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利用JMP开发的生物监测技术（2020-US-30MP-577）

SAS 研究所分析师 Sam Edgemon
Tony Cooper，SAS 首席分析顾问

国土安全部提出了一个问题：“我们如何才能发现生物恐怖主义行为？”经过讨论和考虑，我们的答案是：“如果我们能够有效地检测出自然发生的事件（例如流感）的爆发，那么我们就可以发现使用炭疽的袭击，因为两者都表现出相似的症状。” 开发的工具与检测自然发生的爆发变得更加相关，JMP 被用作与美国各级政府互动近五年的主要沟通工具。在本次演讲中，我们将展示如何使用当时开发的这些工具来延缓冠状病毒 COVID-19 的影响。用于演示的数据将来自应急管理系统、急诊科和美国毒物中心。

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扬声器	脚本
萨姆·艾奇蒙	你好。我是 Sam Edgemon。我曾在 SAS 研究所工作，你知道，在 SAS 研究所工作，因为我可以参与很多不同的项目。
	今天我们要讲的是我们合作的一个项目。我参与的几乎所有项目都是和屏幕上的 Tony Cooper 合作的。自从几年前我们在田纳西大学相识以来，我们一直合作。
	我们在田纳西大学学到的东西已经运用到了这个项目中。这个项目是为国土安全部做的。
	国土安全部非常关注生物恐怖主义，他们向 SAS 提出了如何检测生物恐怖主义行为的问题。
	嗯，这是一个值得讨论的问题，如果你想一想
	我们可能会带回的东西。你知道，其中一件事就是你最关心的是什么，事情是什么样子的？
	你担心的是什么？他们谈到了炭疽、蓖麻毒素等一系列恐怖分子可能用来伤害美国人民的危险物质。
	好吧，我们考虑了这个问题以及他们的迫切需要，并尽最大努力对炭疽病和蓖麻毒素进行了研究。
	你知道，我们的研究包括访问网站并研究疾病预防控制中心所说的炭疽病症状，以及
	蓖麻毒素，以及这些东西在走进急诊室或乘坐救护车或呼叫毒物中心的患者身上可能出现的情况。因此，我们在进行这一过程时意识到
	如果你接触过炭疽，症状看起来很像流感。如果你接触过蓖麻毒素，症状看起来很像你可能遇到的任何类型的胃肠道问题。所以我们得出结论，我们对国土安全部的回应是
	是如果我们能检测到流感爆发，或者诺如病毒爆发，或者一些胃肠道疾病的爆发，
	然后我们认为我们可以检测出这些不良元素何时被公开使用。这就是我们采取的途径。所以我们从 EMS 获取数据，然后
	急诊室、急诊科和毒物中心，我们实际上也使用了谷歌搜索引擎数据或社交媒体数据
	检测以前被认为无法检测的东西。但我们在此过程中开发了几种工具。您可以从幻灯片中看到我在这里得到的一些问题的结果
	我们把我们在这里讨论过的不同方法整合在一起。今天我们讨论的时间很短，我会谈到其中一些方法，但让我们深入探讨一下。我想做的只是向你们展示我们进行过的对话类型
	使用 JMP。我们在整个项目中使用 JMP 来传达我们的想法和担忧，传达我们所看到的内容。这种沟通的一个例子可以这样开始，我们从 EMS 获取数据
	系统，医疗系统主要位于北卡罗来纳州。你知道，SAS 总部位于北卡罗来纳州，JMP 总部位于北卡罗来纳州的卡里，
	其中，全国最好的一些医疗数据都存储在北卡罗来纳州。北卡罗来纳大学在这方面做了很多工作。
	事实上，我们与 SAS 和北卡罗来纳大学及北卡罗来纳州立大学合作，为国土安全部开展这个项目，已持续了近五年。
	但我最初向他们展示的是，我们可以从这些数据库中提取哪些数据，这些数据可能会告诉我们有趣的事情。
