Covid19, imong katilingban ug ikaw - gikan sa punto sa panglantaw sa Data Science. Paghubad sa usa ka artikulo ni Jeremy Howard ug Rachel Thomas (fast.ai)

Hoy Habr! Gipresentar ko sa imong pagtagad ang hubad sa artikulo "Covid-19, imong komunidad, ug ikaw - usa ka panan-aw sa data science" ni Jeremy Howard ug Rachel Thomas.

Gikan sa tighubad

Sa Russia, ang problema sa Covid-19 dili kaayo grabe sa pagkakaron, apan angay nga masabtan nga sa Italya duha ka semana ang milabay ang kahimtang dili kaayo kritikal. Ug mas maayo nga ipahibalo daan ang publiko kaysa magmahay sa ulahi. Sa Europe, daghang mga tawo ang wala magseryoso sa kini nga problema, ug sa ingon nagbutang sa daghang uban pang mga tawo sa peligro - ingon nga makita karon sa Espanya (ang paspas nga pagtaas sa gidaghanon sa mga kaso).

Artikulo

Kami mga data scientist, ang among trabaho mao ang pag-analisar ug paghubad sa datos. Ug ang datos sa covid-19 hinungdan sa pagkabalaka. Ang labing huyang nga mga grupo sa atong katilingban, ang mga tigulang ug ubos ang kita nga mga tawo, adunay labing dako nga peligro, apan aron makontrol ang pagkaylap ug epekto sa sakit kinahanglan naton tanan nga usbon ang atong naandan nga pamatasan. Hugasi ang imong mga kamot sa maayo ug kanunay, likayi ang mga tawo, kanselahon ang giplano nga mga panghitabo ug likayi ang paghikap sa imong nawong. Sa kini nga post, among ipasabut kung ngano nga nabalaka kami-ug ngano nga kinahanglan ka usab mabalaka. Si Corona sa Mubo ni Ethan Alley (presidente sa usa ka non-profit nga nagpalambo sa mga teknolohiya aron makunhuran ang peligro sa mga pandemya) usa ka maayo kaayo nga artikulo nga nag-summarize sa tanan nga hinungdanon nga kasayuran.

Kinahanglan namon ang usa ka naglihok nga sistema sa pag-atiman sa kahimsog.

Pipila lang ka tuig ang milabay, usa kanamo (Rachel) nadayagnos nga adunay impeksyon sa utok nga nagpatay sa mga ikaupat nga bahin sa mga tawo nga nakakuha niini; ang ikatulo nag-antos sa tibuok kinabuhi nga pagkadaot sa pangisip. Daghan ang nahabilin sa tibuok kinabuhi nga kadaot sa ilang panan-aw ug pandungog. Miabut si Rachel sa parkinganan sa ospital nga grabe kaayo ang kahimtang, apan swerte siya ug nakadawat sa atensyon, pagdayagnos ug pagtambal nga iyang gikinahanglan. Hangtud bag-o lang, si Rachel hingpit nga himsog. Dako ang posibilidad nga ang dali nga pag-access sa emergency room nakaluwas sa iyang kinabuhi.

Karon, maghisgot ta bahin sa covid-19 ug kung unsa ang mahimong mahitabo sa mga tawo nga parehas nga kahimtang sa umaabot nga mga semana ug bulan. Ang gidaghanon sa mga tawo nga nataptan sa covid-19 nagdoble matag 3-6 ka adlaw. Sa rate nga pagdoble matag 3 ka adlaw, ang ihap sa mga nataptan nga tawo mahimo’g madugangan 100 ka pilo sa XNUMX ka semana (sa tinuud dili kini yano, apan dili kita madala sa mga detalye). Usa sa 10 Ang mga nataptan nga tawo nanginahanglan daghang semana nga pagpaospital, ug daghan ang nanginahanglan oxygen. Bisan pa sa kamatuoran nga kini mao pa ang sinugdanan sa pagkaylap sa virus, aduna nay mga rehiyon diin walay walay sulod nga mga higdaanan sa mga ospital - ug ang mga tawo dili makadawat sa gikinahanglan nga pagtambal (dili lamang alang sa coronavirus, kondili alang usab sa ubang mga sakit, pananglitan. , kanang hinungdanong terapiya, diin gikinahanglan ni Rachel). Pananglitan, sa Italya, diin usa lang ka semana ang milabay gipahayag sa administrasyon nga kontrolado na ang kahimtang, karon mga 16 milyon nga mga tawo ang na-lock sa balay (Update: 6 ka oras pagkahuman sa kini nga post, gi-lock sa Italya ang tibuuk nga nasud), ug parehas nga mga tolda. gipatindog aron sa usa ka paagi makasagubang sa dagan sa mga pasyente:

