Offentlige etater, forskere og forskningsinstitusjoner benytter seg av teknologi og innovasjon i kampen mot covid-19.
Verktøy med åpen kildekode har blitt utviklet, og noen er fortsatt under utprøving for å støtte tiltakene som er iverksatt for å redusere konsekvensene av dette alvorlige viruset.
Flere verktøy med åpen kildekode er allerede i bruk, og de bistår forskere med å forstå sykdommen, identifisere smittespredning, forebygge smitte og redusere videre spredning og dødsfall. En rekke prosjekter er tilgjengelig på Utdanningsøkosystem, som viser hvordan ulike verktøy kan anvendes.
Denne artikkelen ser nærmere på noen av verktøyene og bibliotekene med åpen kildekode som brukes til overvåking, forebygging og inneslutning, diagnostisering og behandling av COVID-19.
COVID-19 Sporingskart
I januar lanserte JHUs Center for Systems Science and Engineering et globalt sporingskart for COVID-19. Dette kartet ble raskt en internasjonalt anerkjent kilde for data om den utviklende pandemien i sanntid.
Kartet er basert på åpen kildekode og har blitt brukt til å drive forsknings- og visualiseringsarbeid av store mediehus, mindre organisasjoner og lokale myndigheter.
DXY-COVID-19-Crawler
DXY-COVID-19-Crawler er et av de tidligste prosjektene med åpen kildekode som ble utviklet som et svar på COVID-19 i januar.
Utviklerne benyttet data fra DXY.cn, en nettside som kinesiske leger brukte for å rapportere og spore tilfeller. De laget en webcrawler som samlet data fra nettsiden og gjorde den tilgjengelig gjennom et API og en datalagringsløsning. Koden er tilgjengelig på Github.
Åpen Data Kit
Open Data Kit (ODK) er ikke et nytt verktøy. Det har tidligere blitt brukt under ebolautbruddene i Vest-Afrika i 2004 og det nylige utbruddet i Den demokratiske republikken Kongo i 2019.
Det hjelper hovedsakelig brukere med å samle inn, administrere og anvende data i forbindelse med smittesporing, strategisk kartlegging, beslutningsstøtte, informasjonsarbeid og saksbehandling.
ODK-fellesskapet har videreutviklet bruken i respons til COVID-19 ved å gjøre et rapporteringsskjema tilgjengelig i sine distribusjoner. Skjemaet er utformet i tråd med Verdens helseorganisasjons protokoll for undersøkelse av saker og smittesporing.
Hovedutviklerne tilbyr også gratis støtte til enhver organisasjon som har tatt i bruk ODK som et ledd i responsen på COVID-19.
Nextstrain
Nextstrain følger utviklingen av patogener. Det har tidligere blitt brukt til å beregne slektskapshistorikken til en sykdom, og dermed muliggjøre forutsigelse av sykdommens forløp.
Det har vært brukt i tidligere epidemier, som ebola. Gjennom genetisk informasjon fra Global Initiative on Sharing All Influenza Data (Gisaid), brukes Nextstrain for å bekjempe COVID-19.
DHIS2
Du er kanskje allerede kjent med DHIS2. Det er verdens største system for helseinformasjonsadministrasjon. Det er i bruk i over 70 land. Som en del av responsen på COVID-19 har DHIS2 lansert en digital datapakke som fremskynder deteksjon, rapportering, overvåking og behandling av sykdommen.
Den digitale DHIS2-datapakken bruker standard metadata som er i tråd med WHOs protokoll om COVID-19-tilfelledefinisjon og overvåking, for å muliggjøre rask distribusjon og respons.
Pikobar Vest-Java
Indonesias informasjons- og koordineringssenter for sykdommer og katastrofer er et krisesenter som er etablert for å dempe og respondere på COVID-19 i Vest-Java-provinsen i Indonesia.
Jabar Digital Service har, som en del av responsen, utviklet et nettverktøy og en app med åpen kildekode som gir brukere tilgang til de nyeste COVID-19-dataene.
ÅpneMRS
OpenMRS er et pasientbehandlingssystem som brukes i mange utviklingsland over hele verden. På grunn av fleksibiliteten til OpenMRS-systemet, kan land som har fått sine helseressurser overbelastet, bruke det til overvåking, screening og behandling av COVID-19.
Systemet kan hjelpe dem å utvide sin kapasitet ved å gi dem tilgang til vitenskapelig basert informasjon om håndtering av krisen.
ÅpneLMIS
OpenLMIS-prosjektet bruker en fellesskapsfokusert tilnærming for å utvikle et logistikkstyringssystem med åpen kildekode som kan tilpasses. OpenLMIS-systemet har som mål å forbedre datanøyaktigheten, øke ansvarligheten, forbedre dataenes aktualitet og synlighet.
OpenLMIS-systemet søker å forbedre helseforsyningskjeder, oversikten over medisinske ressurser for å gi et klart bilde av tilgjengelig medisinsk utstyr, inkludert testsett og PPE (personlig verneutstyr). Dette verktøyet kan brukes effektivt for å støtte beslutningstakere i tildelingen av ressurser i respons til COVID-19.
Helsesider
Global Healthsites Mapping Project er et prosjekt som har som mål å kartlegge alle helseinstitusjoner i verden og gjøre detaljene ved hvert sykehus lett tilgjengelig. Data om helseinstitusjoner gjøres tilgjengelig via et API.
