Большие данные могут помочь в борьбе против эпидемии Эболы
Большие данные, помимо уже известных и распространенных задач, можно использовать в том числе для борьбы с заболеваниями и отслеживания роста эпидемий, считают эксперты. Так, еще за девять дней до того, как вспышка вируса Эбола была официально объявлена эпидемией, группа исследователей и ученых из Бостона при помощи больших данных смогла обнаружить распространение геморрагической лихорадки в Гвинее.
Картину движения по Западной Африке эпидемии смертельного вируса составил стартап HealthMap, работающий на базе алгоритма, учитывающего упоминания в социальных медиа, сводки местных новостей и другие данные, доступные в Сети.
«Официальные ведомства, как правило, более осторожны с подобными заявлениями, из-за чего публичные заявления обычно запаздывают, – отметил Кларк Фрайфельд (Clark Freifeld), один из создателей стартапа HealthMap, который был основан на базе Бостонской детской больницы. – Мы считаем, что наша роль – сделать эту информацию доступной как можно скорее, даже если она и не будет проверена на том же уровне, что и официальные заявления».
Многие другие эксперты соглашаются с тем, что подход к использованию больших данных может быть полезным в борьбе с эпидемиями. В то же время, помогло бы более раннее сообщение о распространении вируса Эбола борьбе с эпидемией или нет – спорный вопрос.
Некоторые специалисты считают, что системы больших данных могут оказаться полезными в первую очередь не для обнаружения уже проявившихся вспышек тех или иных заболеваний, а для предсказания потенциально возможных эпидемий такого рода благодаря анализу доступной информации. В этом случае практически те же технологии, которые помогают маркетологам демонстрировать потребителям таргетированную рекламу или предлагать музыку и видео для просмотра, могут быть использованы для борьбы против инфекционных заболеваний, таких как Эбола.
«Я думаю, что большие данные обладают огромным потенциалом для борьбы не только против Эболы, но также и против вспышек других заболеваний», – сказала Мариса Айзенберг (Marisa Eisenberg), эпидемиолог из Университета Мичигана. Она использовала технологии анализа больших данных для изучения вспышек других заболеваний, таких как эпидемия холеры на Гаити.
Мариса Айзенберг также отметила, что более точный анализ можно получить благодаря включению в массивы данных сообщений из сервиса микроблогов Twitter, сводок авиакомпаний, звонков на линии экстренной помощи и т.п. «Нам нужно найти способ делать все это в большом масштабе с применением обработки данных в реальном времени, так как экономия времени очень важна», – подчеркнула она.
«За многие годы медицинской практики в мире накопилось огромное количество информации, которая при правильном ее применении, может способствовать существенному развитию медицины. Например, уже сейчас в Германии онкологические заболевания либо предрасположенность к ним выявляются по анализу крови пациента или донора с использованием технологий для обработки больших данных, – прокомментировал для CNews Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора, SAP СНГ. – Повышается точность и скорость анализа, и соответственно, в разы увеличивается эффективность лечения, существенно снижаются затраты государства и самих людей».
По словам Дмитрия Шепелявого, в России также развиваются инновационные проекты в сфере здравоохранения, задействующие большие данные. Так, в Тюменской области впервые в России и СНГ полным ходом идет реализация концепции умной больницы в масштабе региона. Благодаря новой информационной системе пациенты смогут самостоятельно записываться на прием к врачу с помощью инфокиосков. На основании обращений система формирует расписание работы докторов, ведущих прием пациентов, и позволяет вести электронные медицинские карты на протяжении всей жизни пациентов. Одним нажатием кнопки доктор сможет получить доступ к необходимой информации – от истории болезни и предыдущих врачебных рекомендаций и назначений до случаев амбулаторного и стационарного лечения.
«Также в рамках нашей программы по работе со стартапами SAP HANA Startup Focus мы познакомились с проектом российских разработчиков «Элайд Инновейшенс». Они занимаются развитием проекта интеллектуальной компьютерной системы для прогноза течения онкологических заболеваний на базе технологий для обработки больших данных. Она помогает врачам выбирать наиболее эффективную методику лечения в каждом конкретном случае. По заявлению разработчиков, система будет активно использоваться в онкоцентрах уже в 2016–2017 г.», – добавил он.