Covid19, imong katilingban ug ikaw - gikan sa punto sa panglantaw sa Data Science. Paghubad sa usa ka artikulo ni Jeremy Howard ug Rachel Thomas (fast.ai)
Medikal nga tolda sa Italya.
Dr. Antonio Pesenti, pangulo sa departamento sa rehiyon nga responsable sa mga sitwasyon sa krisis sa amihanang Italya, miingon: "Wala kami kapilian gawas sa pag-organisar sa intensive care sa mga koridor, sa mga operating room, sa mga ward ... Usa sa labing kaayo nga sistema sa kahimsog - sa Lombardy - hapit na mahugno."

Dili kini sama sa trangkaso

Ang mortalidad rate sa influenza gibanabana sa 0.1%. Mark Lipstitch, direktor sa Center for the Dynamics of Infectious Diseases sa Harvard nagtimbang-timbang mortalidad gikan sa coronavirus mao ang 1-2%. Pinakabag-o nga epidemiological modeling nakit-an ang rate sa pagkamatay nga 1.6% kaniadtong Pebrero sa China, 16 ka beses nga mas taas kaysa sa trangkaso (kini nga pagbanabana mahimong dili tukma, tungod kay ang mga kamatayon mosaka kung ang mga sistema sa pag-atiman sa kahimsog mapakyas). Positibo nga pagtasa: 10 ka beses nga mas daghang tawo ang mamatay sa coronavirus karong tuiga kaysa sa trangkaso (ug forecast Si Elena Grewal, kanhi direktor sa Data Science sa Airbnb, nagpakita nga sa pinakagrabe nga sitwasyon, 100 ka pilo nga mas daghang tawo ang mamatay). Ug kini wala magtagad sa dako nga epekto sa medikal nga sistema, sama sa gihulagway sa ibabaw. Masabtan nga ang pipila ka mga tawo naningkamot sa pagkombinsir sa ilang kaugalingon nga kini nga sitwasyon dili bag-o ug nga ang sakit susama kaayo sa trangkaso - tungod kay dili nila gusto nga dawaton ang usa ka dili pamilyar nga kamatuoran.

Ang atong mga utok wala gidesinyo aron masabtan nga intuitively ang exponential nga pagtaas sa gidaghanon sa mga tawo nga nasakit. Busa, kinahanglan natong analisahon kini nga sitwasyon isip mga siyentista, nga dili modangop sa intuwisyon.

Covid19, imong katilingban ug ikaw - gikan sa punto sa panglantaw sa Data Science. Paghubad sa usa ka artikulo ni Jeremy Howard ug Rachel Thomas (fast.ai)
Unsa ang hitsura niini sa duha ka semana? Duha ka bulan?

Sa aberids, ang matag tawo nga adunay trangkaso makatakod ug mga 1.3 ka tawo. Gitawag kini nga "R0" nga trangkaso. Kung ang R0 ubos sa 1.0, ang impeksyon dili mokaylap ug mohunong. Sa mas taas nga kantidad, ang impeksyon mikaylap. Ang Coronavirus karon adunay R0 nga 2-3 gawas sa China. Ang kalainan tingali gamay ra, apan pagkahuman sa 20 nga "mga henerasyon" sa mga nataptan nga tawo nga nagpasa sa impeksyon, 0 ka tawo ang mataptan sa R1.3 146, ug 0 milyon nga adunay R2.5 36! (Kini, siyempre, banabana kaayo ug kini nga kalkulasyon wala magtagad sa daghang mga hinungdan, apan kini usa ka makatarunganon nga ilustrasyon sa paryente nga kalainan tali sa coronavirus ug trangkaso, ang tanan nga uban pang mga butang managsama).

Timan-i nga ang R0 dili usa ka sukaranan nga parameter sa sakit. Nagdepende kini sa tubag ug mahimong mausab sa paglabay sa panahon. Mamatikdan nga sa China ang R0 sa coronavirus mikunhod pag-ayo - ug karon nagkaduol na sa 1.0! Giunsa? - mangutana ka. Pinaagi sa pagpadapat sa tanan nga gikinahanglan nga mga lakang sa usa ka sukod nga lisud mahanduraw sa usa ka nasud sama sa, pananglitan, sa Estados Unidos: pinaagi sa hingpit nga pagsira sa mga megacity ug pagpalambo sa usa ka sistema sa pagsulay nga nagtugot sa pag-monitor sa kahimtang sa kapin sa usa ka milyon nga mga tawo matag semana.

