Dijital epidemiyoloji neden önemli?

SON yıllarda SARS, H1N5, Ebola ve Zika gibi hastalıkların ortaya çıkması, bulaşıcı hastalıkların ve salgınlarının küresel olarak her zamankinden daha fazla halk sağlığı için tehdit haline geldiğine dair bir kamu algısına katkıda bulunmuştur. Uygulayıcılar ve akademisyenler farklı görüşlere sahip olabilirken, bu gerilim bulaşıcı hastalıkların ne derece tehdit olduğu ve değişen söylem ve teknolojiler göz önüne alındığında yeterli yanıtların ne olacağı konusunda kamusal tartışmayı şekillendirir.

Dijital epidemiyoloji, epidemiyolojik bilgi ve internet, cep telefonları, dijital kağıt, dijital TV gibi dijital ortamlar kullanılarak bilgilerin elde edilmesi, sürdürülmesi ve uygulanmasının altında yatan bilimdir. Dijital epidemiyoloji aynı zamanda, internet tarafından sağlanan dağıtılmış küresel işbirlikleri yoluyla giderek daha fazla yürütülen büyük ölçekli epidemiyolojik çalışmaları ifade eder.

Dijital epidemiyoloji, hastalık sürveyansı için halk sağlığı sistemi dışında üretilen verilerin kullanılmasıdır. Yeni bir makale, birkaç ülkenin vaka tespiti, temas izleme ve izolasyon gibi alanlarda COVID-19'a yanıt vermede dijital epidemiyolojiyi bir sonraki seviyeye taşıdığını vurguladı.

Alan yenidir, ancak internette, özellikle sosyal medyada üretilen veri miktarının artması nedeniyle hızla büyümektedir. Yeni koronavirüsün patlak vermesiyle, temas izleme uygulamaları, dijital verilerin hastalık modellerini anlamak için kullanıldığı ve bunu önlemek için müdahaleleri planlayan yeni bir alan olan dijital epidemiyolojinin en iyi örnekleri olarak ortaya çıktı.

***

Çin ekonomisinin hızlı gelişimi ve cep telefonlarının yaygın olarak benimsenmesiyle birlikte, mobil ödeme sistemleri de hızla gelişmiştir. Şu anda Çin'deki iç pazarın% 90'ından fazlasını kapsayan Alipay ve WeChat adında iki mobil ödeme operatörü bulunmaktadır ve bunlar üçüncü taraf ödemeleri alanında lider konumdadır. WeChat ve Alipay güvenli ve kullanışlıdır ve insanların hayatlarının her yönüne nüfuz etmişlerdir. Bu ödeme sistemleri, bulaşıcı hastalıkların yayılmasını izlemek ve kontrol etmek için kullanılabilecek ödeme bilgileri, GPS bilgileri ve sosyal medya bilgileri dahil olmak üzere kullanıcılardan çok boyutlu veriler de elde eder.

Dahası, giyilebilir cihazların yaygınlaşması, insan hareketlerinin uzamsal ve zamansal yönlerine ilişkin verileri daha yüksek bir hassasiyetle toplama yeteneğimizi artırdı, sosyal davranışların çok daha ayrıntılı bir şekilde tanımlanmasını ve katmanlaşmasını sağlayarak, büyük temelli önceki çalışmaları tamamlıyor.

Veriye dayalı herhangi bir sistem için hayati bir gereklilik, hem girdi verilerinin hem de üretilen modellerin doğrulanmasıdır. Tamamen veriye dayalı yaklaşımların sınırlı tahmin yeteneği vardır ve sonuçlarının farklı bağlamlarda yorumlanması zor olabilir. Bununla birlikte, veriye dayalı modellerin ve alana özgü bilginin kombinasyonu, dijital epidemiyoloji ve makine öğreniminin algoritmik adaleti teşvik etmesini ve sağlık eşitsizliklerinin kötüleşmesini önlemesini sağlamak gibi umut verici bir araştırma yolu olarak görünecektir.

Yeni yasal önlemler aynı zamanda verimli, etik ve gizliliği koruyan veri setleri ve kaynak kombinasyonlarını da destekleyebilir. Örneğin, AB Üye Devletleri, COVID-19 kriziyle mücadele etmek ve bu krizden çıkmak için bir teknoloji ve veri kullanımı araç kutusu geliştirmiştir. ABD'de 21. Yüzyıl Tedavi Yasası kapsamındaki yeni sağlık verileri kuralları, üçüncü tarafların sağlık verileriyle nasıl daha kolay çalışabileceğinin bir başka örneğidir.