정부, 과학자 및 연구 기관은 COVID-19를 해결하기 위해 기술과 혁신을 사용하고 있습니다.
공개 소스 도구가 개발되었으며 일부는 이 치명적인 바이러스의 결과를 최소화하기 위해 배포된 노력을 지원하기 위해 계속 테스트되고 있습니다.
다양한 오픈 소스 도구가 이미 마련되어 있어 연구원들이 질병에 대해 배우고, 확산을 식별하고, 확산을 방지하고, 추가 확산과 사망을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 다양한 프로젝트는 교육 생태계 다양한 도구를 사용하는 방법을 설명합니다.
이 기사에서는 COVID-19의 모니터링, 예방 및 봉쇄, 진단 및 치료에 사용되는 일부 오픈 소스 도구 및 라이브러리를 살펴봅니다.
목차
COVID-19 추적 지도
1월에 JHU의 시스템 과학 및 엔지니어링 센터는 COVID-19 글로벌 추적 지도 실시간으로 진화하는 대유행 데이터의 국제적으로 신뢰할 수 있는 소스가 되었습니다.
지도는 오픈 소스이며 최고의 미디어 조직, 소규모 조직 및 지방 정부에서 연구 및 시각화 노력을 지원하는 데 사용되었습니다.
DXY-COVID-19-크롤러
DXY-COVID-19-Crawler는 1월에 COVID-19에 대응하기 위해 개발된 최초의 오픈 소스 프로젝트 중 하나입니다.
개발자는 중국 의사가 사례를 보고하고 추적하는 데 사용하는 사이트인 DXY.cn의 데이터를 사용했습니다. 그들은 사이트에서 데이터를 수집하고 API 및 데이터 웨어하우스를 통해 사용할 수 있도록 하는 웹 크롤러를 개발했습니다. 코드는 다음에서 사용할 수 있습니다. Github.
개방형 데이터 키트
개방형 데이터 키트(ODK) 새로운 도구가 아닙니다. 2004년 서아프리카에서 에볼라가 발생했을 때와 2019년 콩고민주공화국에서 더 최근에 발생했을 때 사용되었습니다.
주로 사용자가 연락처 추적, 전략적 매핑, 의사 결정 지원, 커뮤니티 민감화 및 사례 관리에서 데이터를 수집, 관리 및 사용하는 데 도움이 됩니다.
ODK 커뮤니티는 배포 시 보고 양식을 제공하여 COVID-19에 대응하여 사용을 더욱 발전시켰습니다. 이 양식은 사례 조사, 접촉자 추적 및 조사를 위한 세계보건기구(WHO) 프로토콜에 따라 설계되었습니다.
수석 개발자는 또한 COVID-19에 대응하여 ODK를 배포한 모든 조직에 무료 지원을 제공하고 있습니다.
넥스트스트레인
넥스트스트레인 병원체의 진화를 추적합니다. 이전에는 질병의 가족력을 파악하는 데 사용되어 질병 진행을 예측할 수 있었습니다.
에볼라와 같은 이전 전염병에 성공적으로 사용되었습니다. 모든 인플루엔자 데이터 공유에 관한 글로벌 이니셔티브(Gisaid)의 유전자 데이터를 통해 Nextxtrain은 COVID-19를 해결하는 데 사용되고 있습니다.
DHIS2
당신은 아마 이미 알고 DHIS2. 세계 최대의 건강 정보 관리 시스템입니다. 70개국 이상에서 사용되고 있습니다. COVID-19에 대한 대응의 일환으로 DHIS2는 질병의 감염 탐지, 보고, 감시 및 치료를 가속화하는 디지털 데이터 패키지를 출시했습니다.
DHIS2 디지털 데이터 패키지는 COVID-19 사례 정의 및 감시에 대한 WHO의 프로토콜과 일치하는 표준 메타데이터를 사용하여 신속한 배포 및 대응을 가능하게 합니다.
피코바르 웨스트 자바
인도네시아 질병 및 재난 정보 조정 센터는 인도네시아 서부 자바 지방에서 COVID-19를 완화하고 대응하기 위해 구성된 위기 대응 센터입니다.
Jabar 디지털 서비스는 대응의 일환으로 오픈 소스 웹 도구 및 앱 사용자가 최신 COVID-19 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
OpenMRS
OpenMRS는 전 세계 많은 개발도상국에서 사용되는 환자 치료 시스템입니다. 의 유연성으로 인해 OpenMRS 시스템의료 자원이 부족한 국가는 COVID-19의 감시, 선별 및 치료에 사용할 수 있습니다.
이 시스템은 위기 대처에 대한 과학적 기반 정보에 대한 액세스를 제공함으로써 직원들의 역량을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
OpenLMIS
그만큼 OpenLMIS 프로젝트 오픈 소스 및 조정 가능한 물류 관리 정보 시스템을 개발하기 위해 커뮤니티 중심 전술을 사용합니다. OpenLMIS 시스템은 데이터 정확성 향상, 책임성 증가, 데이터 적시성 및 가시성 향상을 추구합니다.
OpenLMIS 시스템은 테스트 키트 및 PPE(개인 보호 장비)를 포함하여 사용 가능한 의료 용품에 대한 명확한 그림을 제공하기 위해 의료 자원 목록인 건강 공급망을 향상시키려고 합니다. 이 도구는 의사 결정자가 COVID-19에 대한 대응으로 리소스를 할당할 수 있도록 효과적으로 배포할 수 있습니다.
헬스사이트
그만큼 글로벌 Healthsites 매핑 프로젝트 는 전 세계 모든 의료 시설을 매핑하고 모든 병원의 세부 정보에 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 프로젝트입니다. 의료 시설에 대한 데이터는 API를 통해 액세스할 수 있습니다.
healthsites.io 팀은 사용자와 협력하여 각 의료 시설의 위치 및 연락처 세부 정보를 캡처 및 검증하고 오픈 데이터 라이선스를 통해 데이터를 자유롭게 사용하고 액세스할 수 있도록 합니다.
소르마스
소르마스(감시 발생 대응 관리 및 분석 시스템)는 오픈 소스 모바일 전자 건강 시스템입니다. 질병 통제 및 발생 관리 절차를 구현하기 위해 배치되었습니다.
COVID-19 감시 및 조기 발견을 위해 가나, 나이지리아, 네팔, 피지를 포함한 여러 국가에 효과적으로 배치되었습니다.
SORMAS는 데이터 보호 표준을 따르는 무료 오픈 소스 시스템입니다.
도쿄 COVID-19
다른 많은 도시 및 정부와 달리 도쿄도청 주민들에게 COVID-19에 대해 알리는 오픈 소스 웹사이트를 개발했습니다. 오픈 소스로 만들어 사이트는 200명이 넘는 사용자의 기여를 보았습니다. 다른 세 도시인 지바, 나가노, 후쿠오카에서 웹사이트를 다시 만들었습니다.
OpenELIS
목적 OpenELIS 건강 시스템 치료 옵션을 개선하기 위해 다양한 건강 이니셔티브에서 사용할 수 있는 진보적인 표준 기반 실험실 정보 관리 시스템을 제공하여 의료 서비스를 개선하는 것입니다.
COVID-19 발발은 의심 사례에 대한 접촉 추적 및 대량 테스트라는 전 세계적 과제를 제시했습니다. OpenELIS 시스템은 실험실 테스트 및 결과 추적을 용이하게 하기 위해 COVID-19를 다루는 데 효과적으로 배치될 수 있습니다.
그만큼 커뮤니티 건강 툴킷 도달하기 어려운 지역의 지역 사회 건강 이니셔티브에 사용할 디지털 도구를 구축하고 배포하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 도구 및 오픈 액세스 리소스 모음입니다.
Community Health Toolkit 개발자 커뮤니티는 COVID-19에 대처하기 위해 지역사회 보건 종사자를 지원하는 것을 목표로 하는 도구와 리소스를 개발하기 위해 동원되었습니다.
차임
그만큼 전염병에 대한 COVID-19 병원 영향 모델 (CHIME)는 Penn Medicine – University of Pennsylvania의 데이터 과학자들이 개발한 오픈 소스 애플리케이션입니다. 병원에서 의료 자원에 대한 바이러스의 영향을 예측할 수 있는 온라인 도구입니다.
Python 및 pandas 오픈 소스 종속성을 사용하여 개발되었습니다.
COVID 케어 지도
그만큼 COVID 케어 지도 기존 의료 자원을 매핑하고 병상, 인공 호흡기, 의료 용품 및 인력의 격차를 예측하는 데 도움이 됩니다. 모든 방법, 데이터 처리 도구, 시각화 및 소스 코드는 무료이며 오픈 소스입니다.
COVID Care Map 프로젝트는 빠르게 증가하는 COVID-19 감염자와 집중 치료가 필요한 사람들을 효과적으로 돌볼 수 있도록 지원을 예측하고 행동하기 위한 것입니다.
Locale.ai
Locale.ai는 전 세계에서 확인된 모든 COVID-19 사례에 대한 오픈 소스 대화형 시각화를 개발했습니다. John Hopkins University의 오픈 소스 데이터 세트를 쿼리합니다.
Locale.ai는 COVID-19 시각화 웹사이트 개발자가 최신 웹 앱을 만들 수 있는 인기 있는 프레임워크인 Vue.js를 사용합니다.
전 세계의 COVID-19
이 앱 지도 시각화를 사용하여 COVID-19의 확산, 확인된 사례 및 전 세계 질병의 진행 상황을 모니터링합니다. John Hopkins CSSE의 데이터를 사용합니다.
코로나바이러스 추적기
John Coene이 개발한 Shiny 앱입니다. John Hopkins, DXY 데이터 및 Weixin의 데이터를 사용하여 COVID-19의 확산을 추적합니다. 앱은 시간과 지역별로 의심, 확진, 회복 건수를 보여줍니다. 코드는 다음에서 사용할 수 있습니다. Github.
COVID-19 글로벌 사례
COVID-19 글로벌 사례 Christoph Schoenenberger가 개발한 Shiny 앱으로 COVID-19의 진행 상황을 지도, 도표, 요약표 및 수치로 보여줍니다. 해당 코드는 Github에서 사용할 수 있습니다.
정부와 COVID-19
에서 개발한 샤이니 앱입니다. 세바스티안 엥겔-울프. COVID-19의 기하급수적 성장, 이중 감염까지의 일수, 확인된 사례, 사망률 및 다른 지역의 100,000명당 확인된 사례 수를 매핑합니다. 코드는 Github에서 사용할 수 있습니다.
마무리
오픈 소스 커뮤니티는 COVID-19 팬데믹에 빠르고 효과적으로 대응했습니다. 질병의 확산을 막기 위해 많은 프로젝트가 구축되었으며 계속 구축되고 있습니다. 이 문서에서는 일부 프로젝트에 대해 설명합니다. 앞으로 몇 주 동안 질병이 어떻게 진행될지는 여전히 불확실합니다. 기존 오픈 소스 기술을 활용할 수 있는 더 많은 프로젝트가 이 치명적인 질병과의 싸움에서 자리를 찾을 것입니다.
안전 유지!
글: Dr. Michael J. Garbade, 교육 생태계 CEO