Adunay daghang kalibog sa social media (lakip ang mga sikat nga profile sama sa Elon Musk) bahin sa kalainan tali sa logistical ug exponential nga pagtubo. Logistic nga pagtubo nagtumong sa epidemya pagkaylap sumbanan sa porma S. Exponential pagtubo, siyempre, dili magpadayon sa walay katapusan - unya adunay mas nataptan nga mga tawo kay sa tibuok populasyon sa Yuta! Mao nga ingon usa ka sangputanan, ang rate sa impeksyon kinahanglan kanunay nga mohinay, nga magdala kanato sa usa ka S nga porma (nailhan ingon usa ka sigmoid) nga pagtubo sa paglabay sa panahon. Sa samang higayon, ang pagkunhod sa gitas-on dili mahitabo nga walay hinungdan - kini dili salamangka. Panguna nga mga hinungdan:

  • Dagko ug epektibo nga mga aksyon sa katilingban.
  • Usa ka taas nga ihap sa mga tawo nga nataptan, nga nagdala sa usa ka gamay nga gidaghanon sa mga potensyal nga biktima tungod sa kakulang sa himsog nga mga tawo.

Mao nga wala’y lohika sa pagsalig sa pagtubo sa logistik ingon usa ka paagi aron makontrol ang pandemya.

Ang laing rason nga lisud i-intuit ang epekto sa coronavirus sa imong lokal nga komunidad mao ang hinungdanon nga paglangan tali sa impeksyon ug pagpaospital - kasagaran mga 11 ka adlaw. Mahimo kini nga ingon sa usa ka mubo nga panahon, apan sa panahon nga imong namatikdan nga ang mga ospital naghuot, ang impeksyon moabut sa usa ka lebel diin adunay 5-10 ka beses nga mas daghang tawo ang nataptan.

Timan-i nga adunay pipila ka sayo nga mga timailhan nga ang epekto sa imong rehiyon mahimong magdepende sa klima. Sa artikulo nga "Pag-analisa sa temperatura ug latitude aron matagna ang potensyal nga pagkaylap ug seasonality alang sa COVID-19"Kini nag-ingon nga ang sakit mikaylap na sa kasarangan nga mga klima (kasubo alang kanamo, ang temperatura sa San Francisco, diin kami nagpuyo, naa sa kini nga sakup; ang mga nag-unang sentro sa Europe, lakip ang London, nahulog usab didto).

"Ayaw pagkaratol. Ang "kalmado" dili makatabang

Usa sa kasagarang tubag sa mga tawag nga magmabinantayon sa social media mao ang "Ayaw kahadlok" o "pagpabiling kalmado." Kini dili makatabang, sa pag-ingon sa labing gamay. Walay usa nga naghunahuna nga ang kalisang mao ang pinakamaayong paagi sa paggawas sa sitwasyon. Sa pila ka rason, bisan pa, ang "pagpabilin nga kalmado" usa ka popular nga tubag sa pipila ka mga grupo (apan dili sa mga epidemiologist, kansang trabaho mao ang pagsubay sa ingon nga mga butang). Tingali ang "pagpabilin nga kalmado" makatabang sa usa ka tawo nga ipakamatarung ang ilang kaugalingon nga wala’y aksyon o mobati nga labaw sa mga tawo nga ilang gihunahuna nga nahadlok.

Apan ang “pagpabiling kalmado” daling mosangpot sa kapakyasan sa pagpangandam ug pagtubag. Sa China, 10 milyon nga mga tawo ang gilain ug duha ka bag-ong mga ospital ang gitukod sa panahon nga naa sila sa estado sa US karon. Ang Italy dugay nga naghulat ug karong adlawa (Domingo Marso 8) gipahibalo nila ang 1492 nga bag-ong impeksyon ug 133 nga namatay, bisan pa sa 16 milyon nga mga tawo ang na-lock. Pinasukad sa labing kaayo nga kasayuran nga among makumpirma sa karon, 2-3 ka semana ang milabay ang Italy naa sa parehas nga kahimtang sa US ug England karon (sa mga termino sa estadistika sa impeksyon).
Timan-i nga halos tanan nga may kalabutan sa coronavirus anaa sa hangin. Wala kita kahibalo sa rate sa impeksyon o pagkamatay, wala kita kahibalo kung unsa kadugay kini mabuhi sa ibabaw, wala kita mahibal-an kung kini mabuhi o kung giunsa kini mikaylap sa init nga mga klima. Ang naa ra kanamo mao ang among labing maayo nga pagtag-an base sa labing kaayo nga kasayuran nga among makuha sa among mga kamot. Ug hinumdomi nga kadaghanan sa kini nga kasayuran naa sa China, sa Intsik. Karon ang labing kaayo nga paagi aron masabtan ang kasinatian sa Intsik mao ang pagbasa sa taho WHO-China Joint Mission sa Coronavirus Disease 2019, base sa hiniusang pagtuon sa 25 ka eksperto gikan sa China, Germany, Japan, Korea, Nigeria, Russia, Singapore, USA ug WHO.

