ГлавнаяинетOpenSafely: платформа с открытым исходным кодом, которая помогает исследователям понять COVID-19

OpenSafely: платформа с открытым исходным кодом, которая помогает исследователям понять COVID-19

Как крупнейший в мире поставщик медицинских услуг, Государственная служба здравоохранения имеет огромное количество медицинских данных, к которым ученые и исследователи должны иметь доступ, чтобы облегчить поиск лечения или профилактики заболеваний. Ученые и исследователи не всегда имели доступ к данным пациентов с ГСЗ настолько, насколько им хотелось бы. Но угроза COVID-19 побудила NHS как можно скорее предоставить огромный репозиторий данных ученым и исследователям, чтобы помочь им найти ответы на такие вопросы, как, например, почему некоторые люди с большей вероятностью умирают от вируса. и могут ли побочные эффекты принимать лекарства, которые принимает пациент, независимо от того, имеют ли они серьезные симптомы или нет. OpenSafely, новый платформы с открытым исходным кодом, который включает в себя подробные данные, сделал их архив Здоровье десятков миллионов людей в Великобритании, которые были в NHS, доступно ученым и исследователям в их борьбе против COVID-19. Благодаря платформе OpenSafely ученые и исследователи смогут анализировать электронные медицинские записи миллионов людей, пытаясь понять COVID-19. Файлы содержат полные данные 24 миллиона человек, и больше будет добавлено в ближайшее время. программное обеспечение анализ открыт для тестирования безопасности, научного анализа и повторного использования. OpenSafely был создан всего за пять недель Оксфордским университетом, Лондонской школой гигиены и тропической медицины и медицинскими компаниями. NHS England отвечает за обработку данных. Хотя идея создания платформы для анализа данных, такой как OpenSafely, существовала до COVID, угроза вируса и понимание ценности данных, хранящихся в NHS, побудили организации реализовать этот проект.


Вопросы, касающиеся безопасность и секретность в прошлом мешала проектам, которые требовали, чтобы данные NHS использовались для исследований, из-за того, что это чрезвычайно конфиденциальные данные. OpenSafely использует серию пошаговых таблиц, каждая из которых содержит мало информации об отдельных лицах, и исследователи не имеют доступа к выполнению запроса к базе данных для данных пациента на уровне события. Чтобы обеспечить максимально возможную безопасность данных пациентов NHS, OpenSafely был преобразован в модель основанный на доверии к одному на основе доказательств.

Ученые и исследователи смогут анализировать данные OpenSafely только в центре обработки данных, который включает в себя электронные медицинские карты компании. Вместо обычной модели набора данных, с которой исследователи работают локально (и, следовательно, подвергают ее риску локальной безопасности), весь анализ выполняется там, где находятся файлы, и исследователи могут извлекать только таблицы исследований. OpenSafely также доступен с лицензия с открытым исходным кодом, со всем кодом, опубликованным в GitHub параллельно с определением исследования для первого исследования, выполненного в данных.
Такие проекты, как OpenSafely, в конечном итоге могут помочь научному и исследовательскому сообществу принять более открытый и менее частный подход к данным и анализу. То, как команда создала OpenSafely, нацелено на то, чтобы побудить ученых и исследователей делиться тем, что они делают. Когда пользователи создают список паролей - например, список людей с определенным статусом - или подробный сценарий, все они публикуются на GitHub.


OpenSafely вскоре принесла свои первые плоды. Согласно исследованию 17 миллионов архивов, опубликованному в прошлом месяце, люди «черного и азиатского происхождения» подвергались большему риску смерти от COVID-19. Также определите ключевые факторы риска смерти от COVID-19, в том числе наличие у мужчины, пожилого возраста, тяжелую астму или плохо контролируемый диабет. OpenSafely смогла перейти от структуры к первому исследованию за считанные недели, используя команду программистов-эпидемиологов. Ожидается, что данные OpenSafely будут использоваться для ответа на вопросы о том, насколько эффективны предлагаемые методы лечения COVID-19, факторах риска развития тяжелых симптомов, способах распространения вируса и насколько эффективно вмешательство в общественное здравоохранение и насколько неожиданными последствиями для здоровья, вызванными вирусом, являются задержка направления к специалистам по поводу рака или вакцинации. Также есть планы на второй этап проекта, который не ограничится COVID-19.

Pohackontas
Pohackontashttps://www.secnews.gr
Каждое достижение начинается с решения попробовать.
spot_img

ЖИВЫЕ НОВОСТИ