Как организации используют анализ больших данных и искусственный интеллект для управления пандемиями

Опасность мировых пандемий в последнее время стала слишком реальной с распространением нового коронавируса (COVID-19). Хотя стратегия выявления и сдерживания вспышек заболеваний на глобальном уровне является сложной проблемой, одна вещь становится ясной: быстрый анализ имеющихся данных может и помогает в этой борьбе.

Аналитика больших данных помогает дать новую надежду на прекращение распространения пандемий, помимо многих других общественных благ. Сегодня более 97 процентов организаций инвестируют в большие данные и искусственный интеллект. Исследование McKinsey30 процентов респондентов используют большие данные для улучшения функций исследований и разработок в различных отраслях, в том числе в эпидемиологии.

Хотите стать разработчиком Hadoop? Ознакомьтесь с курсом сертификационного обучения по Big Data Hadoop и пройдите сертификацию сегодня.

Децентрализация анализа данных

Когда дело доходит до отслеживания распространения заболеваний, самой большой проблемой для властей в прошлом всегда была скорость, с которой они могли собирать и анализировать самую свежую информацию о вспышках по мере их роста. Анализ традиционно был слишком централизованным и слишком медленным. Например, согласно недавнему исследованию, в США медицинские работники участвуют в «Программе наблюдения за гриппоподобными заболеваниями» с целью мониторинга распространения гриппа. репортаж из Nature. Это предполагает подачу еженедельных отчетов о вероятных случаях заболевания и образцов от пациентов для тестирования. Результаты оцениваются централизованно в центрах тестирования, но иногда на выявление вспышки заболевания и реагирование на нее могут уйти недели.

Аналитика больших данных может помочь децентрализовать процесс и предоставить гораздо более быстрые средства для анализа широко распространенных наборов данных. Даже Интернет вещей (Интернет вещей) подключен, поскольку люди все чаще используют мобильные телефоны для предоставления в режиме реального времени медицинской информации (например, о симптомах гриппа), которую можно быстро накапливать и анализировать для отслеживания распространения заболевания. Чем быстрее можно будет собрать, оценить и принять меры по этой информации, тем в конечном итоге в большей безопасности будет население.

Анализ генетических данных и поведения в Интернете

Еще один способ, которым аналитика больших данных может помочь остановить распространение пандемий, — это анализ огромных объемов данных, полученных с помощью современных методов сбора данных. секвенирование генома. Ученые могут в режиме реального времени наблюдать, как вирус мутирует во время вспышки, а затем делиться и отслеживать эту информацию с другими. Большие данные также дают возможность использовать новое поколение компьютерных моделей высокого разрешения, интерпретирующих большие наборы данных, связанных с болезнями, которые показывают, как может распространяться вспышка. Более быстрый анализ всех этих типов данных означает большую возможность сотрудничества и более быстрое реагирование на вспышку.

Согласно отчету, опубликованному в журнале «Big Data», они могут даже помочь в борьбе с пандемиями, отслеживая активность в Интернете или социальных сетях на ранних стадиях потенциальной вспышки. Нэшнл Географик. Аналитика больших данных может выявить поведенческие модели в Интернете, такие как рост онлайн-поиска конкретного заболевания или его симптомов или упоминания болезни в социальных сетях, что может помочь отслеживать распространение в географическом регионе. В Интернете имеется огромное количество информации и идей, созданных миллионами людей, и анализ больших данных может помочь быстро обнаружить их и помочь властям отреагировать.

Узнайте, что движет платформами больших данных

Сегодняшние платформы больших данных вращаются вокруг экосистемы Hadoop, и архитекторы больших данных являются ключевыми игроками, которые могут соединить точки между надежными технологиями и бизнес-решениями. Технологи, прошедшие это комплексное обучение Hadoop, могут проектировать платформы Hadoop для больших данных и управлять крупномасштабными развертываниями. Hadoop опирается на ряд ключевых вспомогательных технологий, таких как платформа с открытым исходным кодом Apache Spark и язык программирования Scala, разработка и администрирование MongoDB для баз данных NoSQL и моделирования данных, а также Apache Kafka для обмена сообщениями с открытым исходным кодом в среде больших данных.

Вклад ИИ и машинного обучения

Как и во многих других отраслях, искусственный интеллект и машинное обучение приносят на рынок анализа больших данных новое поколение инструментов. Фактически, 59 процентов руководителей говорят, что большие данные в их компаниях будут улучшены за счет использования ИИ. по данным PwC. ИИ является идеальным двигателем для выявления тенденций, например, при распространении вируса во время пандемии, и он может идти в ногу с изменениями в режиме реального времени, чтобы предоставлять наиболее точную текущую информацию работникам здравоохранения и властям, чтобы опережать вспышку.

Поэтому неудивительно, что спрос на работников с талантами в области ИИ возрос. более чем вдвое за последние три года. В организациях, ориентированных на данные, хорошо обученные инженеры по искусственному интеллекту используют новейшие алгоритмы и инструменты и применяют их для решения реальных проблем, таких как управление данными в борьбе с эпидемиями.

Отслеживание глобальных пандемий и реагирование на них, безусловно, является сложной и масштабной задачей. К счастью, ученые и специалисты здравоохранения могут положиться на инструменты анализа больших данных, чтобы быстрее отслеживать и анализировать распространение инфекционных заболеваний. Возможно, нигде влияние больших данных не будет ощущаться сильнее, чем в подобных случаях, когда речь идет о повышении безопасности населения.

Овладейте платформами больших данных и Hadoop, используйте функциональные возможности сервисов AWS и используйте инструмент управления базами данных в ходе обучения инженера по большим данным.

Присоединяйтесь к битве

Без сомнения, анализ больших данных и искусственный интеллект в конечном итоге коснутся каждой части нашей жизни. Это значит, что нужны люди, умеющие с этим работать. Simplilearn предлагает комплексное обучение, которое даст вам все навыки, необходимые для успешной карьеры. Наши степени магистра в области науки о данных и искусственного интеллекта — среди многих других, которые мы предлагаем, — также могут помочь вам стать частью борьбы с пандемиями.