Kung adunay pipila nga kawalay kasiguruhan - nga tingali wala’y global nga pandemya ug nga tingali ang tanan molabay lamang kung wala’y pagkahugno sa sistema sa ospital - wala kini magpasabut nga ang husto nga desisyon mao ang wala’y buhaton. Kini mahimong sobra ka pangagpas ug suboptimal sa bisan unsang senaryo. Ingon og dili usab mahimo nga ang mga nasud sama sa Italy ug China magsira sa daghang bahin sa ilang mga ekonomiya nga wala’y maayong hinungdan. Ug kini wala motakdo sa atong makita sa mga nataptan nga mga lugar diin ang sistema sa medikal dili makasagubang (pananglitan, sa Italy, 462 ka mga tolda ang gigamit alang sa pre-examination, ug ang mga pasyente sa intensive care gigamit. mibalhin gikan sa kontaminado nga mga dapit).

Hinuon, ang mahunahunaon, makatarunganon nga tubag mao ang pagsunod sa mga lakang nga girekomenda sa mga eksperto aron mapugngan ang pagkaylap sa impeksyon:

  • Likayi ang mga tawo.
  • Ikansela ang mga panghitabo.
  • Trabaho sa layo (kung mahimo).
  • Hugasi ang imong mga kamot kung mosulod ug mogawas sa balay-ug kanunay kung gawas sa balay.
  • Likayi ang paghikap sa imong nawong, ilabi na sa gawas sa balay (dili sayon!).
  • Disinfect ang mga ibabaw ug mga bag (ang virus lagmit nga mabuhi hangtod sa 9 ka adlaw sa ibabaw, bisan kung wala kini nahibal-an sa piho).

Kini dili lamang alang kanimo

Kung ikaw ubos sa 50 ug wala'y risgo nga mga hinungdan sama sa huyang nga immune system, sakit sa cardiovascular, pagpanigarilyo o uban pang mga sakit nga malala, nan mahimo ka nga mag-relaks: dili tingali nga mamatay ka sa coronavirus. Apan ang imong reaksiyon importante gihapon kaayo. Dako pa ang posibilidad nga mataptan ka - ug kung mataptan ka, dako sab ang kahigayonan nga mataptan ka sa uban. Sa aberids, ang matag nataptan nga tawo makatakod ug kapin sa duha ka tawo, ug sila makatakod sa dili pa motungha ang mga simtomas. Kung ikaw adunay mga ginikanan nga imong giatiman o mga apohan ug nagplano ka nga mogugol ug oras uban nila, mahimo nimong mahibal-an sa ulahi nga nataptan nimo sila sa coronavirus. Ug kini usa ka lisud nga palas-anon nga magpabilin sa tibuok kinabuhi.

Bisan kung wala ka makontak sa mga tawo nga kapin sa 50 anyos, lagmit adunay ka daghang mga kauban ug kaila nga adunay mga sakit nga sakit kaysa sa imong nahibal-an. Gipakita sa panukidukinga pipila ka mga tawo ang naghisgot bahin sa ilang kahimsog sa trabaho tungod sa kahadlok sa diskriminasyon. Kitang duha anaa sa peligro, apan daghang mga tawo nga atong gika-interact ang dili makahibalo niini.

