Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Die Rolle der KI bei der Impfstoffverteilung
Einführung
Die Rolle der KI bei der Impfstoffverteilung wird für die Impfung der Weltbevölkerung gegen künftige Pandemien von entscheidender Bedeutung sein. Die Verteilung von Impfstoffen ist eine der größten logistischen Herausforderungen und ich denke, dass KI genutzt werden kann, um uns bei der gerechten Verteilung aller Impfstoffe zu helfen.
Die Impfstoffverteilung steht vor den folgenden Herausforderungen, bei denen KI helfen kann, vorausgesetzt, wir verfügen über qualitativ hochwertige und genaue Daten.
Nachfragevorhersage.
Vertriebsnetz.
Leitung der Lieferkette.
Impfprioritäten.
Abfallreduzierung.
Überwachung unerwünschter Ereignisse.
Schwachstellenkartierung
Nachfragevorhersage
Eine genaue Prognose der Nachfrage nach dem Impfstoff ist für die Impfstoffverteilung besonders wichtig und diese Übung hilft bei der Identifizierung und dem Aufbau des Vertriebsnetzwerks, in dem diese Impfstoffe für eine effiziente Einführung vorhanden sein müssen. Wir möchten, dass die richtige Menge an Impfstoff vor allen anderen die richtige Bevölkerungsgruppe erreicht, die ihn dringend benötigt.
Bedarfsprognosen können durch die Identifizierung der richtigen Parameter für die am stärksten gefährdete Bevölkerungsgruppe durchgeführt werden. Dies bedeutet, dass anonyme Daten zu komorbiden Erkrankungen zusammengestellt werden, die sich auf die Schwere der Krankheit auswirken. Sobald wir diese Informationen haben, können wir die Dosen gleichmäßig auf der ganzen Welt verteilen und mehr Leben retten. Dies trägt dazu bei, dass die Verteilung fair und möglichst effektiv erfolgt. Der Einsatz von KI-basierten Algorithmen zur Identifizierung gefährdeter Patienten und der kritischen Masse der Patienten ist für eine wirksame Impfstoffverteilung sehr wichtig.
Die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Impfstoffverteilung kann nicht unterschätzt werden, insbesondere wenn wir wollen, dass der Impfstoff effektiv und effizient verteilt wird. Wir hätten besser auf die Verteilung von Impfstoffen vorbereitet sein können, wenn wir eine bessere Nachfrageprognose für die weltweite Verteilung von Impfstoffen gehabt hätten. Wir sollten damit beginnen, anonyme Daten für zukünftige Pandemien zu sammeln, um besser vorbereitet zu sein. Bedenken Sie, dass die Nachfrage nach Impfstoffen eindimensional ist. Daher sind Techniken zur Bedarfsprognose erforderlich, um sicherzustellen, dass Impfstoffe eine bestimmte Bevölkerungsgruppe im Voraus erreichen.
Das Internet der Dinge und die Analyse von Daten zu Standort, Postleitzahl und Demografie von Mobiltelefonen werden ein klares Bild der Nachfrage nach Impfstoffen liefern. Dadurch können Apotheken und Krankenhäuser in verschiedenen Regionen mit der richtigen Dosismenge angesteuert werden, um den Bedarf in der Gemeinde zu decken.
Daten können auch dabei helfen, die Zahl der geimpften Personen in der Region zu ermitteln. Mindestens 80–90 % der Bevölkerung müssen geimpft sein, um Immunität gegen jede Krankheit zu erlangen. Dies wird uns helfen, jede grassierende Pandemie schnell zu bekämpfen und uns in Echtzeit anzupassen.
Die Wahrscheinlichkeitsmodellierung kann KI-Systeme bei der Entwicklung einer Prioritätenliste unterstützen. Auf diese Weise können Gesundheitsexperten und beteiligte Parteien die Entscheidungsfindung beschleunigen und vereinfachen.
Das Generieren von Priorisierungsgruppen ist keine einfache Aufgabe. Es erfordert die Zeit und Mühe verschiedener Experten, wie Mathematiker, Kliniker und Datenanalysten. Mithilfe von KI können wir jedoch mit einem einfacheren Ansatz ein ähnliches Ergebnis erzielen. Das spart Zeit und Mühe.
