Dữ liệu là gốc rễ để giải quyết mọi bài toán. Đặc biệt, đối với các vấn đề cấp thiết như đại dịch Covid-19, phân tích nhanh và chính xác để tìm ra nội hàm, cơ chế nội tại là điều kiện tiên quyết. Do đó, dữ liệu lớn hoàn toàn có tiềm năng giúp nhân loại từng bước giành chiến thắng trong cuộc chiến chống lại Covid-19. Các ứng dụng quan trọng nhất của Covid-19 bao gồm:
Dự đoán nguy cơ lây nhiễm cộng đồng
Dự đoán nguy cơ và yếu tố gây lây nhiễm cộng đồng chính là vấn đề sống còn trong cuộc chiến chống lại Covid-19. Trong các mô hình phân tích dữ liệu, những yếu tố quan trọng được chỉ ra là tuổi, nơi cư trú, điều kiện kinh tế – xã hội, lịch trình di chuyển, bệnh lí nền, số lượng và tần suất tương tác với người khác, tác động của nhiệt độ và môi trường,…. Dựa vào dữ liệu về các yếu tố rủi ro này, cộng đồng y tế có thể xây dựng các mô hình dự đoán sự lây lan của Covid-19.
Dự đoán hiệu quả điều trị
Dữ liệu lớn từ lâu đã được giới khoa học coi là công cụ quan trọng để dự đoán hiệu quả điều trị và phân tích khả năng tồn tại các phương pháp điều trị khác nhau. Giáo sư Dimitris Bertsimas của MIT Sloan School of Management, cùng khoảng 20 nhà nghiên cứu khác, đã sử dụng các lớp dữ liệu để phát triển nền tảng COVIDanalytics. Nền tảng này sử dụng học máy để dự đoán kết quả điều trị của bệnh nhân dựa trên đặc điểm và sự tiến triển của họ, từ đó đưa ra các khuyến nghị điều trị chính xác.
Theo dõi bệnh nhân
Đội ngũ y bác sĩ đang sử dụng dữ liệu lớn và học máy để sàng lọc bệnh nhân, cung cấp can thiệp nhanh chóng và phân bổ nguồn lực. Nhận dạng khuôn mặt nói riêng và trí tuệ nhân tạo nói chung cung cấp khả năng quét nhanh, xác định người bệnh có triệu chứng sốt và ra hiệu tăng cường kiểm tra khi bệnh nhân có dấu hiệu nhiễm trùng. Công tác sàng lọc người bệnh, kiểm đếm số lượng giường bệnh/trang thiết bị y tế có sẵn là những ứng dụng phổ biến của dữ liệu lớn. Đặc biệt, với dữ liệu lớn, tất cả thông tin đều đảm bảo mức độ chính xác cao, được phân tích theo thời gian thực và được chia sẻ trên toàn bộ hệ thống cơ sở y tế.
Nghiên cứu vắc-xin
Trong quá trình nghiên cứu vắc-xin, các nhà khoa học dựa vào học máy để dựa đoán cách thức protein của virus tương tác với các loại thuốc. Quá trình này gọi là dự đoán tác dụng của thuốc (DTI). Để làm được điều này, các nhà khoa học đào tạo mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu DTI khổng lồ. Thuật toán dựa trên học máy kết hợp các tài liệu lưu trữ y tế để tìm ra mối liên hệ giữa protein virus và thuốc hoặc các liên kết khác có ý nghĩa.
(Nguồn: Smart Data Collective)