	让我们来看看这些情况。我最初想讨论的事情之一是，好吧，让我们看看案例。你知道，
	我们能看到每天发生的案件的信息吗？你知道这是我展示的第一个图表之一。你知道，很难从中看到任何东西
	我觉得你真的看不出什么。你知道，有多少案件
	在北卡罗来纳州，每天平均有 2,782 例病例，而且需要整理大量的信息。
	因此，我们可以查看诊断代码，但有些人不喜欢这个想法，认为它不像我们想要的那样清晰，所以我们必须找到方法来获取这些数据并进行研究
	并研究我们能用什么方式来呈现信息。我们认为其中一种方法是识别症状，与我们感兴趣的事物相关的特定症状，
	这又回到这个想法：好吧，我们已经确定了当有人走进急诊室或乘坐救护车时炭疽病是什么样子的。
	所以我们有这些...如果我们识别出这些特定的症状，那么我们就可以去数据中搜索它。
	现在我们可以这样做，我们可以咨询专业人士。这个项目里有很多医疗专业人士和很多医生。奇怪的是
	我很快就发现，当你向一屋子非常非常聪明的人问这样的问题时，什么是……当我寻找流感或诺如病毒时，我应该寻找什么症状，你会得到很多不同的答案。
	所以我想，我真的希望有一种从数学上获取这些信息的方法，而不仅仅是使用意见。我所做的就是整理我所处理的数据
	考虑特定日期的症状和诊断。我打算使用这些诊断代码。
	我最终得出了一组数学上有效的症状，并且我把它设置为可以反复运行
	我们可以深入研究数据，寻找特定的病毒，例如流感、诺如病毒、炭疽病毒、蓖麻毒素或 COVID 19 的症状。
	这个项目再次浮出水面，很多人问我们该怎么做……我们该如何找到问题
	COVID 19 的症状。这正是我再次开始展示的，这些类型的东西。我们如何识别症状？嗯，这是一种方法。
	现在，一旦我们发现这些症状，我们就会编写一些类似于此的代码，这些代码将查看其中一个数据库中的特定字段，并查找我们在分析中发现的内容。
	我们刚刚为您演示了这一点。因此，我们将查看其中一个数据库中的主要投诉字段，以查找特定词语
	我们可能有兴趣这样做。现在完整的程序也会寻找某人说的术语，嗯，某人没有发烧，或者某人没有恶心。所以我们必须识别
	本质上是负面的，以及纯粹的“症状”。所以一旦我们做到了这一点，我们就可以回到
	JMP 并思考，好吧，让我们再看看这些信息。我们这里有这么多病例，但如果我们看一下
	我们已经确定了具体症状
	看看它会是什么样子。
	所以我实际上正在寻找的是有关
	胃肠道问题。我可能一直在寻找流感或类似的东西，但这就是数据的样子。这是相同的数据。它基本上被塑造成看起来像我感兴趣的东西。所以在这种情况下，爆发了
	我们告诉人们他们不知道的诺如病毒，你知道，我们从 1 月 15 日就开始谈论这个话题。
	你知道，在我们开始谈论诺如病毒之前，全世界并不知道它已经爆发。
	这被视为一件大事。你知道，我们收集了数据，清理了数据，留下了我们真正感兴趣的内容
	但我们继续前进。你知道，我们所做的工作重点不只是统计病例或计算诊断代码，我们还在观察描述患者就诊经历的症状
	急诊室，或者他们打电话到毒物控制中心，或者他们乘坐救护车。
	主诉字段、症状字段、
	和自由文本字段。我们研究了描述 EMS 技术人员在现场可能使用的词语的字段。我们研究了描述
	我们研究了护士在有人第一次进入急诊室时可能会使用的词语，以及医生可能会使用的词语。可能不是他们在框中点击的内容，而是他们实际使用的词语。我们还围绕此制定了一个指标。
	该指标
	你知道，它让我们知道
	你知道，提前一个月，北卡罗来纳州某个地区在某个日期发生了一些奇怪的事情。所以我提到这是 1 月 15 日，这是 12 月 6 日
