התמודדות עם מגפת הקורונה בעידן הנתונים

התמודדות עם מגפה בעידן נתוני העתק ומדע הנתונים, שימוש במודלים סטטיסטיים ככלי עזר במלחמה בנגיף. מאמר מאת מר אבי זכאי, סטטיסטיקאי, מומחה לניתוח נתוני עתק ומרצה בחוגים כלכלה וניהול ומערכות מידע באקדמית עמק יזרעאל.




חשיבות לימודי DATA ANALYST באקדמית עמק יזרעאל

בחוג לכלכלה וניהול באקדמית עמק יזרעאל מלמדים שיטות לניתוח נתוני עתק, בהן משתמשים בחברות עסקיות ובמאבק במגפת הקורונה

מגיפת הקורונה, ה – Covid 19, איננה המגיפה הראשונה עימה מתמודדת האנושות, אולם זוהי המגיפה הראשונה עימה מתמודדת האנושות בעידן נתוני העתק ומדע הנתונים. מאות קבוצות מחקר ברחבי העולם אוספות ומשתפות נתונים על הוירוס, נתונים שמהם ניתן להגיע לתובנות רבות שייסיעו בהתמודדות עם הנגיף. ריבוי הנתונים הקיים בעולם לגבי המגיפה, יחד עם הכלים הסטטיסטיים והחישוביים הקיימים בעידן מדע הנתונים מאפשר לנו לבצע פעולות חשובות בהתמודדות עם הנגיף, מזיהוי של קבוצות סיכון, אבחון חולים, פיתוח מהיר יחסית של תרופות, חיזוי קצב וכיוון התפשטות הנגיף, ועוד.

לזיהוי של חולים בסיכון יש מספר היבטים: זיהוי תתי הקבוצות באוכלוסייה עם סיכוי גבוה יותר להידבק בנגיף, זיהוי תתי הקבוצות באוכלוסייה עם סיכוי גבוה יותר לפיתוח סימפטומים קשים שיחייבו אשפוז בבתי החולים ויגדילו את העומס על מחלקות הטיפול הנמרץ,  וזיהוי תתי אוכלוסיות עם סיכוי גבוה לתמותה מהנגיף. באמצעות המידע הרב שהולך ומצטבר בעולם על הנגיף, ניתן להשתמש בשיטות מתחום הלמידה הסטטיסטית (Statistical Learning), למידת המכונה (Machine Learning) והלמידה העמוקה (Deep Learning) כדי לנסות ולזהות את אותן אוכלוסיות שבסיכון להידבקות, לפיתוח תסמינים קשים, וחלילה לתמותה. רבים מהחולים בנגיף הקרונה מפתחים תסמינים קלים בלבד, אך בחלק מהמקרים החולים מפתחים תסמינים קשים שדורשים אשפוז ומסכנים את חיי החולה. אם באמצעות נתונים רבים שמצטברים כל הזמן ומודלים סטטיסטיים לסיווג (Classification) נוכל לחזות מבעוד מועד על סמך סימפטומים ראשוניים, מי בסיכון לפתח תסמינים קשים יותר, נוכל לטפל באותם אנשים בזמן ולהציל חיים.

נוסף על זיהוי החולים שבסיכון להידבקות ולפיתוח תסמינים קשים, ניתן להשתמש במודלים של למידה סטטיסטית גם כדי לנסות ולחזות מהו הטיפול המועדף לגבי כל חולה. בהיעדר תרופה למחלה, הטיפול לא תמיד אחיד לכל חולה וחולה. באמצעות המידע שמצטבר ומודלים סטטיסטיים, ניתן לנסות ולחזות מהו הטיפול היעיל ביותר לכל חולה שמגיע, וזאת עד שתימצא תרופה יעילה ובטוחה לטיפול בנגיף.

