Indiens tredje COVID-bølge – Hvornår topper den tredje bølge? –

Følgende artikel hjælper dig med: Indiens tredje COVID-bølge – Hvornår topper den tredje bølge? –

Introduktion: Indiens tredje COVID-bølge – Hvornår topper den tredje bølge?

Indiens tredje COVID-bølge – Hvornår topper den tredje bølge? Prædiktiv analyse om Indiens tredje bølge med open source-data ved hjælp af matematiske modeller. Omicron-varianten er en superspreder, og et stort antal kan overvælde sundhedsinfrastrukturen i Indien på trods af dens mindre alvorlige natur. Forudsigelsen er mørk og skræmmende.

Vask hænder.
Bær en maske.
Oprethold social distancering.
Bliv vaccineret og få dine booster-skud nu!

Tal: Indiens tredje COVID-bølge – Hvornår topper den tredje bølge?

Her er tallene baseret på den forudsigende analyse –

• Top: Tilfælde pr. dag at nå mellem: 850.000 til 1.000.000

• Sager til top ved: 15. januar til 10. februar 2022.

• Top til sidst: 20 – 30 dage.

• Indlæggelse pr. dag: 65.000 til 80.000

• Sager vil falde langsomt og ikke så hurtigt, som de vokser.

• Indlæggelser vil være 2 uger bag sager.

• Dødsfald vil være 2 uger bag indlæggelser.

• En regressionsfase efter toppen vil vare i 30-40 dage.

• Indien er i et kapløb med tiden for at blive vaccineret og boostet.

• Varianter, råvaremangel kommer til at kaste en skruenøgle.

Vi er nødt til at diskutere vaccinationer, begrænsningsforanstaltninger, som er afgørende for at dæmme op for spredningen af ​​denne variant af COVID-19-virussen. Vaccinationer er ikke den eneste løsning, COVID-19 er her for at blive hos os. Du skal stadig træne social distancering, bære masker, vaske hænder regelmæssigt, selv efter du er vaccineret og boostet. Hvis du er berettiget til at tage booster-skud, så gør det. Dette bliver en endemisk, det er et tidsspil, vi skal være tålmodige, indtil virussen mister sin styrke til at overleve i værten. Vi skal være mentalt forberedte, denne virus vil forblive indtil 2025-2030 på det absolutte minimum, før den mister sin styrke til at skade mennesker og bliver som en almindelig influenza.

COVID-19-vaccinationer:

Vi skal have en global tilgang til vaccinationer. Vi kan ikke tænke på vaccinationer fra land til land. Vi har brug for mindst 30-45 forskellige vaccinationer, der kan udfylde det mangfoldige tomrum ved covid-varianter. Vi som mennesker er nødt til at planlægge 32-40 milliarder vaccinationsdoser. Hvorfor? Tja, varianter og vaccinejusteringer betyder, at vi ville have brug for flere doser for at komme hurtigere end Covid.

Den kunstige intelligenss rolle i vaccinedistributionen vil være meget afgørende for vaccination af den globale befolkning mod COVID-19. Vaccinedistribution er en af ​​de største logistiske udfordringer, menneskeheden har stået over for hidtil, og jeg tror, ​​at kunstig intelligens kan udnyttes til at hjælpe os med en retfærdig fordeling af vaccinen.

Rollen af ​​kunstig intelligens i vaccinedistribution involverer følgende udfordringer, som AI kan hjælpe med, forudsat at vi har kvalitet og nøjagtige data.

Efterspørgselsprognose.
Distributionsnetværk.
Supply chain management.
Inokulationsprioriteter.
Affaldsreduktion.
Overvågning af uønskede hændelser.
Sårbarhedskortlægning

Nøjagtig forudsigelse af efterspørgslen efter vaccinen er særlig vigtig for vaccinedistribution, og denne øvelse hjælper i distributionsnetværket, som disse vacciner skal være på for en effektiv udrulning. Vi vil gerne have den rigtige mængde vacciner for at nå ud til den rigtige befolkning, der har kritisk brug for det før end nogen anden.

Efterspørgselsprognose

Efterspørgselsprognose kan udføres ved at identificere de rigtige parametre for den befolkningsgruppe, der er mest sårbar, hvilket betyder, at man samler anonyme data om komorbide tilstande, der påvirker sygdommens sværhedsgrad. Når vi har disse oplysninger, kan vi fordele doserne retfærdigt over hele kloden og redde flere liv. Dette vil hjælpe med at fordelingen bliver retfærdig og mest effektiv. At køre AI-baserede algoritmer til at identificere sårbare patienter og den kritiske masse af patienterne er meget vigtig for effektiv vaccinedistribution. Den kunstige intelligenss rolle i vaccinedistribution kan ikke undervurderes, især hvis vi ønsker, at vaccinen skal distribueres på en effektiv og effektiv måde. Vi kunne have været bedre forberedt til vaccinedistribution, hvis vi havde haft bedre forudsigelser om efterspørgsel over hele kloden for vaccinedistribution. Vi bør begynde at indsamle anonyme data til fremtidige pandemier, så vi er bedre forberedt.

Distributionsnetværk

At sikre effektivitet er endnu vigtigere med enhver vaccine, da efterspørgslen vil langt overstige udbuddet i starten, hvilket gør hver dosis værdifuld. Når vacciner er en så efterspurgt vare, gør det dem både dyrebare og dyre. Det er meget værdifuldt at reducere spild i disse situationer.

