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스피커
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성적 증명서
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| 샘 에지몬 |
안녕하세요. 샘 에지몬입니다. 저는 SAS Institute에서 일했습니다. SAS Institute에서 일한 이유는 매우 다양한 프로젝트에 참여했기 때문입니다. |
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오늘 우리가 작업한 프로젝트 중 하나에 대해 말씀드리겠습니다. 제가 작업하는 거의 모든 프로젝트는 화면에 나오는 Tony Cooper와 함께 작업합니다. 우리는 몇 년 전 테네시 대학교에서 만난 이후로 정말 함께 일해 왔습니다. |
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그리고 우리가 테네시 대학에서 배운 것들을 이 프로젝트 전반에 걸쳐 적용했습니다. 이제 이 프로젝트는 국토안보부를 위해 수행되었습니다. |
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국토안보부는 생물학적 테러에 대해 매우 우려하고 있었으며, 생물학적 테러 행위를 어떻게 탐지할 것인지에 대한 질문을 가지고 SAS에 왔습니다. |
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글쎄요, 그건 꽤 논의해야 할 일이군요. 생각해 보면요. |
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우리가 다시 돌아올 수도 있는 것들. 아시다시피, 그 중 하나는 당신이 무엇을 하는지, 무엇을 하는지, 어떤 일을 하는지, 어떤 모습인지에 관한 것이었습니다. |
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당신이 걱정하는 것? 그리고 그들은 탄저병, 리신, 그리고 테러리스트들이 미국 국민에게 해를 끼치는 데 사용할 수 있는 기타 매우 위험한 요소들에 대해 이야기했습니다. |
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글쎄요, 우리는 질문과 그들의 즉각적인 우려 사항을 받아들여 특히 탄저병과 리신에 관해 최선을 다해 조사했습니다. |
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아시다시피, 우리의 연구에는 웹사이트를 방문하여 CDC가 탄저병의 증상이라고 말한 내용을 연구하는 것이 포함되었습니다. |
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리신 그리고 어떻게 그런 것들이 응급실로 걸어가거나 구급차를 타거나 독극물 센터에 전화하는 등의 일이 일어나는 환자에게 나타날 수 있습니다. 그래서 우리가 이 과정을 거치면서 깨달은 것은 |
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탄저병에 노출되면 증상이 인플루엔자와 매우 비슷해 보인다는 것이었습니다. 그리고 리신에 노출된 경우 이는 발생할 수 있는 모든 유형의 위장 문제와 매우 유사해 보입니다. 그래서 우리는 결론을 내렸고 국토 안보부에 대한 우리의 대응은 다음과 같습니다. |
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우리가 인플루엔자의 발병이나 노로바이러스나 위장 문제 등의 발병을 감지할 수 있다면, |
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그러면 이러한 나쁜 요소 중 일부가 대중에게 언제 사용되는지 감지할 수 있다고 생각합니다. 이것이 바로 우리가 택한 길입니다. 그래서 우리는 EMS에서 데이터를 얻었고 |
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응급실, 응급실, 독극물 센터 등에서 실제로 Google 검색 엔진 데이터나 소셜 미디어 데이터도 사용했습니다. |
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이전에 알고 있던 것을 감지하는 것은 어떤 의미에서는 감지할 수 없는 것으로 생각되었습니다. 하지만 우리는 그 과정에서 여러 가지 도구를 개발했습니다. 슬라이드를 보시면 제가 질문한 결과 중 일부가 나와 있습니다. |
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우리가 여기에서 이야기한 다양한 방법을 하나로 모은 것입니다. 오늘 이야기하는 짧은 시간 동안 이러한 방법 중 일부를 다루겠지만, 본격적으로 살펴보겠습니다. 내가 하고 싶은 건 우리가 어떤 종류의 대화를 나눴는지 보여드리는 것뿐이에요. |
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JMP를 사용합니다. 우리는 이 프로젝트 전반에 걸쳐 JMP를 사용하여 우리의 아이디어와 우려 사항, 그리고 우리가 본 내용을 전달합니다. 그 통신의 예는 다음과 같이 시작할 수 있습니다. 우리는 EMS에서 데이터를 가져왔습니다. |
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시스템, 주로 노스캐롤라이나에 기반을 둔 의료 시스템입니다. 아시다시피 SAS는 노스캐롤라이나에 본사를 두고 있고 JMP는 노스캐롤라이나의 Cary에 본사를 두고 있으며 |