Diese Ansätze sind universell, das heißt, sie können auf andere Szenarien über eine bestimmte Pandemie hinaus angewendet werden. Darüber hinaus ist ein vereinfachter Ansatz für Länder zugänglicher, die keinen Zugang zu Fachwissen und Daten haben.
Künstliche Intelligenz optimiert die Entscheidungsunterstützung, indem sie das komplizierte Zusammenspiel von Impfdemografie, -zielen, -ökonomie und -angeboten berücksichtigt. Grundsätzlich kann ein KI-System dabei helfen, zwei wesentliche Engpässe zu beseitigen:
- Gerechtigkeit bei der Impfstoffverteilung.
- Aufbau eines Speichernetzwerks.
- Vertriebsnetze.
Vertriebsnetz
Bei allen Impfstoffen ist es umso wichtiger, die Effizienz sicherzustellen, da die Nachfrage zunächst das Angebot bei weitem übersteigt und jede Dosis wertvoll ist. Wenn Impfstoffe ein so gefragtes Gut sind, sind sie sowohl wertvoll als auch teuer. In diesen Situationen ist es sehr wertvoll, die Verschwendung zu reduzieren.
Die Identifizierung von Lagereinrichtungen und deren schrittweise Einrichtung an Orten auf der Grundlage von Bedarfsprognosen werden eine große Hilfe für eine effiziente Verteilung sein. Dies wird dazu beitragen, die Verschwendung wertvoller Dosen zu reduzieren.
Sobald ein Vertriebsnetz in Betrieb ist, ist die Überwachung seiner Funktionsweise und die Verfolgung von Dosen auf ihrem Weg durch die Lieferkette ein weiterer Bereich, in dem KI eine wertvolle Rolle spielen wird.
Leitung der Lieferkette
Die Lieferkette ist ein integraler Bestandteil der Produktion, Verteilung und Verabreichung von Impfstoffen. KI ist in der Lage, autonome Versorgungsvorgänge bereitzustellen. Dies gilt insbesondere dort, wo Entscheidungen über die Zuteilung von Material und die Verteilung von Impfstoffen getroffen werden, von bestehenden Engpässen bei pharmazeutischen Inhaltsstoffen bis hin zum Temperaturmanagement.
In die gesamte Lieferkette integrierte Algorithmen und Sensoren gewährleisten die Transparenz der Lieferkettenleistung in Echtzeit und berücksichtigen gleichzeitig die Reserven. Wenn also ein Naturkatastrophenereignis die Versorgung mit Impfstoffen beeinträchtigt, könnte das KI-System den effektivsten Weg ermitteln, um die Produktion und Verteilung des Arzneimittels zu steigern.
Bestehende KI-Lösungen können die Prävention und Behebung globaler Impfstoffengpässe ermöglichen. Sie können auch dazu beitragen, Ressourcen zu sparen und die Impfgeschwindigkeit zu maximieren.
Darüber hinaus könnten Transparenz und Prognosen in der Lieferkette dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Produktion und Zuteilung von Impfstoffen mit der Nachfrage übereinstimmt.
Heute können KI, IoT und Blockchain eingesetzt werden, um die Effizienz, Zusammenarbeit und Genauigkeit der Lieferkette zu verbessern. Darüber hinaus ermöglichen KI-Systeme, Blockchain und andere Technologien ein intelligenteres Impfstoffmanagement. Dies erreichen sie, indem sie eine Nachverfolgung und Transparenz der Lieferkette nahezu in Echtzeit ermöglichen.
KI-Systeme können auch bei der Qualitätskontrolle helfen – einem zentralen Bestandteil der Impfstoffherstellung und des Lieferkettenmanagements.
Impfprioritäten
KI könnte der Motor sein, der den Impfstoffindex generiert. Diese Engine könnte medizinische, sozioökonomische und Erfahrungsdaten aus früheren Pandemien nutzen, um Pflegeempfehlungen abzugeben. Eine dieser Empfehlungen könnte darin bestehen, die Impfprioritäten auf der Grundlage von Komorbiditätsdaten festzulegen (hier könnten Datenschutzbedenken bestehen, solange die Daten jedoch sicher und verschlüsselt sind).
