COVID-19の最前線で働く人々の健康は、最優先事項でなければなりません。
しかし、強固な医療制度を持たない国では、最前線の労働者を守るために必要な大規模検査の実施が困難な場合があります。
データの収集と分析に基づく別のモデルが、その答えになりうるかもしれません。
医療従事者、警察官、自治体職員など、多くの人々が職務に就いています。COVID-19の最前線で働く人々は、自らの命だけでなく、家族の命も危険にさらしてきました。これらのCOVID-19の戦士たちは、十分なケアを受けているでしょうか。定期的に診断や経過観察を受けているでしょうか。最前線の労働者が感染した場合はどうなるのでしょうか。また、それを事前に把握することはできるのでしょうか。どのような対応策が講じられているのでしょうか。さらに、この危機が、これらの労働者の精神的、社会的、身体的な健康にどのような負担を与えているかについて、それらの対策は十分に配慮したものになっているでしょうか。
COVID-19下の医療
現在、各国は医療制度の強固さにかかわらず、COVID-19に感染した市民の治療に苦慮しています。
医療施設が十分にない国では、都市封鎖によって、当局は仮設の医療センターを計画、設計、開発する時間と余地を得ました。パンデミックとの闘いが進むなかで、人員を十分に確保しながら、仮設施設を全力で整備することの重要性が明らかになりました。これらのスタッフは、勤務中にウイルスに感染しやすいため、毎日の健康状態の監視も必要です。
広範囲な検査は、コロナウイルスの拡散を把握し、食い止める最善の方法として提案されています。しかし、人口が13億人を超えるインドのような国では、すべての市民を検査することは困難です。ただし、別のモデルがあり、それはデータの収集と分析に基づいています。
継続的かつバーチャルな自己評価
「早めの手当てが、後の大きな損失を防ぐ」――この古い言い回しは、COVID-19と闘うすべての人に当てはまります。医療従事者への医療物資や個人防護具（PPE）の提供に加えて、最前線の労働者から収集したデータを収集・分析する、継続的な健康評価プログラムの開発にも取り組んでいます。
これを実現するため、簡潔で的確なデジタル調査票により、人口統計データ、併存疾患、症状・徴候という3つの主要なカテゴリーに関する重要な詳細を把握できます。人口統計データには、氏名、年齢、性別、そして医療従事者の所在地域を把握するためのその他の情報が含まれます。併存疾患（例えば高血圧、糖尿病、心疾患など）は必ず把握する必要があります。既往歴のある人は感染しやすいためです。発熱、乾いた咳、呼吸器系の問題などの症状がある場合は、個人による速やかな報告が必要であり、それらは強調表示され、直ちに診断のために送付されるべきです。COVID-19患者と接触した人も同様に、潜在的な感染者を隔離できるよう報告対象とします。この調査は、医療従事者とその直近の家族に義務付けられるべきであり、適切な時期に支援と対応を行えるようにする必要があります。
継続的な健康状態の自己報告と社会的距離の確保を組み合わせることで、各国とその支援者は、パンデミックを封じ込めることができます。このように、適時に受け取ったデータは、感染性ウイルスの拡散を食い止める助けになります。
データ分析による調査結果の解読
デジタル調査を通じて収集されたデータは、統合、クレンジングされた後、詳細な調査のために分類されます。この調査の結果として、各カテゴリーに関する情報をリアルタイムで表示するパターンを生成できます。これにより、最前線の労働者が所属するさまざまな部門への影響が示されます。各組織はその後、優先順位をつけて取り組みを進められるよう、実用的なインサイトを得て権限を与えられます。これらの調査結果は、将来の国家データ基盤の土台となり、現在開発中のモデルにも大きな影響を与えるでしょう。外れ値を分析した後、正規化されたデータは統計アルゴリズムの助けを借りて処理・分析され、さらに実用的な知見が生み出されます。これが本取り組みの中核サイクルとなります。
併存疾患と症状に関するデータの可能性と組み合わせは無数にあります。感染した患者と接触した人員は「重大」に分類されます。併存疾患のある人は「リスクあり」と呼ばれます。上記のいずれにも該当しない人は「健康」とみなすことができます。
可視化されたデータは、医師のパネルによる審査に提出され、正確性と結果の質がさらに評価されます。データ分析後、重要な情報パターンとインサイトは、インフォグラフィックチャートの形式で各部門責任者に報告されます。責任者は必要に応じて対応できます。これにより、データ内に個人、そのセグメント、そして地域を結びつける関係性が生まれ、データの牽引力の創出に役立ちます。
例えば、こうした報告は警察署が職員をリスクレベル別に分類するのに役立つ可能性があります。管理者は、職務中の個人をただちに呼び戻したり、医師による検査を受けさせたりして、次の対応を指示できます。取り組みはそこで終わりません。「リスクあり」に分類された人は、COVID-19の感染リスクが低い地域、またはそれがない地域での業務に割り当てられます。
適切に実施されれば、上記のアプローチは、この危機の期間だけでなく、今後にわたって医療のパラダイムとなり、積極的な健康意識向上プログラムにつながる可能性があります。最前線の労働者に焦点を当てた、データサイエンスに基づく迅速な健康監査・報告プログラムは、新たな標準となり得ます。それは公衆衛生を守り、命を救うだけでなく、より広い国民の間に信頼と安心感をもたらすでしょう。
