Введение: Третья волна COVID в Индии – Когда достигнет пика третья волна?

Третья волна COVID в Индии – Когда достигнет пика третья волна? Прогнозный анализ третьей волны в Индии на основе данных из открытых источников с использованием математических моделей. Вариант Омикрона является суперраспространителем, и его простое количество может сокрушить инфраструктуру здравоохранения в Индии, несмотря на его менее серьезный характер. Предсказание мрачное и пугающее.

Мойте руки.
Носить маску.
Соблюдайте социальное дистанцирование.
Сделайте прививку и сделайте повторную прививку прямо сейчас!

Цифры: третья волна COVID в Индии – когда достигнет пика третья волна?

Вот цифры, основанные на прогнозном анализе:

• Пик: Случаев в день достичь между: от 850 000 до 1 000 000

• Число случаев, достигших пика: 15 января — 10 февраля 2022 г..

• Пик до конца: 20 – 30 дней.

• Госпитализация в день: от 65 000 до 80 000

• Случаи будут снижаться медленно, а не так быстро, как они растут.

• Госпитализации будут 2 недели за делами.

• Смерти будут 2 недели за госпитализациями.

• Фаза регресса после пика продлится в течение 30-40 дней.

• Индия находится в гонке со временем, чтобы получить вакцинацию и дополнительную вакцинацию.

• Варианты: нехватка сырья может стать проблемой.

Нам необходимо обсудить вакцинацию и меры по ограничению, которые имеют решающее значение для сдерживания распространения этого варианта вируса COVID-19. Прививки – это не единственное решение, Covid-19 останется с нами. Вам по-прежнему необходимо практиковать социальное дистанцирование, носить маски и регулярно мыть руки даже после вакцинации и повторной вакцинации. Если вы имеете право на повторные прививки, сделайте это. Это будет эндемик, это игра времени, нам нужно набраться терпения, пока вирус не потеряет свою способность выживать внутри хозяина. Нам нужно быть морально готовыми: этот вирус продержится как минимум до 2025-2030 годов, прежде чем потеряет свою способность причинять вред людям и станет похож на обычный грипп.

Читайте также: Вторая волна Индии – прогнозный анализ

Прививки от COVID-19:

Нам нужен глобальный подход к вакцинации. Мы не можем думать о вакцинации в каждой отдельной стране. Нам нужно как минимум 30-45 различных прививок, которые смогут заполнить разнообразную пустоту вариантами ковида. Нам, как человечеству, необходимо запланировать 32-40 миллиардов доз вакцинации. Почему? Что ж, варианты и корректировки вакцины означают, что нам понадобится несколько доз, чтобы опередить Covid.

Читайте также: Роль ИИ в распространении вакцин.

Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин будет очень важной в вакцинации населения мира от COVID-19. Распространение вакцины — одна из крупнейших логистических проблем, с которыми до сих пор сталкивалось человечество, и я думаю, что ИИ можно использовать, чтобы помочь нам в справедливом распределении вакцины.

Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин связана со следующими проблемами, с которыми ИИ может помочь при наличии качественных и точных данных.

Прогнозирование спроса.
Дистрибьюторская сеть.
Управление цепочками поставок.
Приоритеты прививки.
Уменьшение отходов.
Наблюдение за нежелательными явлениями.
Картирование уязвимостей

Точное прогнозирование спроса на вакцину особенно важно для ее распространения, и это помогает в сети распределения, в которой эти вакцины должны быть задействованы для эффективного внедрения. Мы хотели бы, чтобы нужное количество доз вакцины достигло нужной группы населения, которая остро в ней нуждается раньше, чем кто-либо другой.

Читайте также: Как искусственный интеллект может помочь в поиске вакцины от коронавируса (Covid-19)?

Прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса может быть выполнено путем определения правильных параметров для наиболее уязвимой группы населения. Это означает сопоставление анонимных данных о сопутствующих заболеваниях, влияющих на тяжесть заболевания. Как только мы получим эту информацию, мы сможем справедливо распределить дозы по всему миру и спасти больше жизней. Это поможет распределению быть справедливым и наиболее эффективным. Использование алгоритмов на основе искусственного интеллекта для выявления уязвимых пациентов и критической массы пациентов очень важно для эффективного распространения вакцины. Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин нельзя недооценивать, особенно если мы хотим, чтобы вакцина распространялась эффективно и действенно. Мы могли бы быть лучше подготовлены к распространению вакцины, если бы у нас было лучшее прогнозирование спроса на распространение вакцины по всему миру. Нам следует начать собирать анонимные данные о будущих пандемиях, чтобы лучше подготовиться.

Дистрибьюторская сеть

Обеспечение эффективности еще более важно при использовании любых вакцин, поскольку спрос на начальном этапе будет намного превышать предложение, что делает каждую дозу ценной. Поскольку вакцины являются таким востребованным товаром, это делает их одновременно ценными и дорогими. Сокращение потерь в таких ситуациях очень ценно.

Поэтапное определение складских помещений и размещение их в местах на основе прогнозирования спроса станет огромным подспорьем для эффективного распределения. Это поможет сократить потери драгоценных доз.

