腸管感染症のマッピングに役立つオンライン ビッグ データ ダッシュボード

2024 年 3 月 28 日 – バージニア大学 (UVA) のチームは、 現像 低所得国および中所得国における腸管感染症の負担をマッピングするためのオンライン ビッグ データ ダッシュボード。研究者や公衆衛生関係者はこれを意思決定の指針として使用できます。

このツールについては、最近の記事で概要が説明されています プロスワン 勉強は、UVA の惑星小児健康腸管観測所 (Plan-EO) イニシアチブの一環であり、児童健康介入の地理的対象を決定するための証拠基盤を提供することを目的としています。

研究者らは、下痢性疾患が小児の病気と死亡の主な原因であり、気候変動の結果としてこれらの疾患による疾患の負担が増大していることを指摘した。 感染のホットスポットをマッピングし、流行を予測することは命を救う可能性を秘めていますが、腸疾患についてこれらの洞察を提供するツールは現在ほとんど存在しません。

Plan-EO ダッシュボードは、このギャップを埋めることを目的としています。

「下痢はまさに、言及しきれない大きな公衆衛生上の脅威であり、多くの場合無視されたり、幼少期に避けられない経験とみなされたりします。 私たちはそれを変えたいと思っています」と疫学者であり、Plan-EOイニシアチブの主導者であるUVA医学部感染症・国際保健部門の助教授であるジョシュ・M・コルストン博士はニュースリリースの中で述べた。 「気候変動により感染性下痢性疾患のパターンが変化する中、私たちは公衆衛生コミュニティが準備を整え、最新の疫学的推定と予測をすぐに入手できるようにしたいと考えています。」

このダッシュボードは、疫学者、生物情報学者、気候学者、水文学者の連合によって開発されています。 この学際的なアプローチにより、ダッシュボードはさまざまなソースからのビッグデータを使用して、洪水などの気象現象が下痢性疾患の伝播に及ぼす影響を視覚化できます。

「病気には環境、社会、行動の要素を含む多面的な危険因子があるという認識が実際に高まっています。 パンデミックでもそれが見られましたし、下痢性疾患でも確かにそれが見られます。 だからこそ、協力的なアプローチが重要なのです」とUVAの医学教授で感染症臨床医のマーガレット・コセック医師は述べた。

今年後半に開始される予定のダッシュボードは、病原体の動態に関するタイムリーな洞察を提供するために継続的に更新されます。 ジョンズ・ホプキンスの新型コロナウイルス感染症ダッシュボード。 ユーザーはマップベースのインターフェースを利用して、多数の下痢の原因となる病原体に関するデータを選択できるようになります。

研究チームは、このツールが公衆衛生関係者が病気の負担をより深く理解し、流行地域に住む子供たちへのその影響を予測するのに役立ち、アウトブレイクへの対応を改善する可能性がある洞察につながることを期待している。

「あなたがアフリカや南アジアの疫学者で、水改善プロジェクトやワクチンの治験を実施するために特定の国の特定のコミュニティに興味があるとしましょう」と水文学者でジョン・L・ケネディのヴェンカット・ラクシュミ博士は言う。ニューカム UVA 土木環境工学教授。 「Plan-EO インターフェイスを使用すると、地図上のその場所に移動して、特定の病原体の蔓延に関する確実な予測や、周辺地域で実施された研究に関する公開情報を取得できます。 それはゲームチェンジャーになるだろう。」

この研究は、ビッグデータツールがアウトブレイク対応の強化にどのように役立つかを浮き彫りにした最新の研究です。

9月にエール大学公衆衛生大学院（YSPH）の研究チームが 詳しい 人工知能 (AI) ベースの患者トリアージ プラットフォームが、ウイルス流行時の疾患の重症度と入院期間の予測にどのように役立つのか。

このツールは、機械学習とメタボロミクスデータを使用して、どの患者が集中治療室（ICU）への入院が必要か、どの患者を帰宅させることができるかを示すため、研究者らは、これにより患者管理とリソース割り当てが改善される可能性があると指摘した。

このモデルでは、疾患モデルとして COVID-19 を利用し、日常的な臨床データ、患者の併存疾患、および対象外の血漿メタボロミクス データを組み合わせて予測を生成しました。