08:00:00

Halk sağlığı verilerini gerçek zamanlı olarak yaymak için yeni bir standart belirledi…

2022 Lasker~Bloomberg Kamu Hizmeti Ödülü, resmi halk sağlığı verilerini gerçek zamanlı olarak yaymak için yeni bir standart belirleyen Covid-19 Gösterge Paneli’ni yarattığı için Lauren Gardner’ı – Johns Hopkins Üniversitesi – onurlandırıyor. Bu küresel Covid-19 gözetim aracını başlatarak, yeni ortaya çıkan bulaşıcı bir hastalığın yayılması hakkında erişilebilir ve güvenilir bilgi sağladı, böylece uluslararası halk sağlığı sistemindeki bir boşluğu doldurdu ve taklit edilecek bir model oluşturdu. Bu öncü kaynak, yanlış bilgi yığınının ortasında bilinçli politika yönergelerine ve kişisel seçimlere giden yolu aydınlattı.

Ulaşım mühendisi olarak eğitim alan Gardner, diğer faktörlerin yanı sıra insanların davranışlarının hastalık bulaşmasını nasıl etkilediğini inceliyor. 21 Ocak 2020’de, aşı kararsızlığının kızamık riskini nasıl artırdığını tartışmak üzere yüksek lisans öğrencisi Ensheng Dong ile bir araya geldi. Dong, Çin’de şu anda Covid-19 olarak bilinen hastalığın vakalarını takip ettiğinden bahsetti. Durumun, bulaşıcı bir hastalık salgınını başından itibaren takip etmek için alışılmadık bir fırsat oluşturduğunu fark ederek, veri toplamaya ve bunları sezgisel ve etkileşimli bir arayüz aracılığıyla erişilebilir hale getirmeye karar verdiler. Gardner, araştırma topluluğu üyelerinin bunu faydalı bulacağını düşündü. Hastalığın gezegeni saracağını ya da yeni başlayan projesinin ölümcül belaya karşı bireysel ve kurumsal tepkilerde bir kilit noktası sağlayacağını hayal etmemişti.

Araştırma için parlak bir fikir, ancak insanlık için altın değerinde bir fikir…
Gardner ve Dong, Esri adlı bir şirket tarafından geliştirilen görselleştirme yazılımını kullanarak bir prototip oluşturmak için gece boyunca çalıştılar. Boyutları vaka sayısını temsil eden kırmızı noktalar – toplam 322 – bir Asya haritasını kapladı. Gardner bir davet tweet’i yazdı: “2019-nCoV yayılımını gerçek zamanlı olarak takip ediyoruz. Vakalar ve konumları buradan görülebilir; veriler indirilebilir."

Bu sözlerle halk sağlığı raporlamasında bir devrim başlattı. Noktaların sayısı, boyutu ve küresel dağılımı arttıkça, araç sosyal medyada viral hale geldi ve insanlar yoğun bir şekilde verileri inceledi. Başlangıçta, gösterge tablosu ve altında yatan veriler Dong‘un kişisel Google sürücüsünde bulunuyordu, ancak çok fazla kişi aynı anda erişmeye çalıştığında sistem çöktü. Ekip kaynağı, iletişim ve dokümantasyon yeteneklerini de içeren internet tabanlı bir veri havuzu hizmeti olan GitHub‘a taşıdı. Ay sonuna kadar kaynak bir milyardan fazla bilgi talebi aldı.

Gösterge tablosu ilk başta sadece vakaları gösteriyordu; iki hafta sonra bilim insanları ölümleri ve iyileşmeleri de eklediler. Sonunda, testler, hastaneye yatış gibi diğer değişkenleri ve bunlar kullanılabilir hale geldikten sonra aşıları da dahil ettiler (Lasker~DeBakey Clinical Medical Research Award, 2021). İyileşme, test etme ve hastaneye yatış verileri güvenilir kaynak bulma eksikliği nedeniyle sonunda kaldırıldı.

Gardner gösterge tablosunu tanıttığında, başka hiçbir kurum bu bilgileri sağlamıyordu. Örneğin Dünya Sağlık Örgütü günlük özetler oluşturuyordu, ancak bu veriler indirilebilir PDF’lerde bulunduğu için analiz için kolayca çıkarılamıyordu. Yine de zamanında, doğru ve elde edilebilir bilgi, mantar gibi çoğalan salgınla mücadelede çevik ve rasyonel stratejiler oluşturmak için çok önemliydi.