אבחון חולים גם הוא נושא חשוב שיכול לקבל מענה, גם אם חלקי, מנתונים. כיום כדי לאבחן חולה בנגיף, יש לבצע בדיקות שעלותן יקרה, קשה להשיגן ולוקח זמן רב יחסית עד שמתקבלת תשובת מעבדה עבורן. באמצעות המידע הרב שמצטבר ומודלים מתחום מדע הנתונים, ניתן לנסות ולאבחן חולים, גם אם ברמת דיוק נמוכה יותר, ללא צורך בהמתנה לבדיקה היקרה והאיטית יחסית. אם נצליח לחזות ברמת דיוק סבירה מיהם החולים, נוכל למקד את הבדיקות במקומות והאנשים שיש באמת לבדוק, הדבר יחסוך זמן רב ומשאבים. הכלים העומדים לרשותנו בבואנו לעשות זאת, הם שוב אלגוריתמים של סיווג מתחום הלמידה הסטטיסטית, ואלגוריתמים לזיהוי תמונות מתחום למידת המכונה. לדוגמא, האם נוכל על סמך תמונת פנים לחזות אם לאדם יש חום ? האם נוכל על סמך ניטור של מידע משעונים חכמים וטכנולוגיה לבישה אחרת, לזהות למי יש סימפטומים ולמי לא ? דברים אלה כבר נחקרים כיום על ידי קבוצות מחקר שונות בעולם.

אחד הנושאים המהותיים ביותר בהתמודדות עם מגיפה, הוא מציאת חיסון ו/או תרופה לנגיף. תהליך של פיתוח חיסון או תרופה הוא תהליך ארוך שנים, הכולל מחקר פיתוח ביולוגי שלעיתים אורך זמן רב עד למציאת הבסיס לחיסון או לתרופה, ולאחר מכן ביצוע של ניסויים קליניים לבדיקת הבטיחות והיעילות של אותו חיסון או אותה תרופה. הבטיחות והיעילות של חיסון, תרופה או מכשור רפואי נקבעות תוך שימוש נרחב בכלים סטטיסטיים מתחום ההסקה הסטטיסטית והמידול הסטטיסטי. מציאת הבסיס הביולוגי לחיסון או לתרופה הוא בעצמו, תהליך ניסויי שיכול להימשך זמן רב. באמצעות מודלים מתחום הלמידה הסטטיסטית והלמידה העמוקה, אנו יכולים לנסות ולזהות מהר יותר את החיסון או התרופה שיעבדו ביעילות.

לסיכום, לאורך ההיסטוריה מגיפות שונות גבו מהאנושות מחיר כבד. גם מגיפת הקורונה הנוכחית גובה מהאנושות מחירים לא קלים. עם זאת, הפעם בעידן ה – Big Data ומדע הנתונים, עידן שבו יש לנו יכולות טכנולוגיות לאיסוף וקיבוץ של הנתונים הרבים, ומודלים מתמטיים וסטטיסטיים לניתוחם, אנו מתמודדים עם המגיפה כאשר בארגז הכלים שלנו כלי נשק חדש ועוצמתי להתמודדות עם המחלה. אם נשכיל להשתמש בכלים אלה, נוכל להתגבר ביתר קלות על המשבר ובזמן קצר יותר.

חלק גדול מהשיטות השונות לניתוח נתונים מסוג זה, נלמדות כבר כיום במכללה האקדמית עמק יזרעאל, במסגרת קורסים שונים במסלול למדע הנתונים (Data Science) בחוג למערכות מידע ובמסלול לניתוח נתונים (Data Analyst) בחוג לכלכלה וניהול. אין זה חדש כי בעידן מדע הנתונים ונתוני העתק, היכולת לנתח נתונים היא יכולת נדרשת בשוק העבודה. המשבר הנוכחי, רק יעמיק את הצורך ואת הדרישה לאנשים בעלי ידע ויכולת לנתח נתונים גדולים ומורכבים, ולהוציא מהם תובנות חשובות.

 

 



משאל גולשים ניוז חיפה והקריות

  • איך תחגגו את חג השבועות?

    צפה בתוצאות

    Loading ... Loading ...

אנו פועלים רבות על מנת לכבד זכויות יוצרים - לפי ס׳ 27א לחוק זכויות יוצרים - אם זיהיתם יצירה שלכם מוזמנים ליצור קשר למתן קרדיט newshaifa.net1@gmail.com
יש לכם סיפור מעניין שתרצו שיתפרסם? שתפו אותנו במייל newshaifa.net1@gmail.com



עוד בחינוך