論文の概要: The Challenges and Opportunities in Creating an Early Warning System for
Global Pandemics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00863v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 04:18:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:00:28.052622
- Title: The Challenges and Opportunities in Creating an Early Warning System for
Global Pandemics
- Title（参考訳）: 世界的なパンデミックの早期警戒システム構築の課題と機会
- Authors: David C. Danko, James Golden, Charles Vorosmarty, Anthony Cak, Fabio
Corsi, Christopher E. Mason, Rafael Maciel-de-Freitas, Dorottya Nagy-Szakal,
Niamh B. OHara
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界保健、社会システム、経済がますます相互に相互に依存している世界で驚くほど脆弱であることを明らかにした。
念入りに設計されたテクノロジープラットフォームが、いかにして世界規模で精度の高い疾患検出と対応システムを構築するかを実証することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic revealed that global health, social systems, and
economies can be surprisingly fragile in an increasingly interconnected and
interdependent world. Yet, during the last half of 2022, and quite remarkably,
we began dismantling essential infectious disease monitoring programs in
several countries. Absent such programs, localized biological risks will
transform into global shocks linked directly to our lack of foresight regarding
emerging health risks. Additionally, recent studies indicate that more than
half of all infectious diseases could be made worse by climate change,
complicating pandemic containment. Despite this complexity, the factors leading
to pandemics are largely predictable but can only be realized through a
well-designed global early warning system. Such a system should integrate data
from genomics, climate and environment, social dynamics, and healthcare
infrastructure. The glue for such a system is community-driven modeling, a
modern logistics of data, and democratization of AI tools. Using the example of
dengue fever in Brazil, we can demonstrate how thoughtfully designed technology
platforms can build global-scale precision disease detection and response
systems that significantly reduce exposure to systemic shocks, accelerate
science-informed public health policies, and deliver reliable healthcare and
economic opportunities as an intrinsic part of the global sustainable
development agenda.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界保健、社会システム、経済が、ますます相互に相互に依存している世界で驚くほど脆弱であることを明らかにした。
しかし,2022年後半には,いくつかの国で重要な感染症モニタリングプログラムを解体し始めた。
このようなプログラムがなければ、局部的な生物学的リスクは、新興の健康リスクに対する監視の欠如に直接関連した世界的ショックへと変化します。
さらに、最近の研究では、すべての感染症の半分以上が気候変動によって悪化し、パンデミックの封じ込めが複雑になることが示されている。
このような複雑さにもかかわらず、パンデミックにつながる要因は概ね予測可能であるが、よく設計されたグローバル早期警戒システムによってのみ実現可能である。
このようなシステムは、ゲノム学、気候と環境、社会動態、医療インフラからのデータを統合する必要がある。
このようなシステムの接着剤は、コミュニティ駆動モデリング、データの現代的なロジスティクス、AIツールの民主化である。
ブラジルにおけるデング熱の例を用いて、デザインされた技術プラットフォームが、システム的ショックへの曝露を著しく低減し、科学情報による公衆衛生政策を加速し、世界的な持続可能な開発課題の本質的な部分として信頼できる医療と経済の機会を提供する、グローバルスケールの精度の高い疾患検出と対応システムを構築することができることを実証することができる。
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