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Conférencier
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Transcription
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| Sam Edgemon |
Bonjour. C'est Sam Edgemon. J'ai travaillé pour le SAS Institute, vous savez, je travaille pour le SAS Institute, parce que je travaille sur tellement de projets différents. |
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Et nous allons vous parler d'un de ces projets sur lesquels nous avons travaillé aujourd'hui. Presque sur tous les projets sur lesquels je travaille, je travaille avec Tony Cooper, qui est à l'écran. Nous travaillons vraiment ensemble depuis notre rencontre à l'Université du Tennessee il y a quelques années. |
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Et ce que nous avons appris à l'Université du Tennessee, nous l'avons appliqué tout au long de ce projet. Ce projet a été réalisé pour le ministère de la Sécurité intérieure. |
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Le Département de la Sécurité intérieure était très préoccupé par le terrorisme biologique et s'est adressé au SAS pour lui demander comment détecter les actes de terrorisme biologique. |
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Eh bien, vous savez, c'est toute une discussion à avoir, vous savez, si vous y réfléchissez |
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les choses avec lesquelles nous pourrions revenir. Vous savez, une de ces choses était bien, qu'est-ce que vous faites, qu'est-ce qui vous préoccupe le plus, à quoi ressemblent les choses |
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qui vous préoccupe ? Et ils ont parlé de choses comme l'anthrax, la ricine et un certain nombre d'autres éléments très dangereux que les terroristes pourraient utiliser pour nuire à la population américaine. |
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Eh bien, nous avons pris en compte la question et leurs préoccupations immédiates et avons fait des recherches du mieux que nous pouvions concernant l'anthrax et la ricine, en particulier. |
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Vous savez, nos recherches impliquaient, vous savez, d'aller sur des sites Web et d'étudier ce que le CDC disait être des symptômes de l'anthrax et des symptômes de |
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la ricine et comment ces choses peuvent se présenter chez un patient qui entre dans la salle d'urgence ou ou ou ou fait un tour en ambulance ou appelle un centre antipoison ou quelque chose comme ça se produit. Donc, ce que nous avons réalisé en suivant ce processus, c'est |
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c'est que les symptômes ressemblent beaucoup à ceux de la grippe si vous avez été exposé à l'anthrax. Et si vous avez été exposé à la ricine, cela ressemble beaucoup à n’importe quel type de problème gastro-intestinal que vous pourriez rencontrer. Nous avons donc conclu et notre réponse à la sécurité intérieure a été la suivante : |
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c'est que si nous pouvons détecter une épidémie de grippe ou une épidémie, disons de norovirus ou d'un problème gastro-intestinal, |
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nous pensons alors que nous pouvons détecter quand certains de ces mauvais éléments ont été utilisés publiquement. Et c’est donc le chemin que nous avons emprunté. Nous avons donc pris les données d'EMS et et |
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les salles d'urgence, les services d'urgence et les centres antipoison, et nous avons également utilisé les données du moteur de recherche Google ou les données des réseaux sociaux. |
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pour détecter des choses que vous saviez auparavant et qui étaient considérées comme indétectables dans un sens. Mais nous avons développé plusieurs, plusieurs outils en cours de route. Et vous pouvez voir sur la diapositive que j'ai ici certains des résultats des questions |
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que nous avons mis en place, vous savez, ces différentes méthodes dont nous avons parlé ici. J'aborderai certaines de ces méthodes dans le peu de temps dont nous disposons pour parler aujourd'hui, mais plongeons-y. Ce que je veux faire, c'est simplement vous montrer les types de conversations que nous avons eues |
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en utilisant JMP. Nous utilisons JMP tout au long de ce projet pour communiquer nos idées et nos préoccupations, communiquer ce que nous voyions. Un exemple de cette communication pourrait commencer comme ceci, nous, nous avions pris des données de l'EMS. |
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système, système médical principalement basé en Caroline du Nord. Vous savez, SAS est basé en Caroline du Nord, JMP est basé en Caroline du Nord à Cary et |
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et certaines d'entre elles, certaines des meilleures données médicales du pays, sont hébergées en Caroline du Nord. L'Université de Caroline du Nord a beaucoup à faire dans ce domaine. |
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En fait, nous avons formé une collaboration entre SAS et l'Université de Caroline du Nord et l'Université d'État de Caroline du Nord pour travailler sur ce projet pour la sécurité intérieure qui a duré près de cinq ans. |
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Mais ce que je leur ai montré au départ, c'est que vous savez quelles données nous pourrions extraire de ces bases de données et qui pourraient nous dire des choses intéressantes. |
