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Conférencier
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Transcription
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| Sam Edgemon |
Bonjour. Je suis Sam Edgemon. J'ai travaillé pour le SAS Institute, vous savez, je travaille pour le SAS Institute, parce que j'ai l'occasion de travailler sur de nombreux projets différents. |
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Et nous allons vous parler d'un de ces projets sur lesquels nous avons travaillé aujourd'hui. Sur presque tous ces projets, je travaille avec Tony Cooper, qui est à l'écran. Nous travaillons ensemble depuis que nous nous sommes rencontrés 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 Département 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 une discussion assez intéressante à avoir, vous savez, si vous y réfléchissez. |
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les choses avec lesquelles nous pourrions revenir. Vous savez, l'une de ces choses était bien, qu'est-ce qui vous préoccupe le plus, à quoi ressemblent les choses |
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Qu'est-ce qui vous préoccupe ? 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 avons pu 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 les symptômes de |
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la ricine et la façon dont ces choses peuvent se présenter chez un patient qui se présente aux urgences ou qui prend un véhicule ambulancier ou qui appelle un centre antipoison ou quelque chose de ce genre. Ce que nous avons réalisé en suivant ce processus, c'est |
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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 au département de la Sécurité intérieure a été que |
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c'était que si nous pouvions détecter une épidémie de grippe ou une épidémie de, disons, le norovirus ou un problème gastro-intestinal, |
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Ensuite, nous pensons que nous pouvons détecter quand certains de ces éléments nocifs ont été utilisés dans le public. C'est donc le chemin que nous avons suivi. Nous avons donc pris des données du EMS et |
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salles d'urgence, services d'urgence et 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 savez, vous savez, qui étaient auparavant considérées comme indétectables dans un sens. Mais nous avons développé 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 rassemblé, vous savez, ces différentes méthodes dont nous avons parlé ici. Je vais aborder certaines de ces méthodes dans le peu de temps dont nous disposons aujourd'hui, mais plongeons-nous dans le vif du sujet. 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 avons utilisé JMP tout au long de ce projet pour communiquer nos idées et nos préoccupations, pour communiquer ce que nous voyions. Un exemple de cette communication pourrait commencer comme ceci : nous avons 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 à cet égard. |
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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'était quelles données nous pouvions extraire de ces bases de données et qui pourraient nous révéler des choses intéressantes. |
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Alors, passons en revue quelques-unes de ces situations. L'une des choses dont je voulais parler au départ était : « Ok, regardons quelques cas. » |
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Pouvons-nous voir des informations sur des cas qui se produisent tous les jours ? Vous savez, c'était l'un des premiers graphiques que j'ai montré. Vous savez, il est difficile de voir quoi que ce soit dans ce |
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et je ne pense pas que vous puissiez vraiment voir quelque chose 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 est de 2 782 cas par jour, ce qui représente beaucoup d'informations à trier. |
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Nous pouvons donc examiner les codes de diagnostic, mais certains n'aimaient pas l'idée que ce n'était pas aussi clair que nous le souhaitions, nous avons donc dû trouver des moyens d'accéder à ces données et de les étudier. |
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et d'étudier les différentes manières dont nous pourrions faire apparaître des informations. L'une de ces manières qui nous a semblé être d'identifier des symptômes, des 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 quoi que ce soit d'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, nous pourrions faire cela en demandant à des professionnels. Il y avait des salles pleines de professionnels de la santé sur ce projet et beaucoup de médecins. Et c'est un peu étrange |
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J'ai très vite observé que lorsque vous posez à une salle pleine de personnes vraiment très intelligentes des questions comme : « Quels sont les symptômes que je dois rechercher lorsque je recherche la grippe ou le norovirus ? », vous obtenez beaucoup, beaucoup de réponses différentes. |
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J'ai donc pensé que j'aimerais vraiment avoir un moyen d'accéder à ces informations, mathématiquement, plutôt que de simplement utiliser mon opinion. Et ce que j'ai fait, c'est que j'ai organisé les données avec lesquelles je travaillais. |
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pour prendre en compte les symptômes à des jours précis et le diagnostic. J'allais utiliser ces codes de diagnostic. |
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Et ce que j'ai fini par obtenir, et j'ai mis cela en place de manière à pouvoir l'exécuter encore et encore, c'était un ensemble de symptômes mathématiquement valides. |
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que nous pourrions accéder aux données et rechercher des éléments spécifiques comme la grippe, le norovirus, l'anthrax, la ricine ou les symptômes de la 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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de la COVID 19 dans ce cas. C'est exactement ce que j'ai commencé à montrer à nouveau, ce genre de choses. Comment pouvons-nous 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 un code qui pourrait ressembler à ce code qui examinera un champ particulier dans l'une de ces bases de données et recherchera des éléments que nous avons trouvés dans ces analyses que nous avons effectuées. |
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que nous venons de vous montrer. Nous allons donc examiner ici 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, les programmes complets rechercheraient également des termes que quelqu'un a dit, Eh bien, quelqu'un n'a pas de fièvre ou quelqu'un n'a pas de nausées. Nous devrions donc identifier |
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essentiellement les négatifs, ainsi que les symptômes purs entre guillemets dans les mots. Donc, une fois que nous avons fait cela, nous pourrions revenir à |
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JMP et réfléchissons, eh bien, regardons, regardons à nouveau ces informations. Nous avons ce nombre de cas ici, mais que se passerait-il si nous y jetions un 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 toute information 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. Elles ont juste été essentiellement sculptées pour ressembler à 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 alors qu'ils ne le 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 une épidémie de norovirus jusqu’à ce que nous commencions à en parler ici. |
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Et c'était considéré comme quelque chose de très important. Vous savez, nous avions pris des données, nous les avions nettoyées et nous avions 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 examinions les symptômes qui décrivent la visite de la personne à |
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les urgences ou ce pour quoi ils ont appelé au sujet du centre antipoison ou ils ou ils ont fait un tour en ambulance. |
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champ de plainte principal, champs de symptômes, |
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et des champs de texte libre. Nous avons examiné les champs qui décrivaient les mots qu'un technicien EMS pourrait utiliser sur les lieux. Nous avons examiné les champs qui décrivent |
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Les mots qu'une infirmière pourrait utiliser lorsqu'une personne arrive pour la première fois aux urgences, et nous avons examiné les mots qu'un médecin pourrait utiliser. Peut-être pas ceux sur lesquels ils ont cliqué dans les cases, mais les mots qu'ils ont réellement utilisés. Et nous avons également développé une mesure autour de cela. |
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Cette métrique |
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c'était, vous savez, ça nous a permis de savoir |
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vous savez, un mois à l'avance, quelque chose d'étrange se passait dans une zone 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 la même zone. Et ce qui est vraiment intéressant, c'est la façon dont 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 un gros problème. 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 des services médicaux d'urgence, si c'est l'information dont nous disposons, s'ils en parlent tous, |
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alors c'est probablement un problème assez grave. C'est ce qui s'est passé ici le 6 décembre, beaucoup de gens parlent de symptômes qui pourraient décrire 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 une façon pour nous de dire au monde quelque chose dont les médias ont commencé à parler, vous savez, un mois plus tard. |
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Et |
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spécifiquement, vous savez, nous avons été attirés par cette région de Cape Fear parce que beaucoup de cas se sont produits 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, nous pouvions en quelque sorte approfondir cela bien à l'avance, vous savez, pour parler de quelque chose qui se passe. |
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nous avons continué ce type de travail concernant, vous savez, l'utilisation de ces outils pour la biosurveillance. |
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Mais ce que nous avons fait plus tard, c'est que, vous savez, après avoir mis en place des systèmes qui, vous savez, fonctionnaient essentiellement |
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tous les jours, vous savez, toutes les heures, tous les jours, ce genre de choses. Et puis, chaque fois que nous pourrions 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 dans le temps et nous étions |
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prévoyant disons entre 20 et 30 alertes par an, |
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alertes totales par an. Il y a donc eu 20 ou 30 situations où nous avons simplement donné aux gens l'avis qu'ils devraient peut-être se pencher sur quelque chose, vous savez, regarder, vérifier quelque chose. Il se peut qu'une situation se produise. Mais dans l'un de ces cas, |
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Le gars avec qui nous avons beaucoup travaillé à la Sécurité intérieure est venu nous voir et nous a dit, ok, nous croyons à votre alerte, alors dites-nous quelque chose de plus à ce sujet. Dites-nous ce que |
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de quoi il est composé. C'est comme ça qu'il a posé la question. Alors, qu'est-ce que nous avons fait |
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était en train de développer un modèle, juste devant lui. |
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Et la raison pour laquelle nous avons pu faire cela (et voici, voici les résultats de ce modèle), la raison pour laquelle nous avons pu faire cela, c'est qu'à ce moment-là, nous avons réalisé la valeur de |
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de conserver des données concernant les symptômes en fonction du temps et du lieu et de toutes les différentes données que nous pourrions conserver à ce sujet, comme l'âge, l'origine ethnique. |
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Alors, quand on nous a demandé de quoi il était composé, nous pouvions alors... Mettons cela au milieu de l'écran, fermons certaines des autres informations qui nous entourent ici pour 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 avons construit un modèle devant eux (Tony l'a fait en fait) |
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et cela semble avoir eu un impact considérable lorsqu'il a fait cela, en disant : "Ok, vous avez raison. Nous vous l'avons dit aujourd'hui, il y a une alerte". |
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Et vous devriez faire attention aux cas de grippe dans cette zone particulière, car cela semble anormal. Mais nous pourrions aussi leur dire maintenant que, d'accord |
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ces cas sont principalement 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, les problèmes respiratoires et la douleur. |
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et il y a des problèmes gastro-intestinaux. L'information clé que nous pensons être 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 important, c'est parce qu'il est en bas de la liste, nous pensons qu'il l'est, |
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et même ceux-là en bas. Nous avons parlé des jeunes et de la dyspnée, des jeunes et des problèmes de gastro-entérologie, puis des personnes âgées. |
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Donc, vous savez, on a commencé à voir des personnes plus âgées également apparaître dans les données ici. Nous pouvions donc parler de personnes plus jeunes, de personnes plus âgées et de personnes de plus de 15 ans. |
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Les personnes de 20, 30, 40 et 50 ans ne sont pas présentes dans cette épidémie à l'heure actuelle. Il y a donc deux choses à prendre en compte. Quand pourrions-nous donner aux gens des informations le jour de la contamination ? |
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d'une alerte qui se produit et nous pourrions leur donner un ensemble de symptômes à surveiller. Vous savez, lorsque la COVID-19 était déjà bien présente dans notre pays, vous savez que vous avez toujours l'impression d'allumer les nouvelles tous les jours et d'entendre parler d'un symptôme différent. |
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C'est ainsi que nous pouvons gérer ce genre de choses. Vous savez, nous pouvons comprendre |
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vous savez, quels sont les symptômes qui apparaissent de telle sorte que les gens peuvent réellement avoir, vous savez, avoir des informations pour reconnaître quand un problème va réellement survenir et exister. |
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Alors, voici quelques-unes des choses dont nous parlons ici, vous réfléchirez à la façon dont nous pouvons les appliquer maintenant. |
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En utilisant les systèmes d'alerte que je vous ai montrés plus tôt et que j'appelle généralement la méthode TAP, j'utilise simplement des analyses de texte et des graphiques proportionnels. |
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Eh bien, vous savez, nous avons probablement dépassé ce stade maintenant, c'est à nous de le faire. Nous n'avions donc pas les outils nécessaires pour aller chercher à l'époque. |
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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. Ce sont les |
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Ce sont les groupes d'âge qui nous intéressaient également. Continuons donc à parcourir certaines façons dont nous pourrions utiliser ce que nous avons appris dans le cadre de ce projet pour améliorer la situation avec COVID 19. |
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L'une des choses que nous avons faites, bien sûr, c'est de créer cette base de données sur les symptômes. Cette base de données nous fournit des informations quotidiennes sur les symptômes qui apparaissent. |
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Et vous savez qui est malade et où il est malade. Voici donc un extrait de cette base de données dont nous avons parlé, où il y a des informations sur une date, |
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il contient des informations sur le sexe, l'ethnicité, dans les régions de Caroline du Nord. Nous pourrions vous aider à trouver les villes et les codes postaux ou tout ce qui pourrait être 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, par exemple, les nausées, nous savons alors combien de personnes parlent de nausées au cours d'une journée et éventuellement à un endroit. Et donc, ce n'est qu'un extrait de symptômes de |
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de ceci |
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cette base de données. Voyons donc comment nous pourrions l'utiliser. 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 ? Vous savez, c'est là que les gens tombent malades |
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maintenant, ou dans quel endroit une épidémie pourrait se produire 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 des composantes principales. Dans ce cas, comme nous avons ces données configurées, 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. Ok, qu'est-ce que vous voulez savoir ? J'entends donc les gens parler de problèmes respiratoires |
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Concernant le COVID, j'entends des gens parler de fièvre et de symptômes plus intenses. Ce sont des problèmes dont les gens parlent |
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encore plus qu'ils n'écrivent des choses. C'est l'idée du TAP, c'est que nous entrons dans ces champs de textes et que nous comprenons des choses intéressantes. Donc, une fois que nous |
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nous exécutons ces analyses, |
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JMP crée ce merveilleux graphique pour nous. Il est idéal pour communiquer ce qui se passe. Et ce qui se passe dans ce cas, c'est que Charlotte, en Caroline du Nord, |
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est peut-être vraiment inondé de médecins, d'infirmières et peut-être de techniciens des services médicaux d'urgence qui parlent 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 pouvez 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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Donc, c'est une façon dont nous pouvons utiliser ce type d'informations pour |
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Pour l'essentiel, pour obtenir des renseignements, vous savez, des renseignements sur ce qui pourrait se passer ensuite dans des domaines spécifiques. Nous pourrions également parler de la gravité de la même situation. Nous pourrions parler de la gravité des cas et mesurer les mêmes situations. |
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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 avons utilisé JMP pour communiquer ces idées. Un graphique comme celui-ci aurait pu être montré au département de la Sécurité intérieure et nous en avons parlé pendant deux heures, sans nous poser de questions sur la validité. |
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vous savez, c'est de là que viennent les données et ainsi de suite. Nous pourrions en parler et nous pourrions également parler de |
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OK, voilà les informations que vous devez connaître. Ce sont des informations qui vous aideront à comprendre où les gens tombent malades, afin de pouvoir donner des avertissements et sauver des vies. |
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Voilà donc, en quelque sorte, le système que nous avons mis en place. La clé sous-jacente, ce sont les données. |
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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 de données des centres antipoison ici, mais j'ai une longue présentation 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 de, de, d'être assez dynamique en développant notre histoire devant des gens et en leur parlant |
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en vendant la confiance en ce que nous faisons. JMP nous aide à le faire, 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. |
