როდესაც ჩრდილოეთ ტაილანდის სოფელში მოტოციკლით მოსიარულე ქალბატონმა პირ-ქაფიანი ძროხა დააფიქსირა, გადაიღო რამდენიმე ფოტო და ამის შესახებ შესაბამის პირებს აცნობა მობილური აპლიკაციის საშუალებით. ადგილობრივი ჯანდაცვის ხელისუფლებამ ხელი შეუწყო ფეხისა და პირის ღრუს დაავადების გავრცელების შეზღუდვას სამ ძროხამდე, ხოლო ფერმერებმა თავიდან აიცილეს მილიონობით დოლარის ზარალი, რაც სოფლისთვის კატასტროფული იქნებოდა.
პლატფორმა, რომელიც გამოყენებულია 2016 წლის შემთხვევაში, ახლა აპირებს გაფართოებას აზიისა და აფრიკის სხვა ქვეყნებში. Covid-19 ასეთ პროექტებს აყენებს ყურადღების ცენტრში და ხაზს უსვამს გაძლიერებული მეთვალყურეობისა და სწრაფი მოქმედების მნიშვნელობას, განსაკუთრებით მცირე თემებში.
Რა არის შემდეგი?
Patipat-ის მონაწილეობითი ჯანმრთელობის დაავადებათა გამოვლენა იყო იმ პროექტებს შორის, რომლებსაც ივნისში ჯამში $8 მილიონი მიენიჭა Trinity Challenge ინიციატივისგან, რომელიც პანდემიის პრევენციას ეხება. Covid-19- მა დაახლოებით 4 მილიონი ადამიანი იმსხვერპლა და ჯანმრთელობის სისტემების დაუცველობა გამოამჟღავნა. შემდეგი პანდემია შეიძლება უფრო უარესი იყოს. ამ საშიში შესაძლებლობის წინაშე მყოფი მკვლევარები ცდილობენ ტექნოლოგიები გამოიყენონ დაავადების გადაცემის დასადგენად და შესაჩერებლად, გაფართოებული მონიტორინგის, მონაცემთა ანალიზისა და ვაქცინის გაძლიერებული განვითარებისთვის.
აქტუალობა იზრდება, მაგრამ პანდემიის პრევენციაზე ხარჯები მაინც უნდა გაიზარდოს წელიწადში დაახლოებით $15 მილიარდით, რაც ამჟამინდელი დონის გაორმაგებული რაოდენობაა.
აქ არის ხუთი ხერხი, რომლებიც მთავრობებს, მეცნიერებსა და კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ მომავალი მომაკვდინებელი პათოგენისთვის მოსამზადებლად.
1. დაავადებათა გამოვლენა
ტაილანდური პლატფორმა ადგილობრივი ფერმერების იარაღია მობილური აპლიკაციის სახით, რომელიც მათ საშუალებას აძლევს, სწრაფად ამოიცნონ დაავადებები და დაეხმარონ ოფიციალურ პირებს სწრაფად აღმოაჩინონ პანდემიური პოტენციალის საფრთხეები, რაც შეიძლება ცხოველებიდან ადამიანებზე გადავიდეს.
2. სისხლის რაოდენობა
გაერთიანებული სამეფოს ეს მცდელობა მიზნად ისახავს ინფექციური დაავადებების ადრეული გამოვლენის სისტემის შესაქმნელად ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას 3.6 მილიარდი სისხლის ანალიზის გაანალიზებით, რომლებიც უკვე ყოველწლიურად ტარდება გლობალურად.
3. MedShr Insights და პრევენციის სისტემა
ლონდონში დაფუძნებული პროექტი მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას, 195 ქვეყნის 1,5 მილიონი ექიმის ელექტრონული სამედიცინო ჩანაწერებისა და სოციალური მედიის გასაანალიზებლად. ეს ინფორმაცია პანდემიური გავრცელების გამოკვლევაში დაეხმარება მეცნიერებს.
4. All-in-One კორონავირუსის ვაქცინები
ეპიდემიისთვის მზადყოფნის ინოვაციების კოალიცია (The Coalition for Epidemic Preparedness Innovations), რომელსაც სამომავლო პანდემიის თავიდან აცილების $3.5 მილიარდიანი გეგმა აქვს, აფინანსებს ვაქცინების შემუშავებას, რომლებიც ყველა ტიპის კორონავირუსს ებრძვის.
5. პანდემიური და ეპიდემიური დაზვერვის ცენტრი
ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაცია და გერმანიის მთავრობა ქმნიან ცენტრს ბერლინში, რომელიც მიეძღვნება მოწინავე ტექნოლოგიების გამოყენებას ჯანმრთელობის საფრთხეების პროგნოზირებასა და პრევენციას.
Bloomberg-ის ორიგინალური სტატიის ავტორები: ჯეიმს პატონი და რენდი სეთონგ ნაითი