	而且是在同一个地区。真正让人印象深刻的是人们对某件事的谈论程度，如果一个人在谈论这件事，
	它并不重要，因此，这不是什么大问题。如果两个人在谈论它，如果一个护士
	和 EMS 技术人员正在谈论一组特定的症状，或多次提到某种症状，然后我们对其进行测量并根据该信息制定出一个指标。
	所以如果三个人，你知道，医生、护士和急救技术人员，如果我们掌握的信息是这样的，如果他们都在谈论这件事，
	那么这可能是一件大事。这就是 12 月 6 日发生的事情，很多人都在谈论类似于诺如病毒的症状。
	这与媒体在 2 月中旬开始谈论的疫情有关。因此，这被视为......我们向世界讲述媒体在一个月后开始谈论的事情。
	和
	具体来说，我们之所以被吸引到 Cape Fear 地区，是因为很多病例都发生在北卡罗来纳州威尔逊附近的地区，
	威尔逊县和诸如此类的事情。因此，这被视为一件有趣的事情，我们可以提前深入研究，谈论正在发生的事情。现在
	我们继续进行这类工作，你知道，使用这些工具进行生物监测。
	但我们后来做的是，在我们建立了系统之后，它基本上就是运行
	每天，你知道，每小时，每天，诸如此类。因此，每当我们能够说，嗯，
	系统已经预测到疫情爆发，你知道是否注意到了这一点。提供的信息……在某种意义上确实是无噪音的。我们回顾过去，我们发现
	预测每年会有 20 到 30 次警报，
	一年总共有 20 到 30 次警报。因此，我们只是给人们发出通知，让他们调查某事，看看，看看。可能会发生某种情况。但在其中一种情况下，
	我们在国土安全部合作过的一个同事来找我们，说，好吧，我们相信你的警报，所以请告诉我们更多有关它的信息。告诉我们什么
	它由什么组成。这就是他提出的问题。那么，我们做了什么
	正在开发一个模型，就在他面前。
	我们之所以能够做到这一点（这是该模型的结果），是因为我们意识到了
	保存与症状相关的时间和地点的数据，以及与此相关的所有不同的数据，比如年龄、种族。
	所以当我们被问到，它是由什么组成的，然后我们可以......让我们把它放在屏幕的中间，关闭我们周围的一些其他信息，这样你就可以专注于它。
	所以当有人问我们，这次疫情是由什么引起的时，我们在他们面前建立了一个模型（托尼确实这样做了）
	当他这样做时，似乎产生了很大的影响，他说，“好吧，你是对的。现在我们今天已经告诉你了，有一个警报。”
	你应该关注这个特定地区的流感病例，因为它似乎不正常。但我们现在也可以告诉他们，好吧
	这些病例主要由年轻人，即16岁以下的人组成。
	他们谈论的症状是，当他们进入急诊室或上救护车时，会出现发烧、咳嗽、呼吸问题。还有疼痛。
	还有胃肠道问题。我们认为，关键信息是年龄组和症状本身之间的相互作用。
	虽然这一点可能不太重要，因为它排在列表的后面，但我们认为，
	甚至还有这些。我们讨论了年轻人的呼吸困难、年轻人的肠胃问题，然后是老年人。
	所以，你知道，老年人也开始出现在数据中。所以我们可以讨论年轻人、老年人和他们的
	20 多岁、30 多岁、40 多岁和 50 多岁目前还没有出现在这次疫情中。所以这里有几件事。当我们可以在疫情当天向人们提供情报时
	警报发生时，我们可以给他们一组要寻找的症状。你知道，当 COVID 19 在我们国家蔓延时，你知道你似乎仍然每天打开新闻，听到不同的症状。
	这就是我们处理这类事情的方法。你知道，我们可以理解
	你知道，出现了哪些症状，人们可能实际上拥有信息来识别问题何时真正发生和存在。
	所以，这就是我们在这里谈论的一些事情，你会思考我们现在如何应用它。