Ved å samarbeide med brukere, fanger og validerer healthsites.io-teamet plasseringen og kontaktdetaljene til hver helseinstitusjon og gjør dataene fritt tilgjengelige og tilgjengelige gjennom en Open Data License.
SORMAS
SORMAS (System for håndtering og analyse av overvåkingsutbrudd) er et mobilt e-helsesystem med åpen kildekode. Det har blitt tatt i bruk for å implementere sykdomskontroll og prosedyrer for utbruddshåndtering.
Det har vært brukt effektivt i flere land, inkludert Ghana, Nigeria, Nepal og Fiji, for covid-19-overvåking og tidlig oppdagelse.
SORMAS er et gratis system med åpen kildekode som følger databeskyttelsesstandarder.
Tokyo COVID-19
I motsetning til mange andre byer og myndigheter, har Tokyo Metropolitan Government utviklet et nettsted med åpen kildekode som informerer innbyggerne om COVID-19. Ved å gjøre det åpen kildekode, har nettstedet mottatt bidrag fra over 200 brukere. Tre andre byer, Chiba, Nagano og Fukuoka, har kopiert nettstedet.
ÅpneELIS
Hensikten med OpenELIS helsesystem er å forbedre helsevesenet ved å tilby et progressivt, standardbasert styringssystem for laboratorieinformasjon som kan brukes av ulike helsetiltak for å forbedre behandlingsmulighetene.
COVID-19-utbruddet har gitt en global utfordring med smittesporing og massetesting av mistenkte tilfeller. OpenELIS-systemet kan effektivt brukes for å bekjempe COVID-19 og lette sporing av laboratorietester og resultater.
Community Health Toolkit er en samling av åpen kildekode-verktøy samt ressurser med åpen tilgang som har som mål å bygge og distribuere digitale verktøy for bruk i samfunnshelsetiltak i områder som er vanskelig tilgjengelige.
Community Health Toolkit-utviklerfellesskapet har mobilisert seg for å utvikle verktøy og ressurser som tar sikte på å støtte helsearbeidere i lokalsamfunnene i kampen mot COVID-19.
CHIME
COVID-19 sykehuseffektmodell for epidemier (CHIME) er en applikasjon med åpen kildekode utviklet av dataforskere ved Penn Medicine – University of Pennsylvania. Det er et nettbasert verktøy som lar sykehus forutsi virusets innvirkning på helsevesenet.
Det er utviklet ved hjelp av Python og pandas åpen kildekode-avhengigheter.
COVID-omsorgskart
COVID-omsorgskartet bidrar til å kartlegge de eksisterende helseressursene og forutsi mangler innen sykehussenger, respiratorer, medisinsk utstyr og bemanning. Alle metodene, databehandlingsverktøyene, visualiseringene og kildekoden er gratis og åpen kildekode.
Covid Care Map-prosjektet har som mål å forutse og iverksette tiltak for å skaffe støtte slik at de kan ta effektivt vare på det raskt økende antallet covid-19-infeksjoner og de som trenger intensivbehandling.
Locale.ai
Locale.ai har utviklet en åpen kildekode, interaktiv visualisering av alle bekreftede tilfeller av COVID-19 over hele verden. Den henter data fra det åpne datasettet fra John Hopkins University.
Locale.ai utviklet COVID-19-visualiseringsnettstedet ved hjelp av Vue.js, som er et populært rammeverk som gjør det mulig for utviklere å lage moderne nettapplikasjoner.
COVID-19 over hele verden
Denne appen bruker en kartvisualisering for å overvåke spredningen av COVID-19, de bekreftede tilfellene og utviklingen av sykdommen over hele kloden. Den bruker data fra John Hopkins CSSE.
Corona-sporer
Dette er en Shiny-app utviklet av John Coene. Den sporer spredningen av COVID-19 ved å bruke data fra John Hopkins, DXY-data og Weixin. Appen viser antall mistenkte, bekreftede og friskmeldte tilfeller etter tid og region. Koden er tilgjengelig på Github.
Globale tilfeller av covid-19
Globale tilfeller av covid-19 er en Shiny-app utviklet av Christoph Schoenenberger som viser utviklingen av COVID-19 på kart, plott, sammendragstabeller og grafer. Koden er tilgjengelig på Github.
Myndigheter og COVID-19
Dette er en Shiny-app utviklet av Sebastian Engel-Wolf. Den kartlegger den eksponentielle veksten av COVID-19, antall dager til dobling av infeksjoner, bekreftede tilfeller, dødelighet og antall bekreftede tilfeller per 100 000 mennesker i ulike regioner. Koden er tilgjengelig på Github.
Oppsummering
Fellesskapet rundt åpen kildekode har reagert raskt og effektivt på COVID-19-pandemien. Mange prosjekter har blitt utviklet, og flere er under utvikling for å bekjempe spredningen av sykdommen. Denne artikkelen beskriver noen av prosjektene. Det er fortsatt usikkerhet rundt hvordan sykdommen vil utvikle seg i de kommende ukene. Flere prosjekter som kan utnytte eksisterende åpen kildekode-teknologier, vil finne sin plass i kampen mot denne alvorlige sykdommen.
Ta vare på deg selv!
Artikkel av Dr. Michael J. Garbade, administrerende direktør, Education Ecosystem