At identificere lagerfaciliteter og opsætte dem på steder baseret på efterspørgselsprognoser på en trinvis måde vil være en stor hjælp til effektiv distribution. Dette vil hjælpe med at reducere spild af dyrebare doser.

Når først et distributionsnetværk er oppe at køre, er det et andet område, hvor AI vil spille en værdifuld rolle at holde styr på, hvordan det fungerer og spore doser, når de bevæger sig gennem forsyningskæden.

Supply Chain Management

Forsyningskæden er en integreret del af vaccineproduktion, distribution og administration. AI har evnen til at levere autonome forsyningsoperationer. Dette gælder, især hvor beslutninger om tildeling af materiale og distribution af vacciner træffes, fra eksisterende mangel på farmaceutiske ingredienser til temperaturstyring.

Inokulationsprioriteter

AI kunne være motoren, der genererer vaccineindekset. Denne motor kunne bruge medicinske, socioøkonomiske og erfaringsmæssige data fra tidligere pandemier til at udarbejde plejeanbefalinger. En af disse anbefalinger kunne være at bestemme inokulationsprioriteter baseret på komorbiditetsdata (der kunne være et privatlivsproblem her, men så længe dataene er sikre og krypteret).

Denne prioritering kan hjælpe med at stoppe spredningen af ​​pandemi gennem sårbare befolkningsgrupper i vores samfund og kan også hjælpe med at identificere vigtige superspredere baseret på, hvordan pandemien opfører sig inden for menneskelige arter.

Affaldsreduktion

AI kan hjælpe med at kontrollere affald på forsyningskædesiden, fremstillingssiden og med at koordinere et distributionsnetværk, der sikrer, at hver vaccine kun sendes til faciliteter, der korrekt kan håndtere den og er inden for rimelig nærhed af de fasede befolkningsgrupper.

Overvågning af uønskede hændelser

Regeringer og lægemiddelproducenter henvender sig nu til kunstig intelligens for at få hjælp. AI-systemer kan analysere rapportdataene, identificere mønstre, der indikerer fremkomsten af ​​sikkerhedsproblemer og markere problemet. På denne måde kan eksperter foretage yderligere undersøgelser, og dette vil også reducere prøvetiden for enhver vaccine, fordelen ved dette er tusind gange, hvis vi kan reducere tiden og forbedre hastigheden til markedet.

Sårbarhedskortlægning

I de fleste lande kommer fattigdomsdatasæt fra folketællinger og andre husstandsundersøgelser, der normalt afholdes efter ti år eller mere. Men disse datasæt er ikke nok til at male et kort over den udsatte befolkning i et land. Udover de fattige omfatter den sårbare befolkning ældre, syge, arbejdsløse, racemæssige og etniske minoriteter.

Lande skal undersøge eksperimentelle datakilder for at udfylde de manglende oplysninger om deres sårbare befolkning. Eksperimentelle data kan tjene som en proxy, hvor sårbare medlemmer bor. Det er afgørende at sikre, at disse mennesker får hjælp under enhver pandemi så hurtigt som muligt.

AI-systemer kan inddrage eksperimentelle data for at opdatere sårbarhedskortet, så det repræsenterer disse populationer.

AI-systemer kan tilføje endnu et lag på kortet for miljømæssige og sociale sundhedsdeterminanter, herunder fødevareusikkerhed, lavindkomstjob og luftforurening. Et AI-opdateret sårbarhedskort gør det nemmere at identificere personer, der skal prioriteres for enhver pandemisk spredning og kontrol.

Nogle teknologer har beklaget, at kunstig intelligenss rolle i vaccinedistribution ikke har været en stor hjælp under pandemien. Mens noget AI-software hjalp med at give tidlige advarsler om, at en bekymrende ny respiratorisk virus så ud til at cirkulere i Wuhan, Kina, hjalp teknologien bestemt ikke med at forhindre pandemien. Og dens indvirkning på epidemiologisk modellering og politikudformning har været minimal. Det er mest på grund af mangel på et præcist og godt datasæt. Dette bør være en lærestreg for os, og vi bør begynde at opbygge de datasæt, der kan hjælpe os i fremtidige pandemier.

For at hjælpe med at sikre, at vacciner distribueres hurtigt og sikkert, kan den kunstige intelligenss rolle i vaccinedistributionen måske endnu bevise sit værd.

Konklusion: Indiens tredje COVID-bølge – Hvornår topper den tredje bølge?

Indiens tredje COVID-bølge er nært forestående, og baseret på befolkningstætheden og let spredning af Omicron-varianten vil dette være en meget hurtig og radikal spredning. Det vil være næsten umuligt for os at begrænse udbredelsen af ​​denne variant, hvis vi ikke praktiserer nogle grundlæggende regler for sund fornuft, såsom – Social distancering, undgå menneskemængder så meget som muligt, vaske hænder og blive vaccineret og boostet til tiden . Det er vigtigt for Indien at overvåge R-nought-værdien meget nøje. Indien skal muligvis tage nogle svære beslutninger for at være proaktive. Sundhedsinfrastrukturen kan kollapse bare på grund af det store antal mennesker, der kan være inficeret og kan have behov for hospitalsindlæggelse på grund af komplikationer fra samtidige tilstande. Jeg er ret sikker på det medicinske broderskab i Indien, vi har altid produceret det bedste af læger og videnskabsmænd. Held og lykke til alle læger, sygeplejersker, afdelingsdrenge og hospitalets administrative personale. Vi står med dig!