CCC veranstaltete im September 2023 in Ann Arbor, Michigan, einen Visionsworkshop zur Zukunft der Pandemie-Reaktion und -Prävention. Es wurde von der Computational Challenges in Healthcare Task Force des CCC Council und einem Lenkungsausschuss aus Community-Mitgliedern im Gesundheitswesen organisiert:
David Danks, Ratsmitglied der University of California-San Diego/CCC- Rada Mihalcea, Ratsmitglied der University of Michigan/CCC
- Katie Siek, Ratsmitglied der Indiana University/CCC
- Mona Singh, Ratsmitglied der Princeton University/CCC
- Brian Dixon, Regenstrief Institute
- Madhav Marathe, University of Virginia
- Shwetak Patel, University of Washington
- Erica Shenoy, Harvard MGB
- Michael Sjoding, Michigan Medical
Die Organisatoren versammelten eine breite Palette von Experten für eine 1.5-tägige Veranstaltung, um zu sehen, welche Ideen die Gesundheit, Informatik, Epidemiologie, Personal im Gesundheitswesen, und Computergemeinschaften könnten gemeinsam etwas generieren, das den Schaden einer zukünftigen Pandemie abmildern könnte. Aus den Workshop-Diskussionen gingen drei große Bereiche der Computerforschung hervor:
(1) Computermodelle. Modelle sind branchenübergreifend, insbesondere aber im Gesundheitssystem während Pandemien, äußerst wichtig, von der Vorhersage des Versorgungsbedarfs von Krankenhäusern über die Bestimmung der Versorgungskapazität von Krankenhäusern und Sozialdienstleistern bis hin zur Prognose der Ausbreitung der Krankheit.
(2) Daten. Genaue und zuverlässige Daten sind für den Erfolg bei der Anwendung von Modellen unerlässlich. Die Standardisierung von Daten und Messungen in allen Gesundheitsorganisationen würde die Dateninfrastruktur modernisieren und sicherstellen, dass die Daten privat bleiben, während sie für die Modellentwicklung, Validierung und Anwendung gemeinsam genutzt werden.
(3) Infrastruktur. Die Erhöhung der Menge an genauen und zuverlässigen Daten und die daraus resultierenden verbesserten Modelle würden dazu beitragen, die Gesundheitsinfrastruktur zu verbessern. Darüber hinaus birgt die Identifizierung des (sehr großen) Raums häufiger Abfragen und die anschließende Anpassung der Datenstrukturen, um die Beantwortung dieser Abfragen zu erleichtern, sowohl in Pandemie- als auch in Friedenszeiten großes Potenzial für Verbesserungen. Auch die Infrastruktur des öffentlichen Gesundheitswesens muss modernisiert werden: Datenerfassung, Datenaustausch und bidirektionale Kommunikation mit dem Gesundheitssystem sind erforderlich.
Auf einer breiteren Ebene ist es wichtig, Vertrauen bei den betroffenen Gemeinschaften aufzubauen, damit Empfehlungen zur öffentlichen Gesundheit während einer Pandemie Wirkung zeigen. Dies erfordert eine klare und transparente Kommunikation mit den Stakeholdern. Der Forschung in diesem Bereich sollte Vorrang eingeräumt werden, und dies hängt mit dem oben genannten Thema „zuverlässige Daten“ zusammen, da Einzelpersonen ihre Daten nur bereitstellen, wenn sie der Organisation vertrauen, die sie Zugriff auf ihre Informationen gewähren.
Schließlich fehlt vielen Gesundheitssystemen die Daten-, Rechen- und Kommunikationsinfrastruktur, die erforderlich ist, um Modelle auf ihren Daten zu erstellen, diese Modelle im normalen Betrieb zu verwenden oder sogar zuverlässig auf ihre Daten zuzugreifen. Es ist wichtig, einen gleichberechtigten Zugang anzustreben und Ressourcen für Systeme in unterversorgten Gemeinden bereitzustellen.
Lesen Sie den vollständigen Workshop-Bericht hier.
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