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그 중 일부는 미국 최고의 데이터 의료 데이터 중 일부가 노스캐롤라이나에 보관되어 있습니다. 노스캐롤라이나 대학교는 이를 위해 할 일이 많습니다. |
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실제로 우리는 거의 5년 동안 진행된 국토 안보를 위한 이 프로젝트를 진행하기 위해 SAS와 노스캐롤라이나 대학교, 노스캐롤라이나 주립 대학교 사이에 협력 관계를 맺었습니다. |
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하지만 제가 처음에 그들에게 보여준 것은 우리에게 흥미로운 것을 말해 줄 수 있는 데이터베이스에서 어떤 데이터를 끌어낼 수 있는지 알고 있다는 것입니다. |
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그럼 그냥 걸어가면서 이러한 유형의 상황을 살펴보겠습니다. 제가 처음에 이야기하고 싶었던 것 중 하나는 사례를 살펴보자는 것이었습니다. 알잖아, |
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매일, 매일 발생하는 사건의 정보를 볼 수 있나요? 아시다시피 이것은 제가 시연한 첫 번째 그래프 중 하나였습니다. 알다시피, 이것에서는 아무것도 보기가 어렵습니다 |
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그리고 나는 당신이 이것에서 정말로 아무것도 볼 수 없다고 생각합니다. 이게 얼마나 많은 경우인지 알잖아요 |
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노스캐롤라이나 주에서는 특정 일 평균을 기준으로 하루에 2,782건의 사례가 발생하는데, 이는 정리해야 할 정보가 너무 많습니다. |
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그래서 우리는 진단 코드를 볼 수 있지만, 일부 사람들은 이것이 우리가 원하는 것만큼 명확하지 않다는 생각을 좋아하지 않았습니다. 그래서 우리는 그 데이터에 들어가서 연구할 방법을 찾아야 했습니다. |
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정보를 표면화할 수 있는 방법이 무엇인지 연구합니다. 우리가 느낀 방법 중 하나는 증상, 즉 우리가 관심 있는 것과 관련된 특정 증상을 식별하는 것이었습니다. |
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이것은 누군가가 응급실로 걸어들어갈 때나 구급차를 탈 때 탄저병이 어떻게 나타나는지 확인했다는 생각으로 돌아갑니다. |
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그래서 우리는 그러한 특정 증상을 식별하면 데이터에서 해당 증상을 검색할 수 있습니다. |
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이제 우리가 할 수 있는 한 가지 방법은 전문가에게 물어보는 것입니다. 이 프로젝트에 관한 의료 전문가와 많은 의사들로 가득 찬 방이 있었습니다. 그리고 좀 이상한 점은 |
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나는 당신이 인플루엔자나 노로바이러스를 찾을 때 어떤 증상을 찾아야 하는지와 같은 정말 똑똑한 사람들에게 방 가득 질문을 했을 때 매우 다양한 답변을 얻는다는 것을 매우 빠르게 관찰했습니다. . |
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그래서 저는 단순히 의견을 사용하기보다는 수학적으로 이 정보에 접근할 수 있는 방법을 갖고 싶다고 생각했습니다. 그리고 제가 한 일은 제가 작업하던 데이터를 정리하는 것이었습니다. |
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특정일의 증상과 진단을 고려합니다. 나는 그 진단 진단 코드를 사용하려고했습니다. |
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그리고 제가 결국 나온 것은 수학적으로 타당한 일련의 증상이었고 반복해서 실행할 수 있도록 설정한 것이었습니다. |
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우리는 데이터에 들어가서 인플루엔자, 노로바이러스, 탄저병, 리신, 코로나19 증상과 같은 구체적인 것들을 찾아볼 수 있었습니다. |
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이 프로젝트는 우리가 무엇을 할 수 있는지...문제를 어떻게 찾을 수 있는지에 대한 많은 질문으로 다시 나타났습니다. |
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이에 대한 코로나19의. 이것이 바로 제가 다시 보여주기 시작한 것입니다. 증상을 어떻게 식별할 수 있나요? 음, 이것이 그렇게 하는 방법입니다. |
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이제 이러한 증상을 찾으면 우리가 하는 일 중 하나는 데이터베이스 중 하나의 특정 필드를 조사하고 해당 데이터베이스에서 찾은 항목을 찾는 이 코드와 유사해 보이는 코드를 작성하는 것입니다. 우리가 분석한 것 |
