A kormányok, tudósok és kutatóintézetek technológiát és innovációt alkalmaznak a COVID-19 elleni küzdelemben.
Nyílt forráskódú eszközöket fejlesztettek ki, és néhányat továbbra is tesztelnek, hogy támogassák a halálos vírus következményeinek minimalizálására tett erőfeszítéseket.
Egy sor nyílt forráskódú eszköz már működik, amelyek segítenek a kutatóknak megismerni a betegséget, azonosítani a terjedést, megakadályozni a terjedést, valamint minimalizálni a további terjedést és a halálozást. Számos projekt érhető el a Oktatási ökoszisztéma amely felvázolja a különböző eszközök használatát.
Ez a cikk a COVID-19 nyomon követésére, megelőzésére és visszaszorítására, diagnosztizálására és kezelésére használt nyílt forráskódú eszközök és könyvtárak néhányát tekinti át.
Tartalomjegyzék
COVID-19 nyomkövetési térkép
Januárban a JHU Rendszertudományi és Mérnöki Központja elindította a COVID-19 globális nyomkövetési térkép amely gyorsan a fejlődő világjárvány valós idejű adatainak nemzetközileg megbízható forrásává vált.
A térkép nyílt forráskódú, és a legjobb médiaszervezetek, kis szervezetek és önkormányzatok kutatási és vizualizációs erőfeszítéseinek elősegítésére használták.
DXY-COVID-19-Crawler
A DXY-COVID-19-Crawler az egyik legkorábbi nyílt forráskódú projekt, amelyet januárban a COVID-19-re való reagálásra fejlesztettek ki.
A fejlesztők a DXY.cn webhely adatait használták fel, amelyet kínai orvosok használtak az esetek bejelentésére és nyomon követésére. Kifejlesztettek egy webrobotot, amely adatokat gyűjtött a webhelyről, és egy API-n és egy adattárházon keresztül elérhetővé tette azokat. A kód elérhető a Github.
Open Data Kit
Open Data Kit (ODK) nem új eszköz. Korábban használták a 2004-es nyugat-afrikai ebolajárvány és a Kongói Demokratikus Köztársaságban 2019-ben kitört újabb járvány idején.
Főleg az adatok összegyűjtésében, kezelésében és felhasználásában segíti a felhasználókat a kapcsolattartás nyomon követésében, a stratégiai feltérképezésben, a döntéstámogatásban, a közösség érzékenyítésében és az esetkezelésben.
Az ODK-közösség a COVID-19-járványra válaszul továbbfejlesztette a használatát azáltal, hogy egy jelentési űrlapot tesz elérhetővé telepítései során. A formanyomtatvány az Egészségügyi Világszervezet esetek kivizsgálására, valamint az érintkezések nyomon követésére és kivizsgálására vonatkozó protokollja szerint készült.
A vezető fejlesztők ingyenes támogatást is kínálnak minden olyan szervezet számára, amely a COVID-19-re válaszul telepítette az ODK-t.
Nextstrain
Nextstrain nyomon követi a kórokozók fejlődését. Korábban egy betegség családi anamnézisének meghatározására használták, ezáltal lehetővé téve a betegség progressziójának előrejelzését.
Sikeresen alkalmazták korábbi járványok, például az ebola esetében. A Global Initiative on Sharing All Influenza Data (Gisaid) genetikai adatai révén a Nextxtraint a COVID-19 elleni küzdelemre használják.
DHIS2
Valószínűleg már tudod DHIS2. Ez a világ legnagyobb egészségügyi információs rendszere. Több mint 70 országban használják. A COVID-19-re adott válaszként a DHIS2 digitális adatcsomagot adott ki, amely felgyorsítja a fertőzések észlelését, jelentését, felügyeletét és a betegség kezelését.
A DHIS2 digitális adatcsomag szabványos metaadatokat használ, amelyek összhangban vannak a WHO COVID-19-eset meghatározására és felügyeletére vonatkozó protokolljával, lehetővé téve a gyors telepítést és reagálást.
Pikobar Nyugat-Jáva
Indonézia Betegség- és Katasztrófavédelmi Információs és Koordinációs Központja egy válságreagáló központ, amelyet a COVID-19-járvány enyhítésére és reagálására hoztak létre Indonézia Nyugat-Jáva tartományában.
A Jabar Digital Service a válasz részeként kifejlesztett egy nyílt forráskódú webeszköz és alkalmazás amely lehetővé teszi a felhasználók számára a legfrissebb COVID-19 adatok elérését.
OpenMRS
Az OpenMRS egy betegellátó rendszer, amelyet a világ számos fejlődő országában használnak. Rugalmasságának köszönhetően a OpenMRS rendszerazok az országok, amelyeknek egészségügyi erőforrásai megterheltek, felhasználhatják a COVID-19 megfigyelésére, szűrésére és kezelésére.
A rendszer segítheti őket kapacitásaik bővítésében azáltal, hogy hozzáférést biztosít számukra a válság kezelésével kapcsolatos tudományos alapú információkhoz.
OpenLMIS
Az OpenLMIS projekt közösségközpontú taktikát alkalmaz egy nyílt forráskódú és egy állítható logisztikai menedzsment információs rendszer kifejlesztésére. Az OpenLMIS rendszer az adatok pontosságának javítására, az elszámoltathatóság növelésére, az adatok időszerűségének és láthatóságának javítására törekszik.
Az OpenLMIS rendszer az egészségügyi ellátási láncok fejlesztésére, az egészségügyi erőforrások leltárára törekszik, hogy világos képet adjon a rendelkezésre álló orvosi eszközökről, beleértve a tesztkészleteket és a PPE-ket (egyéni védőfelszerelés). Ez az eszköz hatékonyan használható a döntéshozók támogatására az erőforrások COVID-19-re adott válaszként történő elosztásában.
Egészségügyi oldalak
Az Global Healthsites Mapping Project egy olyan projekt, amelynek célja a világ összes egészségügyi intézményének feltérképezése, és minden kórház adatainak könnyen hozzáférhetővé tétele. Az egészségügyi intézmények adatait API-n keresztül tették hozzáférhetővé.
A felhasználókkal együttműködve a healthsites.io csapata rögzíti és ellenőrzi az egyes egészségügyi létesítmények helyét és elérhetőségeit, és az adatokat szabadon hozzáférhetővé és nyílt adatlicenc révén hozzáférhetővé teszi.
SORMAS
SORMAS (Felügyeleti kitörésre adott válaszkezelési és elemző rendszer) egy nyílt forráskódú mobil e-egészségügyi rendszer. A betegség elleni védekezés, valamint a járványkezelési eljárások végrehajtására alkalmazták.
Számos országban, köztük Ghánában, Nigériában, Nepálban és Fidzsi-szigeteken hatékonyan telepítették a COVID-19 megfigyelésére és korai felismerésére.
A SORMAS egy ingyenes, nyílt forráskódú rendszer, amely megfelel az adatvédelmi szabványoknak.
Tokió COVID-19
Sok más várostól és kormánytól eltérően a Tokiói Fővárosi Kormány nyílt forráskódú weboldalt fejlesztett ki, amely tájékoztatja lakóit a COVID-19-ről. Azáltal, hogy nyílt forráskódúvá tették, a webhelyhez több mint 200 felhasználó járult hozzá. Három másik város, Chiba, Nagano és Fukuoka újra létrehozta a weboldalt.
OpenELIS
A célja a OpenELIS egészségügyi rendszer célja az egészségügyi ellátás fejlesztése egy progresszív, szabványokon alapuló laboratóriumi információkezelő rendszer biztosításával, amelyet különféle egészségügyi kezdeményezések használhatnak a kezelési lehetőségek javítására.
A COVID-19-járvány globális kihívás elé állította a kontaktusok nyomon követését és a gyanús esetek tömeges tesztelését. Az OpenELIS rendszer hatékonyan alkalmazható a COVID-19 elleni küzdelemben a laboratóriumi vizsgálatok és eredmények nyomon követésének megkönnyítésére.
Az Community Health Toolkit nyílt forráskódú eszközök, valamint nyílt hozzáférésű források gyűjteménye, amelyek a nehezen elérhető területeken a közösségi egészségügyi kezdeményezésekben használható digitális eszközök kiépítését és alkalmazását célozzák.
A Community Health Toolkit fejlesztői közössége mozgósított olyan eszközök és erőforrások fejlesztésére, amelyek célja a közösségi egészségügyi dolgozók támogatása a COVID-19 elleni küzdelemben.
HARANGJÁTÉK
Az COVID-19 kórházi hatásmodell járványokhoz (CHIME) egy nyílt forráskódú alkalmazás, amelyet a Penn Medicine – Pennsylvania Egyetem adatkutatói fejlesztettek ki. Ez egy online eszköz, amely lehetővé teszi a kórházak számára, hogy előre jelezzék a vírus egészségügyi erőforrásokra gyakorolt hatását.
A Python és a panda nyílt forráskódú függőség felhasználásával fejlesztették ki.
COVID gondozási térkép
Az COVID gondozási térkép segít a már meglévő egészségügyi erőforrások feltérképezésében, valamint a kórházi ágyak, lélegeztetőgépek, egészségügyi felszerelések és személyzet hiányának előrejelzésében. Minden módszer, adatfeldolgozó eszköz, vizualizáció és forráskód ingyenes és nyílt forráskódú.
A COVID Care Map projekt célja előre jelezni és támogatást kérni a gyorsan növekvő számú COVID-19-fertőzöttek és az intenzív ellátásra szorulók hatékony ellátásához.
Locale.ai
A Locale.ai nyílt forráskódú, interaktív vizualizációt fejlesztett ki az összes megerősített COVID-19 esetről szerte a világon. Lekérdezi a John Hopkins Egyetem nyílt forráskódú adatkészletét.
A Locale.ai fejlesztette ki a COVID-19 vizualizációs webhely a Vue.js használatával, amely egy népszerű keretrendszer, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára modern webalkalmazások létrehozását.
COVID-19 szerte a világon
Ez az alkalmazás térképes vizualizációt használ a COVID-19 terjedésének, a megerősített esetek és a betegség fejlődésének nyomon követésére az egész világon. A John Hopkins CSSE adatait használja fel.
Koronavírus nyomkövető
Ez egy fényes alkalmazás, amelyet John Coene fejlesztett ki. John Hopkins, DXY és Weixin adatainak felhasználásával követi nyomon a COVID-19 terjedését. Az alkalmazás megmutatja a gyanús, megerősített és helyreállított esetek számát idő és régió szerint. A kód elérhető a Github.
COVID-19 globális esetek
COVID-19 globális esetek egy Christoph Schoenenberger által kifejlesztett Shiny alkalmazás, amely térképen, grafikonokon, összefoglaló táblázatokon és ábrákon mutatja be a COVID-19 fejlődését. A kódja elérhető a Githubon.
A kormányok és a COVID-19
Ez egy Shiny alkalmazás által kifejlesztett Sebastian Engel-Wolf. Feltérképezi a COVID-19 exponenciális növekedését, a megduplázódott fertőzések számát, a megerősített eseteket, a halálozási arányt és a 100 000 emberre jutó igazolt esetek számát a különböző régiókban. A kód elérhető a Githubon.
Becsomagolás
A nyílt forráskódú közösség gyorsan és hatékonyan reagált a COVID-19 világjárványra. Számos projektet építettek és építenek továbbra is a betegség terjedésének megfékezésére. Ez a cikk néhány projektet ismertet. Még mindig bizonytalan a betegség előrehaladása a következő hetekben. További olyan projektek kapnak helyet, amelyek a meglévő nyílt forráskódú technológiákat hasznosítják e halálos betegség elleni küzdelemben.
Maradj biztonságban!
Dr. Michael J. Garbade, az oktatási ökoszisztéma vezérigazgatójának cikke