	使用我之前向您展示的警报系统，您知道，我通常将其称为 TAP 方法，只是使用文本分析和比例图表。
	嗯，你知道，我们现在可能已经超出了那个范围，这取决于我们自己。所以当时我们没有合适的工具去寻找。
	但这些类型的工具可能仍然可以帮助我们说，你知道，这就是我们正在寻找的症状。这些是
	这些年龄段的人也有兴趣了解这些情况。所以，让我们继续探讨一下我们可以利用从该项目中学到的知识来帮助应对 COVID 19 的情况的一些方法。
	我们所做的一件事当然是讨论建立这个症状数据库。症状数据库每天向我们提供有关出现的症状的信息。
	你知道谁生病了，他们在哪里生病。下面是我们讨论过的数据库的摘录，其中有日期信息，
	它包含北卡罗来纳州各地区的性别、种族信息。我们可以将其细分为城镇和邮政编码或任何有用的信息。
	我在文本分析信息中提到了 TAP，现在我们得到了有关症状的 TAP 信息。你知道，如果人们谈论
	比如说恶心，那么我们就知道一天中有多少人在谈论恶心，最终在某个地方。这只是从
	从此
	这个数据库。那么，让我们看看如何使用它。假设你想来找我，急诊室医生或某个调查 COVID 19 的人可能会来找我说，
	那么，人们在哪里生病。你知道，人们在哪里生病
	现在，或者在某个特定地区哪里可能发生疫情。好吧，我们可以采取这种措施来证明这一点。
	我经常使用主成分分析。在本例中，因为我们已经设置了这些数据，所以我可以使用这个工具来识别
	我感兴趣的是分析的内容。在这种情况下，他们问的是地区，你知道，问题是哪里，哪里和什么。好吧，你对什么感兴趣？所以我听到人们谈论呼吸问题
	关于 COVID，我听到人们谈论发烧，这些症状有点加重。这些都是人们正在谈论的问题
	甚至比他们写下来还要多。这就是 TAP 的想法，我们进入那些文本领域并理解有趣的东西。所以一旦我们
	我们进行这些分析，
	JMP 为我们创建了这张精彩的图表。它非常适合传达正在发生的事情。本例中，北卡罗来纳州夏洛特市
	医生、护士和急救技术人员可能会忙得不可开交，他们谈论着病人发烧的情况
	和呼吸系统疾病。如果你想尽可能远离这些疾病，你可以去格林斯博罗或阿什维尔呆一段时间，如果你在罗利达勒姆，你可能会知道接下来会发生什么。
	这就是我们可以利用这类信息来
	本质上是情报，你知道，情报是关于特定领域下一步可能发生什么的。我们也可以在同一情况下讨论严重性。我们可以讨论案件的严重性，并以同样的方式衡量它们在哪里。
	所以你知道这里的关键是组织和利用症状数据库。
	我们使用 JMP 来传达这些想法。像这样的图表可能已经展示给国土安全部，我们轻松地讨论了两个小时，不仅仅是关于有效性的问题，
	你知道，数据来自哪里等等。我们可以讨论这个问题，我们也可以讨论
	好的，这就是你需要知道的信息。这些信息可以帮助你了解人们在哪里生病，这样就可以发出警告，从根本上挽救生命。
	所以，从某种意义上说，这就是我们建立的系统。底层关键是数据。
	再次强调，我们使用的数据是 EMS、ED、毒物中心数据。我这里没有毒物中心数据的示例，但我花了很长时间来讨论如何使用毒物中心数据来发现食源性疾病，与我们这里展示的方式类似。
	然后有能力在人们面前生动地讲述我们的故事并与他们交谈
	你知道，我们出售对我们所做的工作的信任。JMP 帮助我们做到这一点；SAS 代码帮助我们做到这一点。这是一个很好的组合工具，这就是我为这个特别项目所拥有的全部
	主题。感谢您的关注，希望您觉得它有用，并希望我们能帮助您解决这类问题。谢谢。

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