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우리가 방금 시연한 것입니다. 따라서 여기서는 특정 단어를 찾기 위해 해당 데이터베이스 중 하나의 주요 불만 사항 필드를 살펴보겠습니다. |
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우리가 관심을 가질 수도 있는 일이죠. 이제 완전한 프로그램은 누군가가 '글쎄, 누군가는 열이 없다' 또는 누군가는 메스꺼움이 없다고 말한 용어도 찾을 것입니다. 그래서 우리는 식별해야 할 것입니다 |
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본질적으로 네거티브뿐만 아니라 단어의 순수한 인용문 해제 증상도 마찬가지입니다. 일단 그렇게 하고 나면 다시 원래 상태로 돌아갈 수 있습니다. |
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JMP를 생각해보고 이 정보를 다시 한 번 살펴보겠습니다. 여기에는 이만큼의 사례가 있습니다. 하지만 한번 살펴보면 어떨까요? |
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지금 구체적인 증상을 확인한 곳에서는 |
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그리고 그것이 어떤 모습일지 살펴보세요. |
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그래서 제가 실제로 찾고 있는 것은 다음과 관련된 정보입니다. |
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위장 문제. 독감이나 그와 유사한 것을 찾을 수도 있었지만 이것이 데이터의 모습입니다. 동일한 데이터입니다. 본질적으로 내가 관심 있는 것을 알고 있는 것처럼 보이도록 조각한 것뿐입니다. 그래서 이 경우에는 전염병이 발생했습니다. |
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우리가 사람들에게 그것에 대해 몰랐다고 말한 노로바이러스에 대해 우리는 1월 15일부터 이에 대해 이야기하기 시작했습니다. |
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그리고 아시다시피 세상은 우리가 여기서 이에 대해 이야기하기 전까지 본질적으로 노로바이러스의 발생이 있었다는 사실을 몰랐습니다. |
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그리고 그것은 일종의 큰 문제로 여겨졌습니다. 아시다시피, 우리는 데이터를 수집하고 그 데이터를 정리한 다음 우리가 정말 관심 있는 것들을 남겨두었습니다. |
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그러나 우리는 계속 나아갔습니다. 우리가 하고 있는 일의 강점은 단순히 사례 수나 진단 코드를 세는 것이 아니라, 그 사람의 방문을 설명하는 증상을 살펴보는 것입니다. |
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응급실이나 독극물 센터에 대해 전화를 걸거나 구급차를 탔습니다. |
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주요 불만 항목, 증상 항목, |
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및 자유 텍스트 필드. 우리는 EMS 기술이 현장에서 사용할 수 있는 단어를 설명하는 필드를 조사했습니다. 우리는 다음을 설명하는 필드를 살펴보았습니다. |
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응급실에 누군가가 처음 올 때마다 간호사가 사용할 수 있는 단어와 의사가 사용할 수 있는 단어를 살펴보았습니다. 아마도 상자 안의 클릭한 내용이 아니라 실제로 사용한 단어일 수도 있습니다. 그리고 우리는 이에 대한 측정 기준도 개발했습니다. |
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이 측정항목 |
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그건, 우리에게 알려줬어 |
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아시다시피, 한 달 전, 특정 날짜에 노스캐롤라이나의 특정 지역에서 뭔가 이상한 일이 있었다는 소식이 있었습니다. 그래서 저는 이것이 1월 15일이고 이것은 12월 6일이라고 말했습니다. |
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그리고 같은 지역에 있었어요. 그리고 실제로 등록되는 것은 사람들이 특정 사물에 대해 얼마나 많이 이야기하고 있는지, 한 사람이 그것에 대해 이야기하고 있는지입니다. |
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그다지 비중이 크지는 않으니 크게 문제가 되지는 않을 것입니다. 두 사람이 이야기를 한다면 간호사라면 |
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EMS 기술 담당자가 특정 증상 세트에 대해 이야기하거나 증상을 여러 번 언급한 다음 이를 측정하고 해당 정보를 바탕으로 측정 기준을 개발합니다. |
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그러니까 의사, 간호사, EMS 기술자 세 사람이 우리가 갖고 있는 정보가 그것이면, 그들이 모두 그것에 대해 이야기하고 있다면, |