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Alors marchons simplement, traversons certains de ces types de situations. L'une des choses dont je voulais initialement parler était la suivante : ok, examinons des cas. Vous savez, |
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Pouvons-nous voir des informations sur des cas qui se produisent tous les jours ? Vous savez donc que c'était l'un des premiers graphiques que j'ai démontrés. Tu sais, c'est difficile de voir quoi que ce soit là-dedans |
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et je ne pense pas que vous puissiez vraiment voir quoi que ce soit là-dedans. C'est le, vous savez, combien de cas |
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dans l'État de Caroline du Nord, chaque jour, la moyenne moyenne est de 2 782 cas par jour et, vous savez, cela fait beaucoup d'informations à trier. |
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Nous pouvons donc examiner les codes de diagnostic, mais certains gars n'aimaient pas l'idée que ce ne soit pas aussi clair que nous le souhaiterions, nous avons donc dû trouver des moyens d'accéder à ces données et de les étudier. |
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et étudier de quelles manières nous pourrions faire apparaître des informations. L'une de ces façons de procéder était d'identifier les symptômes, les symptômes spécifiques liés à quelque chose qui nous intéresse, |
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ce qui nous ramène à cette idée selon laquelle, d'accord, nous avons identifié à quoi ressemble l'anthrax lorsque quelqu'un entre aux urgences ou monte dans une ambulance ou autre. |
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Nous avons donc ces... si nous identifions ces symptômes spécifiques, nous pouvons alors les rechercher dans les données. |
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Maintenant, pour y parvenir, nous pourrions demander à des professionnels. Il y avait des salles pleines de professionnels de la santé sur ce projet et de nombreux médecins. Et c'est une chose assez étrange que |
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J'ai remarqué très rapidement que lorsque vous posiez à une salle remplie de personnes vraiment très intelligentes des questions telles que : qu'est-ce que c'est... quels symptômes dois-je rechercher lorsque je recherche la grippe ou le norovirus, vous obtenez beaucoup de réponses différentes. . |
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Alors j'ai pensé, eh bien, j'aimerais vraiment avoir un moyen d'accéder à cette information, mathématiquement, plutôt que de simplement utiliser une opinion. Et ce que j'ai fait, c'est d'organiser les données avec lesquelles je travaillais |
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prendre en compte les symptômes à des jours spécifiques et le diagnostic. J'allais utiliser ces codes de diagnostic. |
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Et ce que j'ai fini par proposer, et j'ai mis cela en place pour que je puisse l'exécuter encore et encore, c'était un ensemble de symptômes mathématiquement valides. |
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que nous pourrions examiner les données et rechercher des éléments spécifiques comme la grippe, comme le norovirus ou comme l'anthrax ou comme la ricine ou comme les symptômes du COVID 19. |
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Ce projet a refait surface avec de nombreuses questions sur ce que nous pourrions... comment nous pourrions procéder pour trouver les problèmes. |
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du COVID 19 en cela. C’est exactement ce que j’ai recommencé à montrer, ce genre de choses. Comment identifier les symptômes ? Eh bien, c'est une façon de le faire. |
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Maintenant, une fois que nous avons trouvé ces symptômes, l'une des choses que nous faisons est d'écrire du code qui pourrait ressembler à ce code qui examinera un champ particulier dans l'une de ces bases de données et recherchera les éléments que nous avons trouvés dans ces bases de données. analyses que nous avons |
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que nous venons de vous démontrer. Nous allons donc ici examiner le champ de plainte principal dans l'une de ces bases de données pour rechercher des mots spécifiques. |
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que nous pourrions être intéressés à faire. Maintenant que les programmes complets rechercheraient également les termes que quelqu'un disait : « Eh bien, quelqu'un n'a pas de fièvre ou quelqu'un n'a pas de nausée ». Il faudrait donc identifier |
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essentiellement les aspects négatifs, ainsi que les symptômes purs entre guillemets dans les mots. Donc une fois que nous aurons fait cela, nous pourrons revenir à |
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JMP et réfléchissons-y, eh bien, regardons, regardons à nouveau ces informations. Nous avons ce nombre de cas ici, mais et si nous y jetions un coup d'œil ? |
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où nous avons identifié des symptômes spécifiques maintenant |
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et voyez à quoi cela ressemblerait. |
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Donc ce que je recherche en fait, c'est des informations concernant |
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problèmes gastro-intestinaux. J'aurais pu chercher la grippe ou quelque chose comme ça, mais voici à quoi ressemblent les données. Ce sont les mêmes données. Il a simplement été sculpté pour donner l'impression que vous connaissez quelque chose qui m'intéresse. Donc dans ce cas, il y a eu une épidémie. |
