Overheden, wetenschappers en onderzoeksinstellingen gebruiken technologie en innovatie om COVID-19 aan te pakken.
Er zijn open source-tools ontwikkeld en sommige worden nog steeds getest om de inspanningen te ondersteunen die zijn ingezet om de resultaten van dit dodelijke virus te minimaliseren.
Er is al een reeks open-source tools beschikbaar die onderzoekers helpen meer te weten te komen over de ziekte, de verspreiding te identificeren, de verspreiding te voorkomen en verdere verspreiding en sterfgevallen tot een minimum te beperken. Bij de Onderwijsecosysteem waarin wordt beschreven hoe u verschillende tools kunt gebruiken.
Dit artikel gaat in op enkele van de open-source tools en bibliotheken die worden gebruikt bij het bewaken, voorkomen en insluiten, diagnosticeren en behandelen van COVID-19.
Contents
COVID-19 Volgkaart
In januari lanceerde het JHU’s Centre for Systems Science and Engineering een COVID-19 Wereldwijde trackingkaart dat werd al snel een internationaal vertrouwde bron van de gegevens van de zich ontwikkelende pandemie in realtime.
De kaart is open source en is gebruikt om onderzoeks- en visualisatie-inspanningen van topmedia-organisaties, kleine organisaties en lokale overheden te stimuleren.
DXY-COVID-19-Crawler
DXY-COVID-19-Crawler is een van de eerste open-sourceprojecten die in januari zijn ontwikkeld om op COVID-19 te reageren.
De ontwikkelaars maakten gebruik van gegevens van DXY.cn, een site die door Chinese artsen werd gebruikt om gevallen te rapporteren en te volgen. Ze ontwikkelden een webcrawler die gegevens van de site verzamelde en beschikbaar maakte via een API en een datawarehouse. De code is beschikbaar op Github.
Open Data Kit
Open Data Kit (ODK) is geen nieuwe tool. Het is eerder gebruikt tijdens de ebola-uitbraken in West-Afrika in 2004 en de meer recente uitbraak in de Democratische Republiek Congo in 2019.
Het helpt gebruikers voornamelijk bij het verzamelen, beheren en gebruiken van gegevens voor het traceren van contacten, strategische mapping, besluitondersteuning, gemeenschapssensibilisatie en case management.
De ODK-gemeenschap heeft haar gebruik in reactie op de COVID-19 verder ontwikkeld door een rapportageformulier beschikbaar te stellen bij de implementatie ervan. Het formulier is ontworpen volgens het protocol van de Wereldgezondheidsorganisatie voor het onderzoeken van gevallen en het traceren en onderzoeken van contacten.
De hoofdontwikkelaars bieden ook gratis ondersteuning voor elke organisatie die de ODK heeft ingezet als reactie op COVID-19.
Nextstrain
Nextstrain volgt de evolutie van ziekteverwekkers. Het is eerder gebruikt om de familiegeschiedenis van een ziekte uit te werken, waardoor de voortgang van de ziekte kon worden voorspeld.
Het is met succes gebruikt bij eerdere epidemieën, zoals ebola. Via genetische gegevens van het Global Initiative on Sharing All Influenza Data (Gisaid), wordt Nextxtrain gebruikt om COVID-19 aan te pakken.
DHIS2
Je weet het waarschijnlijk al DHIS2. Het is ‘s werelds grootste gezondheidsinformatiebeheersysteem. Het wordt in meer dan 70 landen gebruikt. Als onderdeel van de reactie op COVID-19 heeft DHIS2 een digitaal gegevenspakket uitgebracht dat de detectie, rapportage, bewaking en behandeling van de ziekte versnelt.
Het DHIS2 digitale datapakket maakt gebruik van standaard metadata die is afgestemd op het WHO-protocol voor COVID-19-casusdefinitie en -bewaking om snelle implementatie en respons mogelijk te maken.
Pikobar West-Java
Het Indonesische informatie- en coördinatiecentrum voor ziekten en rampen is een crisisbestrijdingscentrum dat is opgericht om COVID-19 in de provincie West-Java in Indonesië te verminderen en erop te reageren.
De Jabar Digital Service heeft als onderdeel van de respons een open source webtool en app waarmee gebruikers toegang hebben tot de nieuwste COVID-19-gegevens.
OpenMRS
OpenMRS is een patiëntenzorgsysteem dat in veel ontwikkelingslanden over de hele wereld wordt gebruikt. Door de flexibiliteit van de OpenMRS-systeem, landen waar de gezondheidszorg onvoldoende is belast, kunnen deze gebruiken voor surveillance, screening en behandeling van COVID-19.
Het systeem kan hen helpen hun capaciteit uit te breiden door hen toegang te geven tot wetenschappelijk onderbouwde informatie over het omgaan met de crisis.
OpenLMIS
De OpenLMIS-project maakt gebruik van een gemeenschapsgerichte tactiek om een open source en een aanpasbaar logistiek managementinformatiesysteem te ontwikkelen. Het OpenLMIS-systeem streeft ernaar de nauwkeurigheid van gegevens te verbeteren, de verantwoording te vergroten, de tijdigheid en zichtbaarheid van gegevens te verbeteren.
Het OpenLMIS-systeem is bedoeld om de toeleveringsketens voor de gezondheid, de inventaris van medische middelen te verbeteren om een duidelijk beeld te krijgen van de beschikbare medische benodigdheden, inclusief testkits, en persoonlijke beschermingsmiddelen (PBM’s). Deze tool kan effectief worden ingezet om besluitvormers te ondersteunen bij het toewijzen van middelen als reactie op COVID-19.
Gezondheidssites
De Global Healthsites Mapping Project is een project gericht op het in kaart brengen van elke gezondheidsinstelling ter wereld en het gemakkelijk toegankelijk maken van de details van elk ziekenhuis. De gegevens over gezondheidsvoorzieningen zijn toegankelijk gemaakt via een API.
Door samen te werken met gebruikers, legt het team van healthsites.io de locatie en contactgegevens van elke gezondheidsinstelling vast en valideert het en maakt het de gegevens vrij beschikbaar en toegankelijk via een Open Data-licentie.
SORMAS
SORMAS (Surveillance Outbreak Response Management and Analysis System) is een open-source mobiel e-gezondheidssysteem. Het is ingezet om zowel ziektebestrijding als uitbraakbeheerprocedures te implementeren.
Het is effectief ingezet in verschillende landen, waaronder Ghana, Nigeria, Nepal en Fiji, voor COVID-19-bewaking en vroege detectie.
SORMAS is een gratis, open-source systeem dat gegevensbeschermingsnormen volgt.
Tokyo COVID-19
In tegenstelling tot veel andere steden en regeringen, de Tokyo Metropolitan Government heeft een open-source website ontwikkeld die haar inwoners informeert over COVID-19. Door het open source te maken, heeft de site bijdragen van meer dan 200 gebruikers gezien. Drie andere steden, Chiba, Nagano en Fukuoka, hebben de website opnieuw gemaakt.
OpenELIS
Het doel van de OpenELIS-gezondheidssysteem is om de gezondheidszorg te verbeteren door een progressief, op standaarden gebaseerd laboratoriuminformatiebeheersysteem te bieden dat door verschillende gezondheidsinitiatieven kan worden gebruikt om behandelingsopties te verbeteren.
De COVID-19-uitbraak vormt een wereldwijde uitdaging voor het traceren van contacten en het massaal testen van vermoedelijke gevallen. Het OpenELIS-systeem kan effectief worden ingezet bij het aanpakken van COVID-19 om het volgen van laboratoriumtests en resultaten te vergemakkelijken.
Community Health Toolkit
De Community Health Toolkit is een verzameling open-source tools en open access-bronnen die gericht zijn op het bouwen en inzetten van digitale tools voor gebruik in gezondheidsinitiatieven op moeilijk bereikbare gebieden.
De Community Health Toolkit-ontwikkelaarsgemeenschap is gemobiliseerd om tools en middelen te ontwikkelen die gericht zijn op het ondersteunen van gezondheidswerkers in de gemeenschap om COVID-19 aan te pakken.
BEL
De COVID-19 Hospital Impact Model for Epidemics (CHIME) is een open-source applicatie ontwikkeld door datawetenschappers van Penn Medicine – University of Pennsylvania. Het is een online tool waarmee ziekenhuizen de impact van het virus op de gezondheidszorg kunnen voorspellen.
Het is ontwikkeld met behulp van Python en de open source-afhankelijkheid van panda’s.
COVID zorgkaart
De COVID zorgkaart helpt bij het in kaart brengen van de reeds bestaande zorgbronnen en bij het voorspellen van hiaten in ziekenhuisbedden, ventilatoren, medische benodigdheden en personeel. Alle methoden, gegevensverwerkingshulpmiddelen, visualisaties en broncode zijn gratis en open source.
Het COVID-zorgkaartproject wil anticiperen op en actie ondernemen om ondersteuning op te roepen om effectief te zorgen voor het snel groeiende aantal COVID-19-infecties en degenen die intensieve zorg nodig hebben.
Locale.ai
Locale.ai heeft een open-source, interactieve visualisatie ontwikkeld van alle bevestigde gevallen van COVID-19 over de hele wereld. Het bevraagt de open-source dataset van John Hopkins University.
Locale.ai ontwikkelde de COVID-19 visualisatie website door het gebruik van Vue.js, een populair framework waarmee ontwikkelaars moderne webapps kunnen maken.
COVID-19 over de hele wereld
Deze app maakt gebruik van een kaartvisualisatie om de verspreiding van COVID-19, de bevestigde gevallen en de ontwikkeling van de ziekte over de hele wereld te volgen. Het maakt gebruik van gegevens van John Hopkins CSSE.
Dit is een glanzende app ontwikkeld door John Coene. Het volgt de verspreiding van COVID-19 door het gebruik van gegevens van John Hopkins, DXY-gegevens en Weixin. De app toont het aantal vermoedelijke, bevestigde en herstelde gevallen per tijd en regio. De code is beschikbaar op Github.
COVID-19 wereldwijde gevallen
COVID-19 wereldwijde gevallen is een glanzende app ontwikkeld door Christoph Schoenenberger die de ontwikkelingen van COVID-19 toont op een kaart, plots, overzichtstabellen en figuren. De code is beschikbaar op Github.
Regeringen en COVID-19
Dit is een glanzende app ontwikkeld door Sebastian Engel-Wolf. Het brengt de exponentiële groei van COVID-19, dagen om infecties te verdubbelen, bevestigde gevallen, sterftecijfer en het aantal bevestigde gevallen per 100.000 mensen in verschillende regio’s in kaart. De code is beschikbaar op Github.
Afsluiten
De open-sourcecommunity heeft snel en effectief gereageerd op de COVID-19-pandemie. Veel projecten zijn gebouwd en worden nog steeds gebouwd om de verspreiding van de ziekte aan te pakken. Dit artikel beschrijft enkele van de projecten. Over de voortgang van de ziekte in de komende weken bestaat nog onduidelijkheid. Meer projecten die gebruik kunnen maken van de bestaande open source-technologieën zullen een plaats vinden in de strijd tegen deze dodelijke ziekte.
Blijf Veilig!
Artikel door Dr. Michael J. Garbade, CEO, Education Ecosystem