Ug, siyempre, kini magamit dili lamang sa mga tawo sa imong palibot. Kini usa usab ka hinungdanon nga isyu sa pamatasan. Bisan kinsa nga maningkamot nga mapahinay ang pagkaylap sa virus makatabang sa tibuuk nga komunidad nga makunhuran ang pagkaylap niini. Sama sa gisulat ni Zeynep Tufekci: sa Scientific American: "Ang pag-andam alang sa hapit piho nga global nga pagkaylap sa virus ... usa sa labing mapuslanon sa sosyal, altruistic nga mga butang nga mahimo nimo." Nagpadayon siya:

Kinahanglan kitang mangandam - dili tungod kay kita mismo mibati nga anaa sa peligro, kondili aron usab makunhuran ang kapeligrohan sa matag usa kanato. Kinahanglan kitang mangandam dili tungod kay moabot ang kataposan sa kalibotan, kondili tungod kay mabag-o nato ang matag aspeto sa risgo nga atong giatubang isip katilingban. Tinuod, kinahanglan kang mangandam kay gikinahanglan kini sa imong mga silingan - labi na sa imong mga tigulang nga silingan, imong mga silingan nga nagtrabaho sa mga ospital, imong mga silingan nga adunay mga sakit nga malala ug ang imong mga silingan nga dili makaandam sa ilang kaugalingon tungod sa kakuwang sa oras o kahinguhaan.

Nakaapekto kini kanamo sa personal. Ang pinakadako ug pinakaimportante nga kurso nga among nahimo sa fast.ai, nga nagrepresentar sa kulminasyon sa mga tuig sa among trabaho, gikatakda nga magsugod sa Unibersidad sa San Francisco sa usa ka semana. Kaniadtong Miyerkules (Marso 4) nakahukom kami nga ihatud ang tibuuk nga kurso online. Usa kami sa unang mga kurso nga gibalhinan online. Nganong ato kining gibuhat? Tungod kay sa sayong bahin sa miaging semana among naamgohan nga pinaagi sa pagpadagan niini nga kurso kami dili direkta nga nagdasig sa mass gathering sa gatusan ka mga tawo sa usa ka sirado nga luna, sa makadaghang higayon sulod sa pipila ka semana. Ang pagpundok sa mga grupo sa mga tawo sa usa ka sirado nga wanang mao ang labing daotan nga butang nga mahimo nimo sa kini nga sitwasyon. Kami mibati nga obligado sa pagpugong niini. Kini nga desisyon hilabihan ka lisud. Ang akong oras sa pagtrabaho uban sa mga estudyante mao ang usa sa akong labing dako nga kalipay ug labing produktibo nga mga panahon matag tuig. Ug ang among mga estudyante molupad gikan sa tibuok kalibutan alang niini nga kurso - dili namo gusto nga mahigawad sila.

Apan nahibal-an namon nga kini ang husto nga desisyon tungod kay kung dili mahimo namon nga madugangan ang pagkaylap sa sakit sa among komunidad.

Kinahanglan natong patagon ang kurba

Hinungdanon kaayo kini tungod kay kung atong pakunhuran ang pagkaylap sa impeksyon sa usa ka komunidad, hatagan naton ang mga ospital sa kana nga komunidad nga oras aron masagubang ang mga nataptan nga mga pasyente ug ang mga regular nga pasyente nga kinahanglan nilang tambalan. Gitawag kini nga "flattening the curve" ug klaro nga gipakita niini nga diagram:

Covid19, imong katilingban ug ikaw - gikan sa punto sa panglantaw sa Data Science. Paghubad sa usa ka artikulo ni Jeremy Howard ug Rachel Thomas (fast.ai)

Si Farzad Mostashari, kanhi National Coordinator for Health IT, mipasabut: "Adunay bag-ong mga kaso kada adlaw nga walay kasaysayan sa pagbiyahe o koneksyon sa mga nahibal-an nga mga kaso, ug nahibal-an namon nga kini ang tumoy sa iceberg tungod sa mga paglangan sa pagsulay. Kini nagpasabot nga ang gidaghanon sa mga nataptan nga mga tawo modaghan pag-ayo sa sunod nga duha ka semana... Ang pagsulay sa pagpahamtang og gagmay nga mga pagdili atubangan sa exponential nga pagkaylap sama sa pag-concentrate sa mga aligato kung ang usa ka balay nasunog. Kung mahitabo kini, kinahanglan nga magbag-o ang estratehiya sa pagpagaan sa mga pag-amping aron mapahinay ang pagkaylap ug makunhuran ang epekto sa kahimsog sa publiko. ” Kung mahimo naton nga makunhuran ang pagkaylap aron madumala sa atong mga ospital ang pilay, nan ang mga tawo adunay access sa pagtambal. Apan kung daghan kaayo ang mga masakiton, daghan sa mga nanginahanglan sa pagpaospital ang dili makakuha niini.

