211service.com
Pakistan gebruikt smartphonegegevens om dengue-uitbraak te voorkomen
Vorig jaar werd de stad Lahore, Pakistan, getroffen door de ergste uitbraak van knokkelkoorts in haar geschiedenis. De door muggen overgebrachte ziekte besmette zo'n 16.000 mensen en kostte 352 levens. Dit jaar was het een heel ander verhaal. Er waren slechts 234 bevestigde gevallen en geen sterfgevallen. De omvang van de ziekte varieert van jaar tot jaar, maar een deel van de ommekeer kan worden toegeschreven aan een nieuw systeem voor het volgen en voorspellen van uitbraken in de regio.
Onderzoekers die voor de Pakistaanse regering werken, ontwikkelden een systeem voor vroege detectie van epidemieën voor hun regio dat op zoek was naar veelbetekenende tekenen van een ernstige uitbraak in gegevens verzameld door overheidsmedewerkers die op zoek waren naar dengue-larven en bevestigde gevallen die door ziekenhuizen werden gemeld. Als de algoritmen van het systeem een dreigende uitbraak zagen, zouden overheidsmedewerkers naar de regio gaan om broedplaatsen voor muggen te verwijderen en larven te doden. Door vroege epidemische voorspellingen dit jaar te krijgen, konden we uitbraken vroegtijdig identificeren, zegt Omar Saif , een computerwetenschapper aan de Lahore University of Management Sciences, en een ontvanger van de Innovators Under 35-prijs van MIT Technology Review in 2011.
Dit jaar konden we, dankzij het volgsysteem en de inspanningen van overheidsmedewerkers ter plaatse, op een kaart kijken en zien of bepaalde gebieden zich zouden ontwikkelen tot een epidemie, zegt Saif, die tijdens een sabbatical met de overheid heeft samengewerkt. . De sleutel is om een dergelijke ziekte te lokaliseren en in quarantaine te plaatsen en te voorkomen dat het zich ontwikkelt tot een epidemie, zegt hij.
De basis voor het systeem voor vroege detectie was een ander project onder leiding van Saif: Flubreaks . Dit systeem verwerkt gegevens van Google Grieptrends, waarmee de verspreiding van griep wordt geschat op basis van zoektermen die verband houden met de ziekte. Dat hele idee om digitale gegevens te kunnen schrapen, heeft ons geholpen om uitbraken sneller te vinden, zegt Mark Smolinski , directeur van Global Health Threats bij Skoll Global Threats Fund, een non-profitorganisatie die onlangs hielp bij het lanceren van een site genaamd Griep bij jou in de buurt , die griep volgt op basis van een wekelijkse elektronische enquête waarin mensen worden gevraagd naar hun gezondheid en eventuele griepsymptomen.
Smolinski maakte deel uit van het team bij Google om Google Grieptrends te ontwikkelen, die volgens hem de identificatie van uitbraken kunnen versnellen. Je kunt een paar weken winnen door alleen gegevens van zoektermen op internet te verzamelen, zegt hij.
Terwijl Google Grieptrends uitbraken identificeert wanneer ze zich voordoen, kan Flubreaks ze zien voordat ze beginnen door wereldwijde grieptrends te plagen en vroege epidemische voorspellingen te doen.
De resultaten van Flubreaks kwamen nauw overeen met de werkelijke uitbraken gerapporteerd door de Centers for Disease Control, zegt Saif. Dat idee vonden we heel spannend, zegt Saif. Landen als Pakistan hebben doorgaans geen goed opgezet netwerk voor ziektesurveillance, zegt hij. We willen er een voor dengue in Pakistan, maar het is erg duur en moeilijk te beheren.
De onderzoekers hebben de algoritmen aangepast die zijn ontworpen voor vroege detectie van griepuitbraken voor uitbraken van knokkelkoorts. Als je een ziekte als dengue probeert op te sporen, wat maar af en toe voorkomt, wil je een ander algoritme dan een ziekte die elk jaar voorkomt, zoals griep, zegt Saif.
Het dengue-monitoringsysteem is gebaseerd op praktijktests van muggenlarven en rapporten van ziekenhuizen om te voorspellen waar dengue-uitbraken beginnen. Als vermoed wordt dat een bepaalde buurt aan het begin van een uitbraak staat, kunnen overheidsfunctionarissen op zoek gaan naar reservoirs van muggenlarven, zoals plassen water, die waarschijnlijk het probleem veroorzaken.
Het systeem is deze zomer in gebruik genomen. Met behulp van 1500 Android-telefoons volgden overheidsmedewerkers in de regio de locatie en timing van bevestigde dengue-gevallen en de muggenlarven die de ziekte dragen. Elke zaak werd getagd op tijd en locatie. Door de Android-telefoons konden we de uitbraak lokaliseren tot een paar honderd huizen. Onvermijdelijk zouden we wat water in of bij deze huizen aantreffen.
Saif en collega's zijn van plan om hun voorspellingstools voor dengue-epidemie te verifiëren met behulp van Google Dengue-trends . Net als Google Grieptrends scant de dengue-versie zoektermen op ziektegerelateerde woorden, maar de dataset is op dit moment schaars, zegt Saif. Hij en zijn collega's onderzoeken ook het scannen van krantenartikelen en updates van sociale media, in samenwerking met onderzoekers van de New York University, om hun ziektesurveillancegegevens aan te vullen.
Digitale gegevens, zoals zoektermen op internet, kunnen helpen bij het monitoren van ziekten over de hele wereld, zegt Smolinksi, door gewoon 15 verschillende symptomen te volgen. Als je syndromen van verschillende symptomen in tijd en ruimte zou kunnen detecteren, zegt hij, dan zou het misschien mogelijk zijn om te zien waar ze vandaan komen en wanneer ze worden gemeld. We zouden zelfs uitbraken van luchtwegaandoeningen, diarree en andere dingen kunnen oppikken.
Ziektebewaking: Deze kaart van Lahore toont deze zomer denguepatiënten (cirkels) en dengue-dragende larven (rode spelden).