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그렇다면 아마 꽤 큰 일이겠지. 이것이 바로 12월 6일에 일어난 일입니다. 많은 사람들이 노로바이러스와 같은 증상을 설명하는 증상에 대해 이야기하고 있습니다. |
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이는 2월 중순부터 언론에서 언급되기 시작한 발병과 관련된 것이었습니다. 그래서 이것은... 한 달 후에 언론에서 이야기하기 시작한 것에 대해 우리가 세상에 말하는 것으로 보입니다. |
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그리고 |
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구체적으로 아시다시피, 우리는 윌슨 주변의 노스캐롤라이나 지역에 있는 경우가 많았기 때문에 케이프 피어 지역에 끌렸습니다. |
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윌슨 카운티와 그런 것. 그래서 그것이 우리가 관심을 가질 수 있는 것으로 보였기 때문에 진행 중인 일에 대해 이야기하기 훨씬 전에 미리 훈련할 수 있었습니다. 지금 |
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우리는 생물학적 감시를 위한 도구를 사용하는 것과 관련된 작업을 계속했습니다. |
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하지만 나중에 우리가 한 일은 본질적으로 실행될 시스템을 설정한 후였습니다. |
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매일, 매시간, 매일 그런 걸 알잖아요. 그러면 우리가 다음과 같이 말할 수 있을 때마다 |
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시스템이 발병을 예측했다면 이를 인지했는지 알 수 있습니다. 제공되는 정보는 어떤 의미에서는 정말 소음이 없었습니다. 우리는 시간이 지나서 되돌아보며 |
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예를 들어 연간 20~30개의 알림을 예측하면 |
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연간 총 알림 수입니다. 그래서 우리가 사람들에게 무언가를 조사해야 할 수도 있다는 통지를 한 20~30가지 상황이 있었습니다. 아시다시피, 살펴보고, 확인해야 합니다. 상황이 발생하고 있음을 알고 있을 수도 있습니다. 그러나 이러한 경우 중 하나에서는 |
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국토안보부에서 우리와 함께 일했던 동료가 우리에게 와서 말했습니다. "알겠습니다. 우리는 당신의 경보를 믿습니다. 그러니 이에 대해 더 말해주십시오." 무엇을 말해주세요 |
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그것이 무엇으로 구성되어 있는지. 그가 질문을 한 방식이 바로 그것이다. 그래서 우리가 한 일은 |
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바로 눈앞에서 모델을 개발하는 일이 있었습니다. |
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그리고 우리가 그렇게 할 수 있었던 이유(여기에 해당 모델의 결과가 있습니다), 우리가 그렇게 할 수 있었던 이유는 이제 우리가 |
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시간과 장소에 따른 증상에 관한 데이터를 보관하는 것, 그리고 나이, 인종 등 이와 관련하여 보관할 수 있는 다양한 데이터 조각을 보관하는 것입니다. |
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그래서 우리가 '그것이 무엇으로 구성되어 있는가'라는 질문을 받았을 때, 그러면 우리는... 이것을 화면 중앙에 바로 놓고 여기에 집중할 수 있도록 우리 주변의 다른 정보 중 일부를 닫습니다. |
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그래서 우리가 이 발병이 무엇으로 구성되어 있느냐는 질문을 받았을 때, 우리는 그들 앞에 모델을 만들었습니다(Tony가 실제로 그렇게 했습니다). |
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그리고 그가 이 일을 했을 때, "좋아요, 당신 말이 맞아요"라고 말하는 것이 상당한 영향을 미친 것 같았습니다. 이제 우리는 오늘 경고가 있다고 말했습니다. |
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그리고 이 특정 부위의 인플루엔자 사례는 비정상적으로 보이기 때문에 주의를 기울여야 합니다. 하지만 이제 그들에게 이렇게 말할 수도 있습니다. |
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이러한 사례는 주로 청소년, 즉 16세 미만의 사람들로 구성됩니다. |
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응급실에 가거나 구급차를 탔을 때 나타나는 증상은 발열, 기침, 호흡기 질환이다. 고통이 있습니다. |
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그리고 위장 문제도 있어요. 우리가 느끼는 핵심 정보는 연령 그룹과 증상 자체 간의 상호 작용입니다. |
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이것이 목록 아래에 있기 때문에 중요하게 보이지 않을 수도 있지만, 우리는 그렇게 생각합니다. |
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심지어 이것들도 여기 아래에 있어요. 우리는 젊은이들과 호흡 곤란, 젊은이들과 위장 문제, 그리고 노인들에 대해 이야기했습니다. |
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그래서 노인들도 여기 데이터에 참여하는 것을 보기 시작했습니다. 그래서 우리는 젊은 사람들, 노인들, 그리고 그들의 사회에 있는 사람들에 대해 이야기할 수 있었습니다. |
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현재 이번 발병에는 20대, 30대, 40대, 50대가 나타나지 않습니다. 여기에는 몇 가지 사항이 있습니다. 우리가 당신이 아는 사람들에게 당일에 정보를 줄 수 있을 때 |
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경고가 발생하면 우리는 그들에게 찾아볼 증상 세트를 제공할 수 있습니다. 코로나19가 우리나라에 잘 들어왔을 때, 아직도 매일 뉴스를 켜서 다른 증상을 듣는 것 같다는 걸 아시잖아요. |
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이것이 우리가 그러한 유형의 일을 처리할 수 있는 방법입니다. 알잖아, 우리는 이해할 수 있어 |
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사람들이 실제로 문제가 발생하고 존재할 때를 인식할 수 있는 정보를 가질 수 있도록 어떤 증상이 나타나는지 알 수 있습니다. |
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자, 이것이 우리가 여기서 이야기하고 있는 것들 중 일부이며, 이제 그것을 어떻게 적용할 수 있는지 생각해 볼 것입니다. |
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앞서 보여드린 경고 시스템을 사용하면 일반적으로 텍스트 분석 및 비례 차트를 사용하는 것을 TAP 방법이라고 합니다. |
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글쎄요, 이제 우리는 그 이상일 것입니다. 그것은 우리에게 달려 있습니다. 그래서 우리는 그 당시에는 찾아볼 수 있는 도구가 없었습니다. |
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하지만 이러한 유형의 도구는 여전히 이것이 우리가 찾고 있는 증상이라고 말할 수 있도록 도움을 줄 수 있습니다. 이들은 |
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이들은 학습에 관심이 있는 연령대입니다. 그럼 우리가 해당 프로젝트에서 배운 내용을 활용하여 코로나19 상황에 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법을 계속해서 살펴보겠습니다. |
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물론 우리가 했던 일 중 하나는 증상 데이터베이스를 구축하는 것에 대해 이야기한 것입니다. 증상 데이터베이스는 발생하는 증상에 대한 정보를 매일 제공합니다. |
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그리고 당신은 누가, 누가 아픈지, 어디에서 아픈지 알 수 있습니다. 여기에 우리가 이야기한 데이터베이스에서 추출한 내용이 있습니다. 여기에는 날짜 정보가 있습니다. |
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노스캐롤라이나 지역의 성별, 민족성에 대한 정보가 있습니다. 이것을 마을이나 우편번호 등 유용한 정보로 가져갈 수 있습니다. |
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이는 텍스트 분석 정보에서 TAP를 언급한 것입니다. 이제 증상에 대한 TAP 정보를 얻었습니다. 알다시피, 사람들이 이야기하고 있다면 |
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예를 들어, 메스꺼움이라고 하면 우리는 하루에 얼마나 많은 사람들이 메스꺼움에 대해 이야기하는지, 결국 한 장소에서 얼마나 많은 사람들이 이야기하는지 알 수 있습니다. 그래서 이것은 단지 증상을 추출한 것입니다. |
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이것으로부터 |
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이 데이터베이스. 그렇다면 이것을 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다. 당신이 나에게 오고 싶다고 가정해보자. 응급실 의사나 코로나19를 조사하는 누군가가 나에게 와서 이렇게 말할 수도 있다. |
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글쎄요, 사람들은 어디에서 아프나요? 아시다시피 그곳은 사람들이 병에 걸리는 곳입니다 |
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지금 또는 특정 지역에서 발병이 발생할 수 있는 곳이 어디입니까? 글쎄요, 이것이 우리가 그것을 보여주기 위해 할 수 있는 일의 유형입니다. |
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저는 주성분 분석을 많이 사용합니다. 이 경우에는 이 데이터가 설정되어 있으므로 이 도구를 사용하여 식별할 수 있습니다. |
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내가 분석하고 싶은 내용. 이 경우 그들은 지역에 대해 물었습니다. 질문은 어디서, 어디서, 무엇을 했는지였습니다. 좋아요, 당신은 무엇에 대해 알고 싶은가요? 그래서 사람들이 호흡기 문제에 관해 이야기하는 것을 듣습니다. |
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코로나19에 관해 사람들이 열이 난다는 이야기를 듣는데 이는 일종의 고조된 증상입니다. 사람들이 이야기하는 문제는 다음과 같습니다. |
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글을 쓰는 것보다 훨씬 더. TAP의 아이디어는 우리가 해당 텍스트 분야에 들어가서 흥미로운 것을 이해하는 것입니다. 그러니 일단 우리는 |
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우리는 이 분석을 실행합니다. |
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JMP는 우리를 위해 멋진 그래프를 만들어줍니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 전달하는 데 좋습니다. 이 경우에 무슨 일이 일어나고 있는지는 노스캐롤라이나주 샬럿에서 일어나고 있습니다. |
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의사, 간호사, EMS 기술자가 환자의 열병에 대해 이야기하는 일이 정말 넘쳐날 수도 있습니다. |
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그리고 호흡기 문제. 그것에서 최대한 멀리 나가고 싶다면 Greensboro나 Asheville에서 시간을 보낼 수도 있고, Raleigh Durham에 있다면 앞으로 어떤 일이 일어날지 알 수 있을 것입니다. |
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이것이 바로 이러한 유형의 정보를 다음 용도로 사용할 수 있는 방법입니다. |
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본질적으로 지능이란 특정 영역에서 다음에 무슨 일이 일어날지에 대한 지능입니다. 같은 경우에 심각도에 대해서도 이야기할 수 있습니다. 사례의 심각도에 대해 이야기하고 동일한 방식으로 측정할 수 있습니다. |
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따라서 여기서 핵심은 증상 데이터베이스를 구성하고 활용하는 것입니다. |
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우리는 이러한 아이디어를 전달하기 위해 JMP를 사용했습니다. 이런 그래프가 국토안보부에 보여졌을 수도 있고 타당성에 대한 질문뿐만 아니라, 두 시간 동안 쉽게 이야기를 나눴을 수도 있습니다. |
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아시다시피 는 데이터가 나오는 곳입니다. 우리는 그것에 대해 이야기할 수 있고 또 다음과 같이 이야기할 수도 있습니다. |
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알았어, 이게 네가 알아야 할 정보야, 알잖아. 이는 사람들이 어디에서 아프게 되는지 이해하는 데 도움이 되는 정보입니다. 이를 통해 경고를 제공하고 본질적으로 생명을 구할 수 있습니다. |
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그래서 그것은 어떤 의미에서 우리가 함께 만든 시스템입니다. 기본 키는 데이터입니다. |
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이번에도 우리가 사용한 데이터는 EMS, ED, 독극물 센터 데이터입니다. 여기에는 독극물 센터 데이터의 예가 없지만 여기에 표시된 것과 비슷한 방식으로 독극물 센터 데이터를 사용하여 식중독을 표면화하는 방법에 대해 오랫동안 이야기했습니다. |
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그리고 사람들 앞에서 우리의 이야기를 전개하고 그들과 대화하면서 상당히 역동적으로 행동할 수 있는 능력 |
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아시다시피 우리가 하는 일에 대한 믿음을 파는 거죠. JMP는 우리가 그렇게 하는 데 도움이 됩니다. SAS 코드는 이를 수행하는 데 도움이 됩니다. 그게 좋은 조합 도구이고 이 특정 항목에 대해 내가 가진 전부입니다. |
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주제. 귀하의 관심에 감사드리며 도움이 되기를 바랍니다. 이러한 유형의 문제에 대해 도움을 드릴 수 있기를 바랍니다. 감사합니다. |
