوع آنها را پیش بینی کرد.

به عنوان مثال، تغییر آب و هوا می تواند به طور قابل توجهی ظهور و گسترش بیماری را تحت تأثیر قرار دهد. مدل هایی که پیش بینی می کنند مناطق خاص جغرافیایی تحت تأثیر چه بیماری قرار می گیرند، به تصمیم گیری ها فرصت می دهد تا راهکارهایی را برای شیوع بیماری های بنیادی پیدا کنند. این راهکارها می‌­توانند راه اندازی کمپین های بهداشتی برای آموزش عمومی یا افزایش پرسنل و تجهیزات در کلینیک ها و بیمارستان ها باشند.

مدل های اپیدمیولوژیک و تجزیه و تحلیل های بصری که از تاریخچه داده های شیوع استفاده می کنند نیز برای فراهم کردن اطلاعاتی برای وقایع سریع در حال آشکار شدن مانند کووید-19بسیار مهم هستند. به عنوان مثال، می توانیم داده های تاریخی را از اپیدمی SARS 2003 و اپیدمی MERS 2015 وارد کنیم تا ببینیم چه راهکارهای متفاوتی در گذشته جواب داده است .

مدل های زمان واقعی وجود دارد که از داده های کرونا به عنوان ورودی برای ردیابی بیماری و پیش بینی شیوع آن استفاده می کنند. در آزمایشگاه ملی « Los Alamos» برای افزایش دقت این مدل ها از پست های رسانه های اجتماعی استفاده شده تا نحوه گسترش بیماری‌هایی مانند آنفولانزا درک شود. این مدل می تواند به ما بگوید چه زمانی تعداد زیادی از افراد از یک شهر خاص در مورد علائم خاص نوشته اند تا از این طریق مناطقی که در معرض شیوع قرار دارند را شناسایی کرد.

همچنین ابزارها و روشهای مورد استفاده در تشخیص بیماری‌های عفونی باید بهبود یابند با تکامل بیماری‌ها، دقت سنجش‌ها کاهش می یابد زیرا امضاهای بیولوژیکی که می تواند منجر به تشخیص نادرست شود تغییر می کنند. از لحاظ تاریخی، رفع این مشکل بسیار پرهزینه بود. اما اکنون قدرت محاسباتی را برای استفاده از یادگیری ماشین داریم تا بتوان از روش های جدید استفاده کرد. این بدان معنی است که تشخیص سریعتر و دقیق تر که اطلاعات مهمی برای مسئولان بهداشت عمومی است.

یکی دیگر از راهبردهای مهم کاهش تولید واکسن برای جلوگیری از شیوع در آینده است. محققان Los Alamos با استفاده از ابر رایانه ها و تعداد زیادی از داده ها در تلاش هستند تا اثر بخشی واکسن ها را بهبود ببخشند.

همه این مثالها قدرت علم داده و ابزارهای اپیدمیولوژیک را برای جلوگیری از شیوع اپیدمی نشان می دهد.متأسفانه شیوع بیماری ها ادامه خواهد داشت و باید سرمایه گذاری ها را در زمینه تحقیقات علمی و فناوری ادامه دهیم تا بتوانیم با سرعت اطلاعات حیاتی را برای حفظ امنیت مردم در اختیار مسئولان قرار دهیم.

انتهای پیام/

کد خبر: 1065830

وب گردی

وب گردی