データ分析、AIによるCOVID-19状況下における公共医療監視の改善

[How to Improve Public Health COVID\-19 Surveillance with Data Analytics and AI \- The Databricks Blog](https://databricks.com/blog/2020/08/28/improving-public-health-surveillance-during-covid-19-with-data-analytics-and-ai.html)の翻訳です。

Databricksにおける公共セクター向けビジネスのリーダーとして、私([Mike Maxwell](https://databricks.com/blog/author/mike-maxwell))はアメリカ全体の政府が新型コロナウィルス、COVID-19の危機に対応するために何をしているのかを知る機会があります。彼らがこの危機に立ち向かい、人々の命を救うために奔走するのを見て、常に感銘を受けています。

悪いニュースの多い中、COVID-19に対する公共医療機関によってなされた重要な成果に関する[良いニュース](https://commercialobserver.com/2020/07/the-power-public-health-officials-of-new-york/)が報告されています。アメリカ疾病予防管理センター(CDC)の公共医療部門による重要な活動は、通常は劇的なヘッドラインではありませんが、非常に素晴らしいインパクトを生み出しました。

我々の多くと同様、地方、州政府は、一歩ずつ歩みを進めるに従い物事を理解して行っています。国で感染が初期に発生した地域で成功したCOVID-19対応プログラムを観察することで、最初に公共医療省庁は接触の追跡がデータソースとして重要であることを認識し、接触追跡プログラムを急いで実装しました。接触追跡プログラムが稼働することで、大量のデータを活用できるようになりました。

接触追跡から得られるCOVID-19の感染データは、感染拡大の管理を行う組織に対して強力な方法で情報をもたらすことが、[韓国のような国々](https://time.com/5872184/south-korea-contact-tracers-coronavirus/)を含め、世界中で証明されました。それでは、政府の政策立案者に情報をもたらし、公共医療従事者をガイドし、[政策を決定](https://sports.yahoo.com/california-governor-gavin-newsom-orders-191117188.html)し、時にはあまり熱心ではない人々に伝えるために、これらすべてのデータはどのように活用されたのでしょうか？このデータに対する流行疫学の調査によって、個人レベルに対する研究だけでなく、人口規模、地域、感染拡大に寄与するリスク要因、入院、死者に対する研究にも情報をもたらしまします。

カルフォルニア州のロサンゼルス郡とフンボルト郡における適切なシェルターの場所や再開のポリシーはどのようなものでしょうか？制限すべき適切なグループのサイズは？専門性が求められる医療施設のような高リスク環境における適切なポリシーは？データはこれらのポリシーに対して適切な提案を行います。そうであるべきです。

残念なことに、これは簡単なことではありません。地方の医療機関、公共医療省庁は、感染拡大の最前線におり、以下に示すような基本的なデータの問題が重要な洞察を得ることを妨げています。

- サイロ化したレガシーのデータウェアハウスに格納されている医療データ、感染調査データセット、EHR、数多くの医療従事者、関連省庁によって管理されるオペレーショナルシステムのデータをどのように統合したら良いのか？
- 人口規模のデータセットを処理するのに必要な計算能力をどのように提供すれば良いのか？
- 重要な洞察、予測モデルを獲得するために、構造化データ(医療記録)と非構造化データ(患者とのチャットボットのログ、医療画像)をどのように組み合わせたら良いのか？
- COVID-19の拡大、病院利用状況のトレンドなどに対するリアルタイムの洞察を得るために、どのようにストリーミングデータを信頼性高く取り込むことができるのか？

多くの医療機関にとって、このような分析能力の獲得は常に課題となっていました。良いニュースです：[Databricksのレイクハウスプラットフォーム](https://databricks.com/jp/product/data-lakehouse)のようなパワフルなクラウドベースのソフトウェアソリューションは、一瞬で大規模医療データを分析するのに必要なスケーラビリティ、ツールを用いることで、このトランスフォーメーションを加速します。これら基本的なデータの課題を解決することで、医療機関はデータと格闘する代わりに、改めて分析と機械学習の活用にフォーカスできるようになります。一つの例として、Databricks上に構築された、COVID-19監視ソリューションがあります。これはアメリカの数多くの州、地方政府の医療部門、病院、治療設備にデプロイされています。
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上の動画には、我々の公共医療監視ソリューションの簡単なデモが含まれています。このデモでは、適合的な対応のためにどのようにデータドリブンのアプローチをとったのか、言い換えれば、より効率的なシェルター設置ポリシーの策定を支援するために、COVID-19データセットにどのように予兆分析を適用したのかを説明しています。

Databricksのこのソリューションによって、短期間で我々は重要な洞察を得ることができ、クラウドネイティブの特性を活かすことで、コスト効率高く、迅速にこのソリューションを大規模に展開することができました。このソリューションには、[既に我々が公開しているCOVID-19データセット](https://databricks.com/blog/2020/04/14/covid-19-datasets-now-available-on-databricks.html)と、COVID-19に対する施策をガイドするためのデータドリブンな洞察を提供するために公共医療部門で使用されたワークブックが含まれています。これは、このデータセットを使ってDatabricks上に構築できる数多くのソリューションの一つです。COVID-19データに対する他のユースケースには、ホットスポットの分析、流行疫学モデルの構築、サプライチェーン最適化が含まれます。[COVID-19ハブ](https://databricks.com/databricks-covid-19-resource-hub)で詳細を確認することができます。

Databricksは、国中の政府機関に強力な分析ツールを実装することで、COVID-19や他の感染病の拡大と戦うことにコミットしています。我々がどのように皆様の組織を支援するのかをお尋ねいただければと思います。

# 次のステップ

- UI Healthが、どのようにDatabricksで[リアルタイムCOVID-19ダッシュボード](https://databricks.com/session_na20/rapid-response-to-hospital-operations-using-data-and-ai-during-covid-19)を実装したのかを学ぶ。
- [Databricks 無料トライアル](https://databricks.com/jp/try-databricks)に申し込むか、医療データ監視ソリューションの[ライブデモをリクエスト](https://databricks.com/company/contact)する。

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