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JMP で開発された生物学的監視技術 (2020-US-30MP-577)

レベル: 初級者

 

Sam Edgemon 氏、SAS Institute アナリスト
トニー・クーパー、SAS 主席分析コンサルタント

 

国土安全保障省は、「生物テロ行為をどのように検出できるか?」という質問をしました。議論と検討の結果、私たちの答えは、「インフルエンザなどの自然発生事象の発生を効果的に検出できれば、両方とも同様の症状を示すため、炭疽菌が使用された攻撃を見つけることができる」というものでした。開発されたツールは、自然発生的なアウトブレイクの検出との関連性がより高まり、JMP は、米国政府のあらゆるレベルとのほぼ 5 年間のやり取りで主要なコミュニケーション ツールとして使用されました。 このプレゼンテーションでは、当時開発されたこれらのツールが、コロナウイルス COVID-19 の影響を遅らせるためにどのように使用できたのかを示します。 デモンストレーションに使用されるデータは、緊急管理システム、緊急部門、アメリカ毒物センターからのものになります。

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	成績証明書
サム・エッジモン	こんにちは。 サム・エッジモンです。 私は SAS Institute で働いていました。SAS Institute で働いていました。なぜなら、非常に多くの異なるプロジェクトに取り組むことができるからです。
	今日は私たちが取り組んだプロジェクトの 1 つについてお話します。 私が取り組んでいるほとんどすべてのプロジェクトで、スクリーンに出演しているトニー・クーパーと一緒に仕事をしています。 私たちは数年前にテネシー大学で出会って以来、本当に一緒に仕事をしてきました。
	そして、テネシー大学で学んだことをこのプロジェクト全体に応用しました。 さて、このプロジェクトは国土安全保障省のために行われました。
	国土安全保障省は生物テロを非常に懸念しており、生物テロ行為をどのように検知するかという疑問を持ってSASに来ました。
	そうですね、それはかなりの議論になるでしょう、考えてみれば
	私たちが持って帰ってくるかもしれないもの。 ご存知のとおり、それらのことの 1 つは、あなたは何をしていますか、あなたが最も関心のあることは何ですか、何が起こるか、物事はどのように見えるかということでした。
	あなたが心配していることは何ですか？ そして彼らは、炭疽菌やリシン、その他多くの非常に危険な要素について、テロリストがアメリカ国民に危害を加えるために利用する可能性があることについて話しました。
	私たちは質問と彼らの当面の懸念を受け止め、特に炭疽菌とリシンに関してできる限りのことを調査しました。
	ご存知のとおり、私たちの研究には、ウェブサイトにアクセスし、CDC が炭疽菌の症状であると主張したものと、炭疽菌の症状を調査することが含まれていました。
	リシン、そしてそれらの物質が、救急治療室に入ったり、救急車に乗ったり、毒物センターに電話したり、あるいはそのようなことが起こった患者にどのように現れるのか。 このプロセスを経て私たちが気づいたのは、
	それは、炭疽菌に感染した場合の症状がインフルエンザによく似ているということでした。 そして、リシンにさらされたことがある場合、それはあなたが経験する可能性のあるあらゆる種類の胃腸の問題とよく似ています。 そこで私たちは、国土安全保障省に対する私たちの対応は次のような結論に達しました。
	インフルエンザの発生や、ノロウイルスや胃腸疾患などの発生を検出できれば、ということでした。
	そうすれば、これらの悪い要素の一部が公の場で使用されたとき、それを検出できると考えています。 それが私たちが選んだ道です。 そこで私たちはEMSからデータを取得し、
	緊急治療室、救急部門、毒物センターでは実際に Google 検索エンジンのデータやソーシャル メディアのデータも使用しました。
	以前はある意味検出不可能だと考えられていたものを検出することです。 しかし、私たちはその過程でいくつかのツールを開発しました。 ここにある質問の結果の一部をスライドからご覧いただけます
