によって Mike Maxwell による投稿
Databricks における公共セクター（州・地方政府）部門のリーダーである私は、米国の政府による新型コロナウイルスと COVID-19 の危機への取り組みを身近に見る機会があります。この危機に立ち向かい、命を救うために業務遂行している彼らの姿勢には常に敬服させられます。
暗いニュースが続く中、COVID-19 に関して公衆衛生機関がもたらした重要な新たな成果の報告もあります。米国疾病予防管理センター（CDC）をはじめとする公衆衛生部門による優れた活動は、あまりニュースの見出しになることはありませんが、実際は極めて素晴らしい成果を生み出しています。
私たちと同じように、地方自 治体や州政府も、状況が変化するたびに一歩ずつ理解を深めています。早期に感染が発生した国で成功した COVID-19 対応プログラムを参考にし、公衆衛生機関はまず、重要なデータソースとして接触者の追跡の必要性を認識し、接触者追跡プログラムの実装を急ぎました。接触者追跡プログラムを導入したことで、膨大なデータが利用可能になりました。
世界的に見ても、接触者の追跡から取得できる COVID-19 の症例データが、感染拡大の管理に極めて役立つことが、韓国などの国で証明されています。では、これらのデータは、時にはあまり関心を示さない市民もいる中で、どのようにして政府の政策立案者に伝えられ、公衆衛生活動の指針となり、公共政策を決定するために活用されたのでしょうか。このデータの疫学的研究は、個人だけでなく、集団、地域、感染拡大、入院、死亡の原因となる危険因子についての研究にも役立ちます。
例えば、カリフォルニア州のロサンゼルス郡とハンボルト郡では、どのような屋内退避（シェルターインプレイス）や経済再開のポリシーが適切なのでしょうか。グループサイズの正しい制限は？介護施設のようなリスクの高い環境での適切なポリシーとは？これら全ての政策の提言にデータが役立つはずです。むしろそうでなければなりません。
しかし残念ながら、それほど容易なことではありません。このパンデミックの最前線にいる地方の保健機関やその他の公衆衛生機関は、データに関する根本的な次のような課題を解決できず、有意義な知見を得ることが困難になっています。
多くの医療機関では、この分析の中核の構築に時間がかかりすぎています。この課題の解決に最適なのは、Databricks の統合分析プラットフォームのような、強力なクラウドベースのソフトウェアソリューションです。膨大な医療データを数分で分析できるツールとスケーラビリティを備えており、この変革を加速しています。このような根本的なデータの問題が解決すれば、医療機関はデータを扱うのではなく、分析や機械学習製品の構築に再び注力できます。その一例が、Databricks 上で構築された COVID-19 の監視ソリューションです。このソリューションは、米国内の多くの州や地方自治体の保健機関、多数の病院や介護施設で展開されています。
上の動画では、公衆衛生監視ソリューションの簡単なデモをご紹介しています。デモでは、適応型応答にデータドリブンなアプローチを取る方法を紹介しています。具体的には、COVID-19 データセットに予測分析を適用して、より効果的な屋内退避政策を推進する方法です。
Databricks のこのソリューションでは、重要な知見を短時間で得ることができます。また、クラウドネイティブなサービスであるため、迅速かつコスト効率よく大規模な展開を可能にします。このソリューションには、以前に私たちが発表したた COVID-19 のデータセットや、公衆衛生機関が利用するワークブックが含まれており、COVID-19 の公共政策の指針となるデータに基づいた知見を提供しています。これは、データセットを活用して Databricks 上で構築できる数多くのソリューションのうちの 1 つです。COVID-19 データの他の使用例には、ホットスポット分析、疫学モデル、サプライチェーン最適化などがあります。詳細は COVID-19 ハブでご覧いただけます。
米国の政府機関では、Databricks の強力な分析ツールを導入し、COVID-19 の感染拡大やその他の感染症の対策に取り組んでいます。私たちのソリューションについて、ぜひ、お問い合わせください。
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