После того как распределительная сеть будет запущена и начнет работать, отслеживание ее функционирования и отслеживание доз по мере их перемещения по цепочке поставок станет еще одной областью, в которой ИИ будет играть ценную роль.

Управление цепочками поставок

Цепочка поставок является неотъемлемой частью производства, распределения и применения вакцин. ИИ обладает способностью обеспечивать автономные операции по поставкам. Это верно, особенно в тех случаях, когда принимаются решения о выделении материалов и распределении вакцин, начиная от существующей нехватки фармацевтических ингредиентов и заканчивая регулированием температуры.

Приоритеты вакцинации

ИИ может стать двигателем, генерирующим индекс вакцин. Этот механизм может использовать медицинские, социально-экономические и экспериментальные данные предыдущих пандемий для выработки рекомендаций по уходу. Одной из таких рекомендаций может быть определение приоритетов прививок на основе данных о сопутствующих заболеваниях (здесь может возникнуть проблема конфиденциальности, но при условии, что данные защищены и зашифрованы).

Такая расстановка приоритетов может помочь остановить распространение пандемии среди уязвимых групп населения в наших сообществах, а также может помочь выявить ключевых суперраспространителей на основе того, как пандемия ведет себя среди людей.

Уменьшение отходов

ИИ может помочь в контроле отходов на стороне цепочки поставок, на производстве, а также в координации сети распространения, которая гарантирует, что каждая вакцина будет отправлена ​​только в те учреждения, которые могут правильно с ней обращаться и находятся в разумной близости к поэтапным группам населения.

Наблюдение за нежелательными явлениями

Правительства и производители лекарств теперь обращаются за помощью к искусственному интеллекту. Системы искусственного интеллекта могут анализировать данные отчетов, выявлять закономерности, указывающие на возникновение проблем безопасности, и сигнализировать о проблеме. Таким образом, эксперты смогут проводить дальнейшие исследования, и это также сократит время испытаний любой вакцины. Выгода от этого будет тысячекратной, если мы сможем сократить время и улучшить скорость вывода на рынок.

Картирование уязвимостей

В большинстве стран наборы данных о бедности поступают из переписи населения и других обследований домохозяйств, которые обычно проводятся спустя десять или более лет. Но этих наборов данных недостаточно, чтобы нарисовать карту уязвимого населения внутри страны. Помимо бедных, в уязвимое население входят пожилые люди, больные, безработные, представители расовых и этнических меньшинств.

Странам необходимо изучить источники экспериментальных данных, чтобы восполнить недостающую информацию об их уязвимом населении. Экспериментальные данные могут служить показателем местонахождения уязвимых членов. Крайне важно обеспечить, чтобы эти люди получили помощь во время любой пандемии как можно скорее.

Системы искусственного интеллекта могут учитывать экспериментальные данные для обновления карты уязвимостей, чтобы представить эти группы населения.

Системы искусственного интеллекта могут добавить еще один слой на карту экологических и социальных детерминант здоровья, включая отсутствие продовольственной безопасности, рабочие места с низкими доходами и загрязнение воздуха. Обновленная карта уязвимостей ИИ упрощает выявление людей, которым необходимо уделять первоочередное внимание в случае распространения пандемии и борьбы с ней.

Некоторые технологи сетуют на то, что роль искусственного интеллекта в распространении вакцин не оказала большой помощи во время пандемии. Хотя некоторые программы искусственного интеллекта помогли заблаговременно предупредить о том, что в Ухане (Китай) циркулирует тревожный новый респираторный вирус, эта технология определенно не помогла предотвратить пандемию. И его влияние на эпидемиологическое моделирование и разработку политики было минимальным. В основном это связано с отсутствием точного и качественного набора данных. Это должно стать для нас уроком, и мы должны начать создавать наборы данных, которые могут помочь нам в будущих пандемиях.

Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин, помогая обеспечить быстрое и безопасное распространение вакцин, еще может доказать свою ценность.

Заключение: третья волна COVID в Индии – когда достигнет пика третья волна?

Третья волна COVID в Индии неизбежна, и, учитывая плотность населения и легкость распространения варианта Омикрон, это будет очень быстрое и радикальное распространение. Нам будет практически невозможно ограничить распространение этого варианта, если мы не будем соблюдать некоторые основные правила здравого смысла, такие как: социальное дистанцирование, максимальное избегание скоплений людей, мытье рук, своевременная вакцинация и прививка. . Для Индии важно очень внимательно следить за значением R-ноль. Индии, возможно, придется принять некоторые трудные решения, чтобы проявить инициативу. Инфраструктура здравоохранения может рухнуть только из-за огромного количества людей, которые могут быть инфицированы и могут нуждаться в госпитализации из-за осложнений, вызванных сопутствующими заболеваниями. Я вполне уверен в медицинском братстве Индии: мы всегда выпускали лучших врачей и ученых. Удачи всем врачам, медсестрам, подопечным и административному персоналу больницы. Мы стоим с вами!