Ania kung unsa ang hitsura sa termino sa matematika sumala sa Liz Specht:

Sa US adunay 1000 ka higdaanan sa ospital matag 2.8 ka tawo. Uban sa populasyon nga 330 milyon, nakakuha kami mga usa ka milyon nga mga lingkuranan. Kasagaran 65% sa kini nga mga lugar ang giokupahan. Nagbilin kini kanamo og 330 ka libo nga libre nga mga higdaanan sa ospital sa tibuuk nasud (tingali gamay ra sa kini nga panahon, nga gikonsiderar ang mga seasonal nga sakit). Atong kuhaon ang mga numero gikan sa Italy isip basehan ug isipon nga 10% sa mga kaso nanginahanglan og ospital. (Hinumdumi nga alang sa daghang mga pasyente, ang pagpaospital molungtad mga semana-sa ato pa, ang turnover mahimong labi ka hinay samtang ang mga higdaanan mapuno sa mga pasyente nga coronavirus). Sumala sa kini nga banabana, sa Mayo 8, ang tanan nga walay sulod nga mga higdaanan sa mga ospital sa US mapuno. (Siyempre, wala kini magsulti kung unsa ka maayo ang mga higdaanan sa ospital nga nasangkapan aron ihimulag ang mga pasyente nga adunay labi ka makatakod nga virus.) Kung nasayup kami bahin sa gidaghanon sa mga seryoso nga kaso, kini nagbag-o lamang sa oras nga gikinahanglan aron mapuno ang mga higdaanan sa ospital, pinaagi sa 6 ka adlaw sa matag direksyon. Kung 20% ​​sa mga kaso nanginahanglan pagpaospital, mahurot ang espasyo ~Mayo 2. Kung 5% lang - ~Mayo 14. Ang 2.5% nagdala kanato sa Mayo 20. Kini, siyempre, naghunahuna nga wala’y dinaliang panginahanglan alang sa mga higdaanan sa ospital (dili alang sa coronavirus), nga kwestyonable. Ang sistema sa pag-atiman sa panglawas sobra nga gibug-aton, kakulang sa reseta, ug uban pa, ang mga tawo nga adunay mga sakit nga malala, nga kasagaran independente ug organisado sa kaugalingon, mahimong grabe nga sakit, nga nanginahanglan intensive nga medikal nga pag-atiman ug pagpaospital.

Ang kalainan anaa sa reaksyon sa katilingban

Sama sa nahisgutan na namon, kini nga matematika dili eksakto-Gipakita na sa China nga posible nga makunhuran ang pagkaylap sa mga lakang sa emerhensya. Ang laing maayong panig-ingnan sa usa ka malampuson nga tubag mao ang Vietnam, diin, lakip sa ubang mga butang, usa ka nasudnong ad (nga adunay usa ka madanihon nga kanta!) Dali nga nagpalihok sa katilingban ug nakombinsir ang mga tawo sa pag-usab sa ilang kinaiya ngadto sa usa ka butang nga mas madawat niini nga sitwasyon.

Dili lang kini usa ka hypothetical nga sitwasyon, ingon sa klaro nga makita sa panahon sa 1918 Spanish Flu. Sa US, duha ka siyudad ang nagpakita ug lahi kaayong mga tubag sa pandemya: Ang Philadelphia nagpahigayon ug giplanohang 200.000 ka tawo nga parada aron makatigom og pondo alang sa gubat; Ang San Luis nag-aktibo og estratehiya aron mamenosan ang sosyal nga kontak aron makunhuran ang pagkaylap sa virus; Gikanselar ang tanang publikong kalihokan. Ug kini ang hitsura sa mga istatistika sa pagkamatay sa matag lungsod, ingon sa gipakita sa Mga pamaagi sa National Academy of Sciences:

Covid19, imong katilingban ug ikaw - gikan sa punto sa panglantaw sa Data Science. Paghubad sa usa ka artikulo ni Jeremy Howard ug Rachel Thomas (fast.ai)
Nagkalainlain nga mga reaksyon sa Spanish Flu kaniadtong 1918

Ang kahimtang sa Philadelphia dali nga nawala sa kontrol hangtod sa punto diin wala gani mga lungon o morge alang sa paglubong sa daghan kaayong nangamatay.