Diese Priorisierung kann dazu beitragen, die Ausbreitung der Pandemie durch gefährdete Bevölkerungsgruppen in unseren Gemeinden zu stoppen, und kann auch dazu beitragen, wichtige Superspreizer anhand des Verhaltens der Pandemie innerhalb der menschlichen Spezies zu identifizieren.
Abfallreduzierung
KI kann dabei helfen, Abfälle in der Lieferkette und bei der Herstellung zu kontrollieren und ein Vertriebsnetzwerk zu koordinieren, das sicherstellt, dass jeder Impfstoff nur an Einrichtungen versandt wird, die ordnungsgemäß damit umgehen können und sich in angemessener Nähe zu den abgestuften Bevölkerungsgruppen befinden.
Während Sendungen unterwegs sind, können IoT-fähige Sensoren den Standort und die Temperatur der Impfstoffe überwachen, sodass intelligente Algorithmen Routen optimieren können, um Effizienz zu erzielen und potenzielle Störungen wie Unwetter zu vermeiden, die Sendungen gefährden könnten.
Das Erkennen von Fehlern im Zusammenhang mit der Verabreichung des Impfstoffs wird viel schwieriger zu beheben sein, aber die Einrichtung intelligenter Inventarsysteme, die eine Nachverfolgung der Dosen ermöglichen, kann immens hilfreich sein. Agenturen können diese Bemühungen durch gezielte Outreach-Kampagnen ergänzen, die Bevölkerungsgruppen auf der Grundlage ihrer Kommunikationspräferenzen ansprechen, die durch die historische Nutzung in diesen Gemeinschaften ermittelt wurden. Ein Tracking-Code kann dabei helfen, eine Geschichte über den Einsatz und die Anforderungen von Impfungen in großen Gemeinden zusammenzustellen. Dies erfordert das Zusammenwirken komplexer Algorithmen und einen sehr großen, genauen Datensatz.
Überwachung unerwünschter Ereignisse
Nach der Impfung müssen staatliche Gesundheitsbehörden und Impfstoffhersteller die geimpften Personen auf ungewöhnliche Nebenwirkungen oder einzigartige Komplikationen überwachen. Impfstoffe werden in der Regel an Zehntausenden Menschen getestet. Allerdings kann es zu einigen Nebenwirkungen kommen, die möglicherweise erst zutage treten, nachdem Millionen von Menschen die Impfung erhalten haben.
Viele Regierungen verlangen von Impfstoffherstellern und Gesundheitsexperten, dass sie Berichte über alle unerwarteten Anzeichen und Symptome einreichen, die bei Patienten nach der Impfung auftreten. Selbst wenn das Medikament einer kleinen Gruppe von Menschen verabreicht wird, kann die Anzahl der Berichte umfangreich sein und eine sehr detaillierte Analyse erfordern.
Mehrere Symptome, die normalerweise gemeldet werden, erweisen sich letztendlich als Fehlalarme, wobei einige nichts mit dem Impfstoff zu tun haben. Aber manchmal können sie auf ein ernstes Sicherheitsproblem hinweisen, das Forscher in früheren klinischen Studien möglicherweise übersehen haben. KI kann dabei helfen, diese Symptome und den Zeitpunkt ihres Auftretens abzubilden, um Wissenschaftlern dabei zu helfen, ein klares Bild davon zu zeichnen, wie der menschliche Körper auf einen Impfstoff reagiert.
Regierungen und Arzneimittelhersteller wenden sich nun hilfesuchend an die künstliche Intelligenz. KI-Systeme können die Berichtsdaten analysieren, Muster identifizieren, die auf das Auftreten von Sicherheitsproblemen hinweisen, und das Problem kennzeichnen. Auf diese Weise können Experten weitere Untersuchungen durchführen, und dies wird auch die Testzeit für jeden Impfstoff verkürzen. Der Nutzen davon ist tausendfach, wenn wir die Zeit verkürzen und die Markteinführung beschleunigen können.
Schwachstellenkartierung
Abgesehen davon, dass die öffentliche Gesundheit verheerend ist, verschärft jede Pandemie die Ungleichheit auf der ganzen Welt oder macht sie sichtbar. Arme Menschen haben übermäßig unter Pandemien