	私たちがここで話してきたさまざまな方法をまとめたものです。 今日は短い時間でこれらの方法のいくつかについて触れますが、それについて詳しく見ていきましょう。 私がやりたいのは、私たちがどんな会話をしたのかをお見せしたいだけです
	JMPを使用します。 私たちはこのプロジェクト全体を通じて、私たちのアイデアを伝え、懸念を伝え、私たちが見てきたことを伝えるために JMP を使用します。 その通信の一例は、次のように始まります。私たちは、EMS からデータを取得しました。
	システム、主にノースカロライナ州に拠点を置く医療システム。 ご存知のとおり、SAS はノースカロライナ州に拠点を置き、JMP はノースカロライナ州ケーリーに拠点を置き、
	そのうちのいくつかは、国内最高の医療データの一部がノースカロライナ州に保管されています。 ノースカロライナ大学にはそれをやるべきことがたくさんあります。
	実際、私たちはSASとノースカロライナ大学およびノースカロライナ州立大学との間で協力関係を築き、国土安全保障のためのこのプロジェクトに取り組み、それはほぼ5年間続きました。
	しかし、私が最初に彼らに示したのは、それらのデータベースから興味深いことが分かるかもしれないどのようなデータを引き出すことができるか知っているということでした。
	それで、ただ歩いて、そのような種類の状況をいくつか経験してみましょう。 私が最初に話したかったことの 1 つは、「よし、事例を見てみましょう」ということでした。あなたが知っている、
	毎日発生する事件の情報を見ることはできますか? ご存知のとおり、これは私が最初にデモしたグラフの 1 つです。 ご存知のとおり、これでは何も見えません
	これでは実際には何も見えないと思います。 これは、ご存知のとおり、ケースの数です
	ノースカロライナ州では、特定の日の平均で 1 日あたり 2,782 件の感染者が発生しており、これは整理すべき情報が膨大です。
	それで、診断コードを調べることができますが、これが私たちが望んでいるほど明確ではないという考えを気に入らない人もいたので、そのデータを取得して研究する方法を見つける必要がありました。
	そして、何をどのような方法で情報を表面化できるかを研究します。 私たちが感じた方法の 1 つは、症状、つまり興味のあることに関連する特定の症状を特定することでした。
	これは、誰かが緊急治療室に入ったり、救急車に乗ったりしたときに炭疽菌がどのように見えるかを特定したという考えに戻ります。
	そういったものがあります...それらの特定の症状を特定したら、データ内でそれを検索することができます。
	それを実現する方法として、専門家に依頼することができます。 このプロジェクトの医療専門家とたくさんの医師で部屋がいっぱいでした。 そして、ちょっと奇妙なことですが、
	私がすぐに気づいたのは、あなたが部屋いっぱいの本当に賢い人たちに、インフルエンザやノロウイルスとは何ですか...インフルエンザやノロウイルスを調べるときにどのような症状を調べるべきかというような質問をすると、たくさんの異なる答えが得られることです。 。
	そこで私は、単に意見を利用するのではなく、数学的にこの情報を取得する方法があればいいのに、と考えました。 そして私がやったのは、扱っていたデータを整理することでした
	特定の日の症状と診断を考慮します。 それらの診断診断コードを使用するつもりでした。
	そして、私が最終的に導き出したものは、これを何度も実行できるように設定した、数学的に有効な一連の症状でした
	データを調べて、インフルエンザ、ノロウイルス、炭疽菌、リシン、新型コロナウイルス感染症 19 の症状など、特定のものを探し回れるようになると。
	このプロジェクトは、何ができるか...どうやって問題を見つけるかについて多くの質問を受けて再び浮上しました。
	この中で新型コロナウイルス感染症（COVID 19）について。 これはまさに私が再び示し始めたものであり、これらの種類のものです。 症状を特定するにはどうすればよいでしょうか? まあ、これはそれを行うための方法です。
	さて、これらの症状を見つけたら、私たちが行うことの 1 つは、これらのデータベースの 1 つの特定のフィールドを調べて、それらのデータベースで見つかったものを探す、このコードに似たコードを作成することです。私たちが行った分析
	それを私たちがあなたのために証明したばかりです。 そこで、ここでは、これらのデータベースの 1 つで主訴フィールドを調べて、特定の単語を探します。