Sağlam bir veri hattı
Başlangıçta Gardner‘ın ekibi, Çinli tıp uzmanları için çevrimiçi bir topluluk olan ve vakaları Çin’deki illere ve başka yerlerdeki ülkelere göre takip eden DXY.cn‘ye güveniyordu, ancak bu web sitesi Çin dışındaki vakaları derhal bildirmiyordu. Virüs yayıldıkça, bilim insanları geleneksel kaynakların yanı sıra geleneksel olmayan kaynakları da manuel olarak taradılar – örneğin medya kuruluşları ve halk sağlığı yetkililerinin Twitter paylaşımları. Daha sonra araştırmacılar bulgularını yerel sağlık departmanlarıyla doğruladı. Yetkili yollar açıldıkça, daha az geleneksel olanların yerini aldılar.

Başlangıçta Gardner ve öğrencileri yeni vakalardan haberdar oldukça veri tabanını günün her saati güncellediler, ancak salgın bir pandemiye dönüştüğünde bu sistem sürdürülemez hale geldi. Gardner‘ın Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi‘ndeki araştırma grubu ve Johns Hopkins Uygulamalı Fizik Laboratuvarı‘nda yönettiği başka bir ekip, her kaynaktan otomatik olarak veri “kazımak" için bilgisayar programları yazdı. Covid-19 enfeksiyonlarının ve ölümlerinin tanımları aynı ülke içinde bile farklılık gösterdiğinden, bu küçük bir başarı değildi. Örneğin, bazı bölgeler yalnızca testle doğrulanmış Covid-19 vakalarını sayarken, diğerleri olası vakaları da içeriyordu. Yetki alanlarının zaman içinde protokollerini değiştirmesi işleri daha da karmaşık hale getirmişti. Bilim insanları örtüşen bölgelerden veri topladıkları için aşırı sayım riskiyle de karşı karşıya kaldılar, bu nedenle belirli bir konum için birden fazla kaynak mevcut olduğunda hangi kaynağın seçileceğini belirleyen kurallar geliştirdiler.

Ayrıca, şüpheli sıçramaları veya düşüşleri işaretleyen ve ekip bu ani sapmaların gerçek olup olmadığını araştırırken bu tür verileri geri tutan anormallik tespit yazılımı da ürettiler. Belki de birisi yanlışlıkla bir sayının sonuna bir sıfır eklemiş ya da bir kaynak web sitesinin yöneticileri iki sütunu değiştirmeye karar vermiş, böylece vakalar ve ölümler yer değiştirmiştir. Sayılar bazen yetkililerin olası vakaları dahil etmeyi bırakması veya bir grup ölüm belgesini gözden geçirip bazı kişilerin Covid-19’dan değil, bir komorbiditeden öldüğüne karar vermeleri nedeniyle düşmüştür. Belki de bir test merkezi birikmiş sonuçları işledi ve tablo aylarca veriyi temsil ettiğinde tek bir günlük artış gibi görünen bir sonuç üretmiş olabilirdi.

Gardner‘ın ekibi her bir şüpheli veriyi inceleyerek ani yükseliş veya düşüşlerin nedenlerini araştırıyor. Ancak doğruladıktan sonra haritayı besleyen GitHub‘da yayınlıyorlar. Bu kalite kontrol mekanizması sayesinde, hatalar gösterge tablosuna minimum düzeyde yayılıyor.

Temmuz 2022 itibariyle, bu bilgisayar programları ABD’de ilçe düzeyine kadar 3500’den fazla konumdan her saat vaka, ölüm ve aşı sayılarını toplamaktadır. 2022’nin başlarında, gösterge tablosu yüz milyarlarca kez sorgulanmıştır.

Bilgi salgını
Viral gerçekliğin anlık görüntülerini sağlayan gösterge paneli, halkın, medyanın, politikacıların, işletmelerin ve akademisyenlerin SARS-CoV2’nin yayılmasını takip etmesine, riski azaltmak için bilinçli kararlar almasına ve salgınla mücadeleye yönelik çabaların başarısını ölçmesine olanak sağlamıştır. Bu kaynak, hükûmetin en üst düzeyindeki seçilmiş yetkililerin sık sık tehlikeli saçmalıklar dile getirmesi nedeniyle yanlış bilgilerin çoğaldığı bir ortamda giderek daha önemli hale geldi.

Gösterge Paneli dünyanın dört bir yanındaki durum odalarının merkezinde yer alıyor. Haber kaynakları, virüsün yörüngesini ve sıcak noktalarını göstermek için GitHub havuzundan yararlanıyor ve verileri sayısız araştırma projesini destekledi. Örneğin, yerelleştirilmiş bilgilerin demografik verilerle birleştirilmesi, hastalığın yayılma oranlarındaki ve sağlık sonuçlarındaki ırk ve gelire göre büyük eşitsizlikleri aydınlattı.