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du norovirus dont nous avons parlé aux gens dont ils ne savaient pas, vous savez, nous avons commencé à en parler le 15 janvier. |
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Et vous savez, le monde ne savait pas qu’il y avait essentiellement une épidémie de norovirus jusqu’à ce que nous commencions à en parler ici. |
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Et c’était considéré comme un gros problème. Vous savez, nous avions pris des données, nous avions nettoyé ces données et laissé les choses qui nous intéressaient vraiment |
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Mais nous avons continué. Vous savez que la force de ce que nous faisions ne consistait pas simplement à compter les cas ou à compter les codes de diagnostic, nous examinons les symptômes qui décrivent la visite de la personne à |
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aux urgences ou à ce qu'ils ont appelé au sujet du centre antipoison ou pour lequel ils ont pris l'ambulance. |
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champ de plainte principal, champs de symptômes, |
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et des champs de texte libres. Nous avons examiné les champs décrivant les mots qu'un technicien EMS pourrait utiliser sur les lieux. Nous avons regardé dans les champs qui décrivent |
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les mots qu'une infirmière peut utiliser chaque fois que quelqu'un se présente pour la première fois aux urgences, et nous avons examiné les mots qu'un médecin peut utiliser. Peut-être pas sur quoi ils ont cliqué dans les cases, mais sur les mots qu'ils ont utilisés. Et nous avons également développé une métrique autour de cela. |
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Cette métrique |
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c'était, tu sais, ça nous a fait savoir |
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vous savez, un mois à l'avance, quelque chose s'est passé bizarrement dans une région particulière de Caroline du Nord à une date particulière. J'ai donc mentionné que c'était le 15 janvier et que c'était le 6 décembre. |
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et c'était dans le même quartier. Et ce qui est vraiment enregistré, c'est combien les gens parlent d'une chose spécifique et si une personne en parle, |
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ce n'est pas très lourd, donc ce ne serait pas grave. Si deux personnes en parlent, si une infirmière |
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et un technicien EMS parle d'un ensemble spécifique de symptômes, ou mentionne un symptôme plusieurs fois, puis nous mesurons cela et nous développons une métrique à partir de ces informations. |
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Donc si trois personnes, vous savez, le médecin, l'infirmière et le technicien EMS, si c'est ce que nous avons, s'ils en parlent tous, |
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alors c'est probablement un gros problème. C'est donc ce qui s'est passé ici le 6 décembre, beaucoup de gens parlent de symptômes qui décriraient quelque chose comme le norovirus. |
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Ceci, cela était lié à une épidémie dont les médias ont commencé à parler à la mi-février. Donc, cela est considéré comme... comme si nous parlions au monde de quelque chose dont les médias ont commencé à parler, vous savez, un mois plus tard. |
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Et |
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Plus précisément, vous savez, nous avons été attirés par cette région de Cape Fear parce que dans la plupart des cas, nous étions dans cette région de Caroline du Nord autour de Wilson, |
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Le comté de Wilson et ce genre de choses. Donc, pour que cela soit considéré comme quelque chose d'intéressant que nous pourrions approfondir aussi longtemps avant, vous savez, de parler de quelque chose qui se passe. Maintenant |
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nous avons continué ce type de travail concernant euh, vous savez, en utilisant ces outils de biosurveillance. |
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Mais ce que nous avons fait plus tard, vous savez, après avoir mis en place des systèmes qui, vous savez, fonctionnaient essentiellement |
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chaque jour, vous savez, chaque heure, chaque jour, ce genre de choses. Et puis, chaque fois que nous serions capables de dire, eh bien, |
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le système a prédit une épidémie, vous savez si cela a été remarqué. Les informations fournies étaient vraiment sans bruit dans un sens. Nous regardons en arrière au fil du temps et nous étions |
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prédire, disons, entre 20 et 30 alertes par an, |
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nombre total d'alertes par an. Il y avait donc 20 ou 30 situations où nous venions de donner aux gens un avis leur indiquant qu'ils devraient peut-être examiner quelque chose, vous savez, regarder, vérifier quelque chose. Il se peut que vous connaissiez une situation qui se produit. Mais dans l'un de ces cas, |
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le gars avec qui nous avons tant travaillé à la Sécurité intérieure est venu nous voir et nous a dit : « D'accord, nous croyons votre alerte, alors dites-nous quelque chose de plus à ce sujet. Dites-nous quoi |
