CCCは2023年XNUMX月にミシガン州アナーバーでパンデミック対応と予防の将来に関するビジョンワークショップを開催した。これは、CCC 評議会のヘルスケアにおける計算上の課題タスクフォースと、ヘルスケア領域のコミュニティ メンバーからなる運営委員会によって組織されました。
David Danks 氏、カリフォルニア大学サンディエゴ校/CCC 評議会メンバー- ラダ・ミハルセア、ミシガン大学/CCC評議員
- Katie Siek、インディアナ大学/CCC 評議会メンバー
- モナ・シン、プリンストン大学/CCC 評議会メンバー
- ブライアン・ディクソン、リージェンストリーフ研究所
- マダブ・マラテ、バージニア大学
- シュウェタク・パテル、ワシントン大学
- エリカ・シェノイ、ハーバード大学 MGB
- Michael Sjoding、ミシガン州医療
主催者は1.5日間のイベントのために幅広い専門家を集め、健康、情報学、疫学、 医療従事者そしてコンピューティングコミュニティは、将来のパンデミックの被害を軽減する可能性のあるものを共同で生成できる可能性があります。ワークショップでの議論から、次の 3 つの主要なコンピューティング研究の機会分野が明らかになりました。
(1) 計算モデル。モデルは、病院の供給ニーズの予測から、病院や社会サービス提供者のケア能力の決定、病気の蔓延の予測に至るまで、あらゆる分野で非常に重要ですが、特にパンデミック時の医療システムにおいては非常に重要です。
(2) データ。モデルの適用を成功させるには、正確で信頼性の高いデータが不可欠です。医療機関全体でのデータと測定の標準化により、データ インフラストラクチャが最新化され、モデルの開発、検証、適用のために共有されるデータのプライバシーが確保されます。
(3) インフラ。正確で信頼性の高いデータの量を増やし、その結果得られる改良されたモデルは、医療インフラの向上に役立ちます。さらに、パンデミック時でも平時でも、一般的なクエリの（非常に大きな）領域を特定し、それらのクエリへの回答を容易にするためにデータ構造を調整することには、大きな改善の可能性があります。公衆衛生インフラも更新する必要があります。データの取得、共有、医療システムとの双方向通信が必要です。
より広範なレベルで、パンデミック中に公衆衛生に関する推奨事項が影響を与えるためには、影響を受けるコミュニティとの信頼を構築することが不可欠です。これには、ステークホルダーとの明確かつ透明性のあるコミュニケーションが必要です。この分野の研究は優先されるべきであり、個人は自分の情報へのアクセスを許可している組織を信頼する場合にのみデータを提供するため、これは上記の信頼できるデータのテーマにつながります。
最後に、多くの医療システムには、データに基づいてモデルを構築したり、通常の業務でそれらのモデルを使用したり、さらにはデータに確実にアクセスしたりするために必要なデータ、コンピューティング、通信インフラストラクチャが不足しています。公平なアクセスを目指し、リソースが不足しているコミュニティのシステムにリソースを提供することが重要です。
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