F L U A I

Loading

Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) üye ülkeleri küresel halk sağlığına olan bağlılıklarını üyeliklerinin başlangıcından ve ötesinden beridir göstermişlerdir. Bu doğrultuda influenza tehdidinden insanları korumak adına beraber çalışıyor olmaları da bir tesadüf değil. Global Influenza Surveillance and Response System (GISRS) (Küresel İnfluenza Takip ve Tepki Sistemi) ile üye ülkeler influenza virüsüne dair veri, hazırlık, cevap ve takiplerini 1952 yılından beri paylaşımdalar. Karşınızda GISRS’in altmış beşinci yılı için DSÖ tarafından yayınlanan tanıtım videosu:

Her ne kadar GISRS sayesinde mevsimsel, pandemik ve zoonotik influenzaya karşı beraber savaşmamıza olanak sağlamış olsa da verilere gerçek zamanlı erişim sağlanamaması eksik yönlerinden bir tanesi. Örneğin DSÖ’nün resmi sitesinde 23 Kasım 2020 tarihinde yayınlanan epidemiyolojik ve virolojik güncellemenin veri havuzuna en son veri girişi 8 Kasım 2020 tarihinde olmuş. Dijital çağın getirileriyle gerçek zamanlı takip sistemleri için hazırlıklar yapılmakta. Bu hafta sizlere bu sistemlerden birini tanıtmak istiyoruz: Influenza epidemilerinin takibini Twitter yoluyla nasıl yaparız?

Sosyal medya sahip olduğu milyonlarca kısa ve coğrafi konumu belirli mesajlara ulaşımının potensiyeliyle halk sağlığı çalışanlarlarının dikkatini çekmekte. Bu mesajlar aynı zamanda kullanıcıların sağlık durumuyla alakalı bilgiler de içerdiğinden epidemi takibini daha hızlı ve etkili yapmamıza olanak sağlaması şaşılacak bir durum değil.

Bu tarz bir takip sisteminin işe yarar biçimde çalışması için önde duran engellerden biri geyik mesajlarla gerçek enfeksiyonlar arasındaki farkı anlayabilecek bir algoritma geliştirmenin getirdiği zorluk. Broniatowski ve ark. tarafından geliştirilen bir algoritmayla bunu başaran bir sistem Twitter üzerinde oluşturulabilmiş. Kasım 2012’den Mayıs 2013’e kadar atılmış alakalı tüm tweetleri (Twitter’daki küçük mesajları) filtreleyip geliştirdikleri algoritmanın CDC’nin ortaya koyduğu aynı zaman aralığındaki epidemi raporuyla tutarlı sonuçlar ortaya koyduğunu bulmuşlar.

Makalelerinde ayrıca algoritmanın yaptığı bu tahminler genel mevsimsel trendlerle anlamlı bir ilişki içerisinde olduğunu da belirtmişler. Bu da bize sosyal medyanın epidemilerin eğilimlerini tahmin etmekte ne kadar güçlü bir kaynak olduğunu göstermekte. Algoritmaları veya daha genel bir tabirle yeni teknolojileri kullanarak sağlık sektöründe bile ne kadar çok şey başarabileceğimizi görmek hayranlık verici. FluAI olarak biz de kullanıcılarımızın üst solunum yolu enfeksiyonları hakkında doğru bilgi alabilmelerini ve tıbbi açıdan tutarlı önerileri kendi geliştirdiğimiz algoritmayla vermeyi amaçlıyoruz. Dünya bize yolu gösterirken biz de bu yolda geride kalmamaya çalışıyoruz. Umarız bu blog yazısında biraz da olsa ilham bulmuşsunuzdur.

Referanslar:

Broniatowski, D. A., Paul, M. J., & Dredze, M. (2013). National and Local Influenza Surveillance through Twitter: An Analysis of the 2012-2013 Influenza Epidemic. PLoS ONE, 8(12), e83672. doi:10.1371/journal.pone.0083672 

https://www.who.int/influenza/gisrs_laboratory/en/

Yazar

Elif Başak Alço

PM & CLINICALTEAM

Related Post

Leave a Comment