Enfeksiyöz Hastalıklar İçin Global Erken Uyarı Sistemi

Araştırmacılar enfeksiyöz hastalıklar için global erken uyarı sistemi yaratılması için çağrıda bulunuyorlar. Sistemin çevresel, epidemiyolojik ve moleküler verilerin girişinin yapılabildiği bilgisayar modellerinin kullanılmasıyla hastalık riskinin nerede yüksek olduğunun önceden tahmin edilmesi için ihtiyaç duyulan bilgilerin toplanmasını ve salgın ya da epidemilerin önlenmesi için gerekli aksiyonların alınmasını sağlayabileceğini belirtiyorlar.

Erken uyarı sistemi ile enfeksiyöz hastalık paradigmasının reaktiften riskin önleyici yönetimine doğru değiştirilebileceğini bildiriyorlar. Bulaşıcı hastalık istihbaratının, gerçek zamanlı riskin değişkenliğine bağlı korunmasızlıklarını değerlendirebileceğini ve en az hasarlı hedeflenmiş yanıtlar konusunda bilgilendirici olacağını düşünüyorlar. Araştırmacılar şu anda bulundukları noktanın çok heyecan verici olduğunu, teknolojinin kendilerine farklı seçenekler sunduğunu, bununla ileriye yönelik ve global sağlık güvenliğini geliştirmek için gerçek bir potansiyele sahip olunduğunu aktarıyorlar.

Araştırmacılar "izlemler , "uyarılar ve "acil durumlar şeklinde üç aşamalı sistemin hem karar vericiler hem de halk için daha bilinçli karar vermede etkili olabileceğini söylüyorlar. Bulaşıcı hastalıkların yıkıcı potansiyellerinin çoğunun, beklenmedik şekilde yıkıcı etkilerinden ileri geldiğini ve bu yüzden hazırlıklı olmak için yeterli vakit kalmadığının altını çiziyorlar. Bu durum için en iyi karşı önlemin ise erken uyarı sistemi olduğunu, erken uyarının etkilenen bölge ve topluluklara, yıkıcı etkilere karşı hazırlıklı olmaları için zaman kazandırdığını belirtiyorlar.

Araştırmacılar makine öğrenme metotlarının hastalık taşıma olasılığı olan hayvan türleri ve spesifik patojenlerin salgınlarına karşı savunmasız coğrafik sıcak bölgelerin tanımlanmasında birden fazla kaynaktan gelen verileri işlemede başarılı olduğunu aktarıyorlar.

Araştırmacılar veri paylaşımının esas olduğunu, potansiyel salgınların doğru bir şekilde önceden tahmin edilmesinin ve etkili bir cevabın oluşturulmasının, birden fazla kaynaktan gelen verilerin hızlı bir şekilde birleştirilmesine bağlı olduğunu belirtiyorlar. Bununla birlikte önceden tahmin edebilme yeteneğinde basit bilimsel verilerin kalite ve sayılarından kaynaklı kısıtlamalara sahip olunduğunu da aktarıyorlar.

Araştırmacılar ana sorunlardan biri olan birden fazla kaynaktan veri akışının entegrasyonunun nasıl yapılacağının üstesinden gelmek olduğunun da altını çiziyorlar. Bu noktadaki en büyük engel bazı salgınların halen tam olarak anlaşılamamasını işaret ediyorlar.

Araştırmacılar enfeksiyöz hastalıklar için global erken uyarı sisteminin global sağlık güvenliğinin ve sağlık sermayesinin iyileştirilmesi için dönüştürülebilir olabileceğini belirtiyorlar. Son olarak araştırmacılar bu tür bir bulaşıcı hastalıklar için küresel erken uyarı sisteminin küresel sağlık güvenliliğini ve eşitliliğini arttıracağını ileri sürdüler.