Richard Besser, kinsa mao ang direktor sa Centers for Disease Prevention and Control sa panahon sa 1 H1N2009 pandemic, aprobahannga sa Estados Unidos, “ang imong kapeligrohan sa kapeligrohan ug ang katakos sa pagpanalipod sa imong kaugalingon ug sa imong pamilya nagdepende sa kita, pag-access sa pag-atiman sa panglawas, kahimtang sa imigrasyon, ug uban pang mga parameter.” Kini nagpakita nga:

Ang mga tigulang ug mga baldado adunay dugang nga peligro kung ang ilang adlaw-adlaw nga mga ritmo ug mga sistema sa pagsuporta dili molihok sa husto. Kadtong walay access sa healthcare, lakip na ang mga baryo ug lokal nga komunidad, maapektuhan usab sa problema sa gilay-on ngadto sa labing duol nga mga sentro. Ang mga tawo nga nagpuyo sa sirado nga mga lugar-sosyal nga pabalay, mga prisohan, mga puy-anan, o bisan wala’y puy-anan-mahimong mataptan sa mga balud, sama sa nakita na naton sa estado sa Washington. Ug ang mga kahuyangan sa mga mamumuo nga mubu nga sweldo nga adunay mga trabahante nga wala’y ligal nga kahimtang ug dili lig-on nga mga iskedyul madayag sa kini nga krisis. Pangutan-a ang 60 porsyento sa matag oras nga trabahante sa US kung unsa kadali alang kanila ang pagbakasyon o oras.

Gipakita kana sa American Bureau of Job Statistics wala pay ikatulo ang mga tawo sa ubos nga grado sa suweldo nagbayad sa sick leave.

Covid19, imong katilingban ug ikaw - gikan sa punto sa panglantaw sa Data Science. Paghubad sa usa ka artikulo ni Jeremy Howard ug Rachel Thomas (fast.ai)
Kadaghanan sa mga Amerikano nga ubos ang kita wala’y bayad nga bakasyon sa sakit, mao nga kinahanglan silang magtrabaho.

Wala kami kasaligan nga kasayuran sa Covid-19 sa US

Usa sa pinakadako nga problema sa US mao ang kakulang sa inspeksyon; ug ang mga resulta sa mga tseke nga gihimo wala gipatik sa husto, nga nagpasabot nga kita wala mahibalo kon unsa ang tinuod nga nahitabo. Si Scott Gottlieb, ang kanhi pinuno sa Food and Drug Administration, mipasabut nga ang pagsulay mas maayo sa Seattle, mao nga kami adunay kasayuran bahin sa mga impeksyon sa kana nga lugar: "Ang hinungdan nga nahibal-an namon kini sa sayo nga mga impeksyon sa covid-19 sa Seattle - ang suod nga pagtagad sa independente nga mga tigdukiduki. Wala pa gayuy kompletong surveillance sa ubang mga siyudad. Mao nga ang ubang mga hot spot sa US mahimong dili makit-an karong panahona. ” Sumala sa ang AtlantikoSi Bise Presidente Mike Pence misaad mga 1.5 milyon nga mga pagsulay ang magamit karong semanaha, apan sa tibuuk US, 2000 ra ka mga tawo ang nasulayan hangtod karon. Base sa trabaho gikan sa Ang Proyekto sa Pagsubay sa COVIDRobinson Meyer ug Alexis Madrigal sa The Atlantic nag-ingon:

Ang kasayuran nga among nakolekta nagsugyot nga ang tubag sa America sa covid-19 ug ang impeksyon nga gipahinabo niini hinay kaayo, labi na kung itandi sa ubang mga naugmad nga mga nasud. Gikumpirma sa Centers for Disease Control and Prevention 8 ka adlaw ang milabay nga ang virus mikaylap sa sulod sa komunidad sa Amerika - nga kini nag-impeksyon sa mga Amerikano nga wala sila mobiyahe sa gawas sa nasud o nakigsulti sa bisan kinsa nga adunay. Sa South Korea, kapin sa 66.650 ka mga tawo ang nasulayan sa unang semana pagkahuman sa unang impeksyon sa panimalay - ug sa wala madugay nakakat-on sa pagsulay sa 10.000 ka mga tawo sa usa ka adlaw.

