„Przyszłość medycyny” według pisma Nature: analiza „big data” a przewidywanie, wykrywanie i kontrola epidemii

Michael Eisenstein. Infection forecasts powered by big data.Web searches, medical records and networks of local volunteers are enabling faster control of disease outbreaks. Nature Outlook 2018;555:S2 (dostępny pełen tekst)

W tym roku mija sto lat od pandemii grypy hiszpanki, która zabiła 5% światowej populacji.  Dzisiaj jesteśmy znacznie lepiej przygotowani na takie zagrożenia, istnieje m.in. globalna, skoordynowana sieć laboratoriów – Globalna Sieć Nadzoru nad Grypą WHO. Tym niemniej system nie funkcjonuje na tyle sprawnie aby móc całkowicie zapanować nad pandemią, np. w 2009 r. zmarło z powodu grypy wywołanej wirusem H1N1 250 tysięcy osób.

Problemem są opóźnienia wynikające  z konwencjonalnego systemu działania laboratoriów, sztywnych struktur i biurokratycznych procedur.  Np. w USA  placówki zdrowotne wysyłają cotygodniowe raporty o prawdopodobnych przypadkach grypy i przesyłają próbki do wyznaczonych ośrodków diagnostycznych. Wyniki są oceniane centralnie przez US Centers for Disease Control and Prevention. W rezultacie wykrycie początku epidemii i odpowiedź na nią zajmuje kilka tygodni. Dla chorób nie monitorowanych regularnie takie opóźnienie może mieć katastrofalne skutki – reakcję na epidemię zachorowań na gorączkę krwotoczną wywołana wirusem Ebola w Zachodniej Afryce w 2014 r.  określono jako „totalna porażkę”.

Internet i przetwarzaniu dużych zbiorów danych (big data) są szansą na poprawę sytuacji. Firma Google już w 2008 r. wprowadziła algorytm Google Flu Trends, który analizował miliardy zapytań użytkowników o objawy grypy czy dostępność szczepionek. Wstępne dane wskazywały, że system może zidentyfikować ogniska grypy w ciągu jednego dnia.  Jednakże algorytm ten nie wykrył początku   pandemii H1N1 w 2009 r.  – wykrywa on fluktuację zachorowań na grypę sezonową ale przy nagłośnionym przez media zagrożeniu informacji szukają nie tylko osoby z objawami. W takiej sytuacji zrezygnowano z udoskonalania Google Flu Trends, chociaż wytyczył on drogę dla kolejnych projektów – np. wykrywania gorączki Denga a także objawów zakażenia wirusem Zika w Ameryce Południowej, projekty te mają  jednak podobne ograniczenia.

Alternatywą może być czynne pytanie ludzi o ich stan zdrowia i prośby o zgłaszanie zachorowań  za pomocą smartfonów. Takie programy funkcjonują w USA (Flu Near You) i Unii Europejskiej (Influenzanet). Pozwalają one dodatkowo zebrać dane demograficzne dotyczące wieku, płci czy szczepień.

Wyzwaniem jest stworzenie systemów integrujących  informacje z wielu źródeł – wczesnych sygnałów z internetu i mediów społecznościowych, potwierdzonej  dokumentacji medycznej i danych z laboratoriów. Kwestie te omawia artykuł z serii „Przyszłość medycyny” w piśmie Nature.

Opracowano na podstawie: Nature Outlook, marzec 2018

Marcin Kargul