Sonunda birçok kurum, belediye ve ülke kendi gösterge tablolarını oluşturdu, ancak Gardner‘ınkinin mekânsal çözünürlüğü büyük veri toplayıcıları arasında rakipsiz kaldı. Pandeminin altın standart epidemiyolojik kaydı olmaya devam ediyor ve insanlar Covid-19’u geriye dönük olarak inceledikçe ve halk sağlığı verilerinin toplanması, izlenmesi ve görüntülenmesine yönelik yaklaşımlar geliştirdikçe çok önemli bir amaca hizmet etmeye devam edecek.

Gardner, vizyoner çalışmasıyla, dünyanın ilk kez bir pandeminin seyrini izleyebilmesini sağlayan öncü bir girişim tasarladı ve başlattı ve gelecekteki sağlık krizlerini bu kritere bağladı. Zamanında, ayrıntılı ve doğru olan ve toplumun üyelerinin davranışlarını tamamen uzmanların ve siyasi liderlerin kendine has özelliklerine güvenmek yerine gerçek sağlık verileriyle eşleştirmelerine olanak tanıyan kolay erişilebilir bilgiler için yeni bir beklenti oluşturdu.

Küresel bir halk sağlığı krizi sırasında dünyayı bilgilendirmede böylesine ayrılmaz bir rol oynamak ve belki de aynı derecede önemli olarak, halkın veri ve bilgiye erişimiyle ilgili beklentileri değiştirmek olağanüstü bir deneyim oldu.

Gardner anlatıyor…
Bilime çok önem veren bir evde büyüdüm ve bu deneyim merakımı besledi ve bana rasyonel ve kanıta dayalı düşünce için derin bir takdir duygusu aşıladı. İnşaat Mühendisliği alanında, özellikle de ağ modelleme konusunda doktora yapmayı seçtim, çünkü görünüşte farklı sistemlerin nasıl birbirine bağlı olduğunu her zaman takdir ettim ve matematik ve verilere dayanan bu uzmanlığın ilginç bulduğum herhangi bir konu üzerinde çalışmamı sağlayacağına inandım.

Doktora öğrencim Ensheng Dong ile Ocak 2020’de Gösterge Paneli’ne başladığımızda elbette Covid-19’un hangi ölçeğe evrileceğini bilmiyorduk.

Ancak o zaman bile bilimin ve verilerin değerini anlamıştım. İçinde bulunduğumuz yanlış bilgilendirme çağında, demokratikleştirilmiş veri ve bilim iletişimi kritik önem taşıyor; halkın kişisel sağlıklarıyla ilgili bilinçli kararlar almasını ve kanıta dayalı halk sağlığı politikalarını mümkün kılıyor.

Dolaşımdaki yanlış bilgi miktarı ve Covid-19 halk sağlığı krizinin son derece siyasallaşmış doğası göz önüne alındığında, çalışmamız bireylerin kendilerini korumak için bilinçli kararlar vermek için ihtiyaç duydukları bilgilere erişmelerini sağladı; bu özellikle gecikmiş veya mevcut olmayan politikaların uygulandığı yerlerde kritik öneme sahipti.

Gelecekte, özellikle kriz zamanlarında, zamanında halk sağlığı bilgilerinin giderek daha fazla erişilebilir hale geleceği konusunda iyimserim. İleriye dönük olarak Covid-19’dan öğrendiklerimizi geliştirmekten ve bu bilgileri toplumların karşı karşıya olduğu diğer sorunlara aktarmaktan heyecan duyuyorum. Bunlar, temel hizmetlere bireysel düzeyde erişim sağlamaktan küresel iklim değişikliği tehdidine yanıt vermeye kadar uzanan sorunlardır. Bunlar insan merkezli, köklü eşitsizlikler içeren sorunlardır. Bunlar genellikle oldukça politize olmuş sorunlardır. Bunlar, veri odaklı çözümler ve etkili bilim iletişimi gerektiren sorunlardır. Ve bu sorunların birçoğunun merkezinde, bugün toplumların karşı karşıya olduğu en önemli tehditlerden biri olan yanlış bilginin yol açtığı zarar yer almaktadır.

Bu sorunlarla yüzleşmek için disiplinler arası bilimlerde yatırım ve yenilikçiliğin yanı sıra araştırmacılar ve uygulayıcılar arasında güçlü ortaklıklar kurulması gerekecektir. Bir toplumun ihtiyaçlarını karşılamak ve yaşam kalitesini artırmak için veri ve matematiğin kullanımına dayanan bu yeni disiplinler arası mühendislik alanında çalışmaktan heyecan duyuyorum. Öğrencilerime, meslektaşlarıma ve dünyayı daha iyi bir yer haline getirme çabalarında karşılaştığımız diğer birçok zorluğun yanı sıra Covid-19’a zaman ve emeklerini katan herkese son derece minnettarım.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…