Kabahin sa problema kay niabot na sa lebel sa politika. Sa partikular, klaro nga gipahayag ni Donald Trump nga gusto niya nga ipadayon ang "mga numero" (nga mao, ang gidaghanon sa mga nataptan nga tawo sa US) nga ubos. (Kung gusto nimo mahibal-an ang dugang bahin niini nga hilisgutan, basaha ang artikulo sa Data Science Ethics "Ang Problema sa Sukatan usa ka Panguna nga Suliran para sa AI"). Ulo sa Artipisyal nga Kaalam sa Google, Jeff Dean, misulat tweet mahitungod sa problema sa politikanhong disinformation:

Sa dihang nagtrabaho ko sa WHO, kabahin ko sa internasyonal nga programa sa AIDS - karon UNAIDS - gimugna aron makigbatok sa AIDS pandemic. Ang mga kawani, mga doktor ug siyentista, hingpit nga nakatutok sa pagsulbad niini nga problema. Panahon sa krisis, gikinahanglan ang tin-aw ug tukma nga impormasyon aron matabangan ang matag usa sa paghimog mga desisyon nga may kahibalo kon unsaon paglihok (nasud, estado, lokal nga gobyerno, mga kompanya, non-profit, eskwelahan, pamilya ug indibidwal). Uban sa husto nga impormasyon ug mga lakang sa pagpaminaw sa labing maayo nga mga eksperto ug siyentista, atong mabuntog ang mga hagit sama sa HIV/AIDS o COVID-19. Uban sa disinformation nga gimaneho sa politikanhong mga interes, adunay usa ka tinuod nga hulga sa paghimo sa mga butang nga mas grabe pinaagi sa dili pagtubag sa madali ug mahukmanon sa panahon sa usa ka nagtubo nga pandemya ug pinaagi sa aktibong pag-awhag sa kinaiya nga naghimo sa sakit nga mas kaylap. Sakit kaayo tan-awon nga mahitabo kini nga sitwasyon.

Morag dili ganahan ang mga politiko nga magbag-o kung transparency ang hisgutan. Kalihim sa Panglawas Alex Azar sumala ni Wired "Nagsugod sa paghisgot bahin sa mga pagsulay nga gihimo sa mga medikal nga trabahante aron mahibal-an kung ang usa ka pasyente nataptan sa bag-ong coronavirus. Ang kakulang sa kini nga mga pagsulay nagpasabut nga usa ka peligro nga gintang sa kasayuran sa epidemiological bahin sa pagkaylap ug kabangis sa sakit sa Estados Unidos, nga gipasamot sa kakulang sa transparency sa gobyerno. Gisulayan ni Azar nga isulti nga ang mga bag-ong pagsulay gi-order na ug nga ang kulang ra mao ang pagkontrol sa kalidad aron makuha kini. ” Apan, nagpadayon sila:

Dayon kalit nga gibalda ni Trump si Azar. "Apan sa akong hunahuna, ug kini hinungdanon, nga bisan kinsa nga tawo nga nanginahanglan usa ka pagsulay karon o kagahapon nakuha kana nga pagsulay. Anaa sila, adunay mga pagsulay ug maayo ang mga pagsulay. Bisan kinsa nga nanginahanglan usa ka pagsulay makakuha usa ka pagsulay, ”miingon si Trump. Dili kini tinuod. Gisultihan ni Bise Presidente Mike Pence ang mga tigbalita nga ang panginahanglan alang sa mga pagsulay sa US labaw sa suplay.

Ang ubang mga nasud labi ka paspas ug labi ka hinungdanon kaysa sa Estados Unidos. Daghang mga nasud sa Southeast Asia ang maayo ang performance, lakip ang Taiwan, diin ang R0 miabot sa 0.3, ug Singapore, nga gisugyot nga ihap. Modelo sa Pagtubag sa COVID-19. Apan dili lang kini sa Asia karon; sa France, pananglitan, ang bisan unsang panagtapok nga kapin sa 1000 ka tawo gidili, ug ang mga eskuylahan gisirhan sa tulo ka sona.

konklusyon

Ang Covid-19 usa ka hinungdanon nga sosyal nga isyu, ug mahimo naton - ug kinahanglan - molihok aron makunhuran ang pagkaylap sa sakit. Kini nagpasabot:

  • Likayi ang dagkong panon sa mga tawo
  • Ikansela ang mga panghitabo
  • Pagtrabaho gikan sa balay kung mahimo
  • Hugasi ang imong mga kamot kung mosulod ug mogawas sa balay-ug kanunay kung gawas sa balay.
  • Likayi ang paghikap sa imong nawong, ilabi na sa gawas sa balay

Mubo nga sulat: Tungod kay gikinahanglan nga imantala kini nga artikulo sa labing sayo nga panahon, dili kami mabinantayon sa pagtipon sa listahan sa mga citation ug mga buhat nga among gibasehan.

Palihug pahibal-i kami kung nasayop kami bisan unsa.

Salamat sa Sylvain Gugger ug Alexis Gallagher sa feedback ug komento.

Source: www.habr.com

Idugang sa usa ka comment