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de quoi il est composé. C'est comme ça qu'il a posé la question. Alors, alors, ce que nous avons fait |
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Il s'agissait de développer un modèle, juste devant lui. |
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Et la raison pour laquelle nous avons pu le faire (et voici les résultats de ce modèle), la raison pour laquelle nous avons pu le faire, c'est que nous avons désormais réalisé la valeur de |
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de conserver des données concernant les symptômes par rapport au temps et au lieu et toutes les différentes données que nous pourrions conserver en relation avec cela, comme l'âge, comme l'origine ethnique. |
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Ainsi, lorsqu'on nous a demandé : De quoi est-il composé, alors nous pourrions... Plaçons cela juste au milieu de l'écran, fermons ici certaines des autres informations autour de nous afin que vous puissiez vous concentrer uniquement sur cela. |
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Alors quand on nous demande, d'accord, de quoi est composée cette épidémie, vous savez, nous, nous avons construit un modèle devant eux (Tony l'a effectivement fait) |
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et que cela a semblé avoir un impact considérable lorsqu'il a fait cela, de dire : « D'accord, vous avez raison. Maintenant, nous vous l'avons dit aujourd'hui, il y a une alerte. |
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Et vous devez faire attention aux cas de grippe dans cette zone particulière car cela semble anormal. Mais on pourrait aussi leur dire maintenant que, d'accord |
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ces cas sont essentiellement constitués de jeunes, de personnes de moins de 16 ans. |
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Les symptômes dont ils parlent lorsqu'ils se rendent aux urgences ou montent dans une ambulance sont la fièvre, la toux et les problèmes respiratoires. Il y a de la douleur. |
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et il y a des problèmes gastro-intestinaux. L'information clé que nous recherchons concerne les interactions entre les groupes d'âge et les symptômes eux-mêmes. |
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Bien que celui-ci puisse, vous savez, ne pas être considéré comme aussi important, parce qu'il figure en bas de la liste, nous pensons que c'est le cas, |
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et même ceux-ci ici. Nous avons parlé des jeunes et de la dyspnée, des jeunes et des problèmes de gastro, puis des personnes âgées. |
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Vous savez, on a commencé à voir des personnes plus âgées entrer également dans les données ici. On pourrait donc parler des jeunes, des personnes âgées et des personnes dans leur |
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Les personnes de 20, 30, 40 et 50 ans n’apparaissent pas dans cette épidémie pour le moment. Il y a donc plusieurs choses ici. Quand nous pourrions donner des informations à des gens que vous connaissez le jour même |
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d'une alerte et nous pourrions leur donner un ensemble de symptômes à rechercher. Vous savez, lorsque le COVID 19 était bien présent dans notre pays, vous savez que vous semblez toujours regarder les informations tous les jours et entendre parler d'un symptôme différent. |
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C’est ainsi que nous pouvons gérer ce genre de choses. Tu sais, nous pouvons comprendre |
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vous savez, quels symptômes apparaissent de telle sorte que les gens peuvent réellement avoir, vous savez, des informations leur permettant de reconnaître quand un problème va réellement se produire et exister. |
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Donc, voici certaines des choses dont vous savez que nous parlons ici, vous réfléchirez à la manière dont nous pouvons l'appliquer maintenant. |
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En utilisant les systèmes d'alerte que je vous ai montrés plus tôt et que, vous savez, j'appelle généralement la méthode TAP, il s'agit simplement d'utiliser l'analyse de texte et les graphiques proportionnels. |
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Eh bien, vous savez, c'est que nous avons probablement dépassé ce stade maintenant, c'est à nous de décider. Nous n’avions donc pas l’outil en place pour faire des recherches à ce moment-là. |
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Mais ces types d'outils peuvent encore nous aider à pouvoir dire, vous savez, ce sont les symptômes que nous recherchons. Voici les |
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ce sont les groupes d’âge qui souhaitaient également en savoir plus. Alors continuons à explorer quelques façons dont nous pourrions utiliser ce que nous avons appris sur ce projet pour améliorer la situation avec le COVID 19. |
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L'une des choses que nous avons faites, bien sûr, nous avons parlé de créer cette base de données sur les symptômes. La base de données des symptômes nous informe quotidiennement sur les symptômes qui surviennent. |
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Et vous savez qui est malade et où ils sont malades. Voici donc un extrait de cette base de données dont nous avons parlé, où elle contient des informations sur une date, |
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il contient des informations sur le sexe et l'origine ethnique dans les régions de Caroline du Nord. Nous pourrions vous transmettre cela dans les villes et les codes postaux ou tout ce qui serait utile. |
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J'ai mentionné TAP dans ces informations d'analyse de texte, et maintenant nous avons des informations TAP sur les symptômes. Vous savez, donc si les gens parlent de |
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Ceci, disons par exemple, des nausées, alors nous savons combien de personnes parlent de nausées par jour, et éventuellement dans un lieu. Et donc ceci n'est qu'un extrait des symptômes de |
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de ceci |
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cette base de données. Voyons donc comment nous pourrions utiliser cela. Disons que vous vouliez venir me voir, un médecin urgentiste ou une personne enquêtant sur le COVID 19 pourrait venir me voir et me dire : |
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eh bien, où les gens tombent-ils malades. Tu sais, c'est là que les gens tombent malades |
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maintenant, ou où une épidémie pourrait survenir dans une zone particulière. Eh bien, c’est le genre de chose que nous pourrions faire pour le démontrer. |
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J'utilise beaucoup l'analyse en composantes principales. Dans ce cas, parce que nous avons configuré ces données, je peux utiliser cet outil pour identifier |
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les choses que je souhaite analyser. Dans ce cas, ce sont les régions, ils ont demandé, vous savez, la question était où, où et quoi. D'accord, qu'est-ce qui vous intéresse de savoir ? Alors j'entends les gens parler de problèmes respiratoires |
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concernant le COVID et j'entends des gens parler d'avoir de la fièvre et ce sont en quelque sorte des symptômes élevés. Ce sont des problèmes dont les gens parlent |
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encore plus qu'ils n'écrivent les choses. C'est l'idée de TAP, c'est que nous entrons dans ces domaines de textes et que nous comprenons des choses intéressantes. Donc une fois que nous |
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nous effectuons ces analyses, |
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JMP crée ce merveilleux graphique pour nous. C'est génial pour communiquer ce qui se passe. Et ce qui se passe dans cette affaire, c'est que Charlotte, Caroline du Nord, |
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est peut-être vraiment inondé de médecins et d'infirmières et peut-être de techniciens EMS parlant de leurs patients ayant de la fièvre |
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et des problèmes respiratoires. Si vous voulez vous éloigner le plus possible de cela, vous pourriez passer du temps à Greensboro ou à Asheville, et si vous êtes à Raleigh Durham, vous serez peut-être au courant de ce qui vous attend. |
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C'est donc une façon pour nous d'utiliser ce type d'informations pour |
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essentiellement pour le renseignement, vous savez, le renseignement sur ce qui pourrait se passer ensuite dans des domaines spécifiques. On pourrait aussi parler de gravité dans le même cas. Nous pourrions parler de la gravité des cas et mesurer où ils se trouvent de la même manière. |
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Vous savez donc que la clé ici est d’organiser et d’utiliser la base de données des symptômes. |
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Nous utilisons JMP pour communiquer ces idées. Un graphique comme celui-ci a peut-être été montré à la Sécurité intérieure et nous en avons parlé pendant deux heures simplement avec, pas seulement des questions sur sa validité, |
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vous savez, c'est de là que proviennent les données, etc. Nous pourrions en parler et nous pourrions aussi en parler |
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ok, voici les informations que vous devez connaître, vous savez. Il s'agit d'informations qui vous aideront à comprendre où les gens tombent malades, de sorte que des avertissements puissent être donnés et essentiellement des vies... des vies sauvées. |
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Voilà donc, dans un sens, le système que nous avons mis en place. La clé sous-jacente est la donnée. |
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Encore une fois, les données que nous avons utilisées sont celles des services médicaux d'urgence, des services d'urgence et des centres antipoison. Je n'ai pas d'exemple des données des centres antipoison ici, mais j'ai longuement parlé de la façon dont nous utilisons les données des centres antipoison pour faire apparaître les maladies d'origine alimentaire, de la même manière que ce que nous avons montré ici. |
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Et puis la capacité d'être assez dynamique en développant notre histoire devant les gens et en leur parlant. |
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vous savez, vendre la confiance en ce que nous faisons. JMP nous aide à y parvenir ; Le code SAS nous aide à le faire. C'est une bonne combinaison d'outils et c'est tout ce que j'ai pour cela en particulier |
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sujet. J'apprécie votre attention et j'espère que vous la trouverez utile, et j'espère que nous pourrons vous aider avec ce genre de choses. Merci. |