	私たちがやりたいと思うかもしれないこと。 これで、完全なプログラムは、誰かが言った「まあ、誰かは熱を持っていない、誰かは吐き気を持っていない」という用語も検索します。 したがって、識別する必要があります
	本質的には否定的なものと、言葉の中の純粋な引用符と引用符のない症状です。 それで、一度それをやったら、また戻ってくることができます
	JMP について考えてみましょう、この情報をもう一度見てみましょう。 これだけの数のケースがここにあることはわかっていますが、これを調べてみたらどうなるでしょうか
	現在特定の症状が特定されている場所
	それがどのようになるか見てみましょう。
	それで、私が実際に探しているのは、次のような情報です。
	胃腸の問題。 インフルエンザか何かを探していたかもしれませんが、データは次のようになります。 同じデータですよ。 基本的には、私が興味を持っているものを知っているかのように見えるように彫刻されているだけです。 この場合、爆発が発生しました
	私たちが人々にそれについて知らなかったと話したノロウイルスについて、私たちは 1 月 15 日にこのことについて話し始めました。
	そして、ご存知のとおり、私たちがここでノロウイルスについて話し始めるまで、世界は本質的にノロウイルスの大流行があったことを知りませんでした。
	そしてそれは、ある種の大したことだと見なされていました。 ご存知のとおり、私たちはデータを取得し、そのデータをクリーンアップして、本当に関心のあるものを残しました。
	しかし、私たちは続けました。 私たちが行っていたことの強みは、単に症例を数えたり、診断コードを数えたりするだけではなく、その人の訪問を表す症状を調べていることはご存知でしょう。
	緊急治療室、毒物センターについての電話、救急車に乗った理由など。
	主訴欄、症状欄、
	フリーテキストフィールド。 私たちは、EMS 技術者が現場で使用する可能性のある言葉を記述するフィールドを調査しました。 説明するフィールドを調べました。
	誰かが初めて救急室に入ってくるときに看護師が使うかもしれない言葉、そして医師が使うかもしれない言葉を調べました。 おそらく、ボックス内のクリックした内容ではなく、実際に使用した単語が原因である可能性があります。 そして、それに関する指標も開発しました。
	この指標
	それは私たちに知らせてくれました
	ご存知のように、もう 1 か月前の特定の日付に、ノースカロライナ州の特定の地域で何かがおかしいと報告されました。 それで、これは 1 月 15 日だと言いましたが、これは 12 月 6 日でした
	そして同じエリアにありました。 そして本当に注目すべき点は、特定のことについて人々がどれだけ話しているのか、そして 1 人がそれについて話しているのかということです。
	それほど重みがかかっていないので、大したことはありません。 二人で話している場合、看護師の場合
	そして、EMS 技術者が特定の一連の症状について話したり、ある症状について何度か言及したりすると、私たちはそれを測定し、その情報から指標を開発します。
	つまり、医師、看護師、救急救命士の 3 人が私たちが持っている情報がそれであるとして、彼ら全員がそれについて話しているとしたら、
	それなら、それはおそらくかなり大きなことだろう。 それがここ12月6日に起こったことで、多くの人がノロウイルスのような症状について話しています。
	これは、2 月中旬にメディアで話題になり始めた感染症の発生に関連していました。 つまり、これは...メディアが1か月後に話題にし始めたことについて、私たちが世界に伝えていると見なされています。
	そして
	具体的に言うと、私たちがこのケープフィア地域に惹かれたのは、多くの場合、私たちがノースカロライナ州のウィルソン周辺の地域にいるからです。
	ウィルソン郡とかそういうこと。 それで、それが何か興味深いものとしてみなされるように、私たちはできる限り事前に、何かが起こっていることについて話す前に、ある種のドリルをすることができました。 今
	私たちは、バイオ監視のためのツールを使用して、その種の作業を続けました。
	しかし、私たちがその後何をしたかというと、ご存知のように、システムをセットアップした後、それが本質的に実行されるようになったのです。
	毎日、毎時間、毎日、そのようなことを知っています。 そして、私たちが言えるときはいつでも、そうですね、
	システムはアウトブレイクを予測していましたが、これに気づいたかどうかはわかります。 提供されていた情報は、ある意味本当にノイズフリーでした。 私たちは時を経て振り返ってみると、
