IHMEは、Qumuloを活用したCOVID-19パンデミック世界人口モデリングを提供します
保健指標評価研究所（IHME）は、世界で最も差し迫った健康問題の厳密で比較可能な測定を提供し、それらに対処するために使用される戦略を評価します。 しかし、世界的大流行が突然賭け金と緊急性を増大させた場合、どうなるでしょうか。
業績
IHMEは、最初の要求から数日以内にCOVID-19の視覚化を提供し、世界中のコミュニティを安全に保つことを任務とする政府や医療関係者からのニーズに合わせて迅速に拡張しました。
COVID-19のパンデミックが発生して以来、IHMEのQumuloシステムは、毎日最大20倍のデータを分析するのに役立ちました。
Qumuloは、さまざまな内部および外部ソースからのデータを取り込み、処理し、活用することを可能にしました。
IHMEは、ワシントン大学医学部を拠点とする独立したグローバルヘルス研究組織です。 IHMEの使命は、入手可能な最高の公衆衛生情報を提供することにより、世界の人々の健康を改善することです。 IHMEは研究を自由に利用できるようにしているため、政策立案者や医療機関は、医療リソースの割り当てについて十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要な証拠を得ることができます。これは、命を救う重要な決定です。
IHMEはグローバルヘルスに貢献
IHMEはQumuloを早期に採用し、2015年にQumuloファイルストレージを最初に導入しました。Qumuloは、世界中の病院、大学、政府からのさまざまな受信データを管理するために必要な動的にスケーラブルなアーキテクチャとリアルタイムの可視性をIHMEに提供しました。 2017年、Qumuloは、「Qumuloが研究者の世界的な病気との闘いをどのように支援するか」を詳述したIHMEのケーススタディを公開しました。 この調査では、IHMEの極端な容量とパフォーマンスの要件、およびQumuloシステムが使いやすくスケーラブルなアーキテクチャとデータの明確な可視性によってこれらの要件をどのように上回ったかについて説明しました。 IHMEは、入力された生データを迅速に取り込んで、人口グラフの視覚化を作成することができました。 これらの製品は、医療関係者以外の人がデータの結果を簡単に視覚化できるようにし、決定的な行動を取ることができるようにしました。
「視覚化は、ジャーナルによって厳密に査読されている科学論文の政策立案者とのIHMEコミュニケーションの中核です。 Qumuloは、何億ものデータポイントを単一の視覚化に抽出できるようにするために重要です。これにより、政策立案者は結果を簡単に表示してチームに伝達できます。」
その後、世界は変わりました
2019年後半、中国の武漢で深刻な病気が発生しました。 2020年の初めまでに、COVID-19は国境を越え、世界的大流行の発生に向けて順調に進んでいました。
世界保健機関（WHO）は11月XNUMX日までパンデミックを発表しませんでしたが、一部の病院はWHOを待っていませんでした。
19月、ワシントン大学医学部は、パンデミックモデリングに関するIHMEの即時支援を要請しました。 他の病院システムと複数の州政府は、IHMEからのコミュニティの人口モデルの要求にすぐに続きました。 彼らは、COVID-XNUMXがいつ患者の世話をする能力を圧倒するのか、そしてそれを回避するために何ができるのかを知る必要がありました。 数日以内に、同様の要求がプエルトリコ、カナダ、および欧州経済領域（EEA）諸国から寄せられました。
彼らの緊急の要求に応えるために、IHMEは予測のための大規模なデータモデリングを作成し、毎日および累積的なCOVID-19の死亡報告、感染と検査の数、および社会的距離の情報を含める必要がありました。
ほぼ一夜にして、IHMEは大量の追加データリソースを必要としました。 IHMEは、既存のプロジェクトを保留にせずに、新しいデータの流入に対応し、新しい視覚化の迅速なリリースのリズムを作成するのを支援するためにQumuloに目を向けました。 オンプレミスのデータ処理用のQumuloとデータの視覚化をホストするためのMicrosoftAzureの48つの強力なテクノロジーを組み合わせることで、IHMEは、政府、保健機関、個人によって活用されてきたCOVID-19予測の猛攻撃にわずかXNUMX時間で対応することができました。世界中に。
「オンプレミスのデータ処理用のQumuloとデータの視覚化をホストするためのMicrosoftAzureの48つの強力なテクノロジーを組み合わせることで、IHMEは、政府によって活用されてきたCOVID-19予測の猛攻撃にわずかXNUMX時間で対応できました。 、医療機関、および世界中の個人。
パンデミックが発生したときに配信されるQumulo
COVID-19の前は、Qumuloシステムは、既存の研究成果物の大量のデータをすでにキャプチャして処理していました。 たとえば、疾患マッピングプロジェクトだけでも、ほぼ2PBのデータを占めています。
Qumuloのアーキテクチャの敏捷性により、IHMEは、再設計することなく、データの取り込みと処理の両方の需要の急増に対応することができました。
パンデミックの初期以来、読み取りと書き込みの両方が加速しています。
将来を見据えて：新しいモデルにはさらに多くのデータが組み込まれています
IHMEは、COVID-19の死亡、感染、および複数の段階でのウイルス感染の推定を含む、多段階のハイブリッドモデリングアプローチを発表しました。 新しいコンポーネントは、致死率だけでなく、個人が感受性から曝露、感染、回復に移行する率（SEIRサイクル）をキャプチャします。 新しいモデルはまた、透過パラメータを、外気温、密集した地域に住む人々の割合、人間の移動性などのパンデミック傾向の主要な要因と比較します。
この情報は、場所ごとの社会的距離政策の定量化可能な証拠を推進します。これは、地域経済や地域経済を活性化させながら、COVID-19から人口を保護する上での大きな進歩です。
複雑なデータ分析を強化
QumuloのAPIとIHMEカスタムアプリケーションおよびリアルタイムのデータ可視性との統合と、集中的な分析ワークロードの高性能により、IHMEは大量の複雑な情報を一連のインタラクティブなデータ視覚化に迅速に抽出できます。
- 世界的な疾病の負担
IHMEの主力出版物は、2010年に最初に登場し、それ以来毎年発行されています。 3,600か国以上の145人以上の研究者のコンソーシアムによって収集および分析されたデータは、350年から現在までの195か国の1990以上の病気と負傷による早死と障害を、年齢と性別ごとに収集し、経時的な比較を可能にします。 、年齢層を超えて、そして集団の間で。 - 将来の健康シナリオ
IHMEはGBDに20年の予測を追加しています。 IHMEは、2020年の数値を使用して、さまざまな異なるフレームワークとシナリオで2040年がどのように見えるかを予測します。 予測には、予測される人口率、各国の最大の負担が今後どのようになるか、そして政府が将来の最良の影響のために今どこに投資すべきかが含まれます。 - 地域の疾病負担
IHMEは、5×5キロメートルのタイルの小さな地理的領域における主要な疾患活動をマッピングしています。 たとえば、マラリアはアフリカの大部分で深刻な健康問題です。 IHMEは、マラリアの発生について小さな地理的位置をマッピングすることにより、公衆衛生機関が異なる地域や人口への対応をカスタマイズできるようにします。