Le contribution del scientia de datos al lucta contra le COVID-19

Summario: recension super le progresos que se ha facite in le collection, interpretation, modellate, prediction, visualisation e communication de datos pro detener le propagation del pandemia (Interlingua).

Abstract: review of the progress being made in data collection, interpretation, modeling, prediction, visualization and communication to slow the spread of the pandemic (English).

Resumen: reseña sobre los avances que se están realizando en la recopilación, interpretación, modelado, predicción, visualización y comunicación de datos para frenar el avance de la pandemia (Español).

Fonte: unite.ai

Post del epocha del influenza espaniol de 1918, le pandemia causate per le COVID-19 es le major crise de sanitate public con lo que le humanitate lucta actualmente. Usque julio de 2021, plus de 219 milliones de personas a nivello mundial ha essite infectate per le COVID-19 e plus de 4,55 milliones de personas ha morte [1]. Pro isto, multe organisationes labora insimul pro agglutinar datos de plure fontes, con le scopo de facer simple su accesso pro battaliar contra iste maladia. Le acceso a iste datos es fundamental pro que le scientistas del sanitate pote obtener le melior instrumentos pro disveloppar responsas effective de mitigation e strategias efficace pro luctar contra le pandemia [2].

Pro illo, le technologias basante in le scientia de datos contribue al medicina in le complimento de nove scopos in le genética, le discoperta de nove medicamentos, analyse de imagines, attention de patientes e le medicina predictive. Le Big Data approvisiona al scientistas e medicos systemas con le capacitate de acumular e analysar grande quantitates de datos. Iste progresso se ha accelerate durante le pandemia e pro isto, le Big Data es un complemento pro le methodos traditional, que sole esser lente, multo car e confuse. Le nove instrumentos technic que incorpora le telephonos mobile, retes social e recercas in Google, monstra information importante e detaliate super le sanitate e le comportamento del personas in tempore real [3]. E pro le comprehension del contexto del pandemia es essential acumular datos precise e comprehender le limitationes de iste datos. Pro iste motivo, con bon datos, le governamentos e institutiones de sanitate pote prender melior decisiones [4].

Additionalmente, le uso del techniches de analyse de datos adequate permite que le scientistas de datos disveloppe modellos de prediction de datos, pro que le chimicos, le biologos e tote le personal que es involvite in le sanitate tene le responsas adequate ante le maladia. Per exemplo, in le recerca del relationes de multiple datos obtenite super le virus, le transferimento de massa, le transferimento de energia e thermodynamica basic, se pote realisar le modellos de processos e le diagnoses super le progresso del morbo in patientes pro facer predictiones [5]. Tamben, le analyse de datos se usa succeditemente pro haber sub controlo le apparition de casos de infection per COVID-19 in tempore real e pro prognosticar e detectar le tendentias de evolution del pandemia. E isto es multo utile pro le institutiones de sanitate e pro le societate [6].

Alteremente, le designo del information esseva fundamental durante le periodo del pandemia. Le visualisation effective de datos adjuta al personas a comprender, in differente nivellos e aspectos, le causas e implicationes connexe al nove coronavirus e fomenta le civic responsabilitate per medio del autoattention e le practica del distantia social [7].

Pro isto, le scientia de datos pote tamben crear fontes de information interactive e actualitate continuemente, basante in le datos plus recente e isto pote garantir que omnes es al currente del ultime cifras de infectiones, mortes e de personas que se ha recovrate [4]. Le visualisation de datos es un optime maniera de  transformar un large amonta de datos sin procesar in information utile que pote adjutar al personas a obtener information de datos complexo [8]. Un ejemplo de visualisation simple e effective es le hashtag. Le transmission de information per medio de iste conjuncto de caracteres apud un signo numeral, ha devenite in un medio pro exprimer un opinion public e influentia de maniera importante in le modo de responsa ante le emergentia causate per le coronavirus [9].

Tal como on vide, durante le pandemia ha avantiate le disveloppamento del scientia de datos. Sub iste panorama, le governamentos e le sector del sanitate debe continuar con le incorporation de iste ressource al sistema de analyse e diagnosis, no solmente del maladias infective ma de qualcunque altere [10]. Assi, le decisiones que pote prender le governamentos en le recerca del limitation del propagation del maladia evitara le collapso del systema de sanitate e isto contribuera con multe beneficios al population.

 Autor: Josue Nina-Cuchillo

Referentias

[1]     Universitate Johns Hopkins, “Dashboard del Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas (CSSE),” 2021. https://coronavirus.jhu.edu/map.html

[2]     S. Prasanna e P. Rao, “A data science perspective of real-world COVID-19 databases,” in Leveraging Artificial Intelligence in Global Epidemics, L. Gruenwald, J. Sarika, and G. Sven, Eds. Elsevier Inc., 2021, pp. 133–163.

[3]   D. Aromí e J. Cristia, “El big data en los tiempos del coronavirus,” BID: Ideas que cuentan, 2020. https://blogs.iadb.org/ideas-que-cuentan/es/el-big-data-en-los-tiempos-del-coronavirus/.

[4]    S. Callaghan, “COVID-19 Is a Data Science Issue,” Patterns, vol. 1, no. 2, pp. 8–10, 2020, doi: 10.1016/j.patter.2020.100022.

[5]     L. Chiang, B. Lu e I. Castillo, “Big Data Analytics in Chemical Engineering,” Annu. Rev. Chem. Biomol. Eng., vol. 8, pp. 63–85, Jun. 2017, doi: 10.1146/ANNUREV-CHEMBIOENG-060816-101555.

[6]    N. Saxena, P. Gupta, R. Raman e A. S. Rathore, “Role of data science in managing COVID-19 pandemic,” Indian Chem. Eng., vol. 62, no. 4, pp. 385–395, 2020, doi: 10.1080/00194506.2020.1855085.

[7]      J. R. Giannella e L. Velho, “Data visualization in the time of coronavirus,” Strateg. Des. Res. J., vol. 14, no. 1, pp. 275–288, 2021, doi: 10.4013/sdrj.2021.141.23.

[8]    M. F. Pang et al., “Spatiotemporal visualization for the global COVID-19 surveillance by balloon chart,” Infect. Dis. Poverty, vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.1186/s40249-021-00800-z.

[9]    Á. E. Páez e C. A. Solano, “Tendencias en la opinión pública en torno al hashtag #Coronavirus,” Question, vol. 68, no. 3, pp. 488–515, 2021, doi: 10.24215/16696581e533.

[10]    J. E. Márquez, “Inteligencia Artificial y Big Data como soluciones frente al COVID-19,” Rev. Bioética y Derecho, no. 50, pp. 315–331, 2020, doi: 10.1344/rbd2020.50.31643.