	たとえば、年間 20 ～ 30 件のアラートを予測すると、
	年間のアラートの総数。 つまり、私たちが人々に、何かを調べるべきかもしれないという通知を与えたばかりの状況が 20 か 30 ありました。 状況が起こっていることをご存知かもしれません。 しかし、そのうちの 1 つの例では、
	国土安全保障省で私たちとよく一緒に仕事をした同僚が私たちのところに来て、「分かった、私たちはあなたの警告を信じているので、それについてもう少し教えてください」と言いました。 教えてください
	それは何でできているのか。 それが彼が質問をした方法です。 それで、それで私たちがやったことは
	ちょうど彼の目の前でモデルを開発していました。
	そして、私たちがそれを行うことができた理由 (そして、これがそのモデルの結果です)、私たちがそれを行うことができた理由は、今では次の価値を認識したからです。
	症状に関するデータを時間と場所に関連付けて保存し、年齢や民族などに関連して保存できるさまざまなデータをすべて保持します。
	それで、それは何でできているのかと尋ねられたとき、私たちは... これを画面の中央に配置し、周囲の他の情報の一部をここで閉じて、そこだけに集中できるようにしましょう。
	それで、「わかった、この流行は何で構成されているの？」と尋ねられたとき、私たちは彼らの前でモデルを構築しました（トニーが実際にそれを行いました）
	そして、彼がこれをしたとき、それはかなりの影響を与えたようで、「分かった、あなたは正しい」と言いました。 さて、今日は警報が出ているとお伝えしました。
	そして、この特定の地域でのインフルエンザの発生は異常であるように見えるため、注意を払う必要があります。 しかし、私たちは今、彼らにこう言うこともできます。
	これらの事件は主に若者、つまり16歳未満の人々で構成されています。
	緊急治療室に入ったり、救急車に乗ったりするときに彼らが話す症状は、発熱、咳、呼吸器系の問題です。 痛みがあります。
	そして胃腸の問題もあります。 私たちが考える重要な情報は、年齢層と症状そのものの間の相互作用です。
	これは、リストの下にあるため、重要とは見なされないかもしれませんが、私たちはそう考えています。
	そして、これらもここにあります。 私たちは若者と呼吸困難、若者と胃の問題、そして高齢者について話し合いました。
	つまり、高齢者もここのデータに含まれることがわかり始めました。 それで私たちは若い人たち、年配の人たち、そして彼らの立場にある人々について話すことができました。
	現時点では、20代、30代、40代、50代の感染者は出ていません。 ここでいくつかのことがあります。 当日、お知り合いの方に情報を提供できたとき
	アラートが発生していることを確認し、探すべき症状セットを提供できます。 新型コロナウイルスが我が国に蔓延していた頃から、今でも毎日ニュースをチェックし、別の症状について聞いているようです。
	このようなタイプのことに対処する方法は次のとおりです。 わかります、私たちは理解できます
	人々が実際にどのような症状が表面化しているのか、問題が実際に発生し存在するときを認識するための情報を持っています。
	これは、私たちがここで話していることの一部です。これをどのように適用できるかを考えてください。
	先ほど紹介したアラート システムを使用することは、テキスト分析と比例グラフを使用することを一般的に TAP 手法と呼んでいます。
	そうですね、おそらく今はそれを超えているでしょう、それは私たちの責任です。 そのため、当時は探しに行くためのツールが整っていませんでした。
	しかし、このような種類のツールは、「これが私たちが探している症状だ」と言えるようになるのに役立つかもしれません。 これらは、
	これらの年齢層も同様に学習に興味を持っていました。 それでは、このプロジェクトで学んだことを新型コロナウイルス感染症の状況を改善するために活用できるいくつかの方法を見ていきましょう。
	もちろん、私たちが行ったことの 1 つは、この症状データベースを構築することについて話しました。 症状データベースは、発生する症状に関する情報を毎日提供します。
	そして、誰が、誰が病気で、どこで病気になっているのかもわかります。 ここに、私たちが話したデータベースからの抜粋があります。日付に関する情報が含まれています。
	ノースカロライナ州の地域の性別、民族性に関する情報が含まれています。 これを町や郵便番号など役立つ情報をお知らせください。
	テキスト分析情報で TAP について言及しましたが、症状に関する TAP 情報が得られました。 ご存知のように、人々がそのことについて話しているなら、
	これがたとえば吐き気であれば、1 日に何人の人が吐き気について話し、最終的には同じ場所でどれくらいの数の人が吐き気について話しているのかがわかります。 これは症状の抜粋にすぎません
	これから
	このデータベース。 それでは、これをどのように使用できるかを見てみましょう。 あなたが私のところに来たい、ERの医師、あるいは新型コロナウイルス感染症を調査している誰かが私のところに来てこう言いたいとしましょう。
	さて、人々はどこで病気になっているのでしょうか。 人々が病気になるのはそこだ
	現在、または特定の地域でアウトブレイクが発生している可能性がある場所。 そうですね、これはそれを実証するために私たちが行うかもしれない種類のことです。
	私は主成分分析をよく使います。 この場合、このデータが設定されているので、このツールを使用して特定できます。
	私が分析したいことに興味があるもの。 この場合、それは地域です、彼らは、ご存知のように、問題はどこで、どこで、何をするかでした。 さて、何について知りたいのですか？ 人々が呼吸器系の問題について話しているのを耳にします
	新型コロナウイルスに関して、人々が発熱について話しているのを耳にしますが、これは一種の症状の上昇です。 これらは人々が話し合っている問題です
	彼らが物事を書き留めている以上に。 それが TAP のアイデアであり、これらのテキストのフィールドに入り込み、興味深いものを理解するというものです。 それで、一度私たちは
	この分析を実行すると、
	JMP はこの素晴らしいグラフを作成してくれました。 何が起こっているかを伝えるのに最適です。 この事件で何が起こっているのかというと、ノースカロライナ州シャーロットでは、
	実際、医師や看護師、救急救命士が患者が発熱していることについて話している人が殺到しているかもしれません。
	そして呼吸器系の問題。 そのような状況からできるだけ離れたい場合は、グリーンズボロまたはアッシュビルで時間を過ごすかもしれません。ローリー ダーラムにいる場合は、これから何が起こるかを知っているかもしれません。
	つまり、これはこの種の情報を次の目的で使用できる方法です。
	本質的にはインテリジェンス、特定の地域で次に何が起こるかについてのインテリジェンスです。 同じ場合、同じ場合に、重症度について話すこともできます。 症例の重症度について話し合い、同じ方法で重症度を測定することもできます。
	ここで重要なのは、症状データベースを整理して活用することであることがわかります。
	私たちはこれらのアイデアを伝えるために JMP を使用しています。 このようなグラフは国土安全保障省に示された可能性があり、妥当性についての質問だけでなく、
	データの出所などです。 私たちはそれについて話すことができ、また、次のことについても話すことができます
	わかりました、これはあなたが知っておくべき情報です。 これは、人々がどこで病気になっているかを理解するのに役立つ情報であり、警告を発して本質的に命を救うことができます。
	つまり、これが、ある意味、私たちが作り上げたシステムなのです。 基礎となる鍵はデータです。
	繰り返しますが、使用したデータは EMS、ED、毒物センターのデータです。 ここには毒物センターのデータの例はありませんが、ここで示したのと同じような方法で、食中毒を表面化するために毒物センターのデータをどのように使用するかについては、長い話があります。
	そして、人々の前でストーリーを展開したり、人々と話したりする際に、かなりダイナミックに行動できる能力
	ご存知のとおり、私たちが行っていることへの信念を売り込むことです。 JMP はそれを実現するのに役立ちます。 SAS コードはそれを実現するのに役立ちます。 これは優れた組み合わせツールであり、この特定の目的で私が持っているのはこれだけです
	トピック。ご清聴ありがとうございます。お役に立てば幸いです。また、この種のことに関して私たちがお手伝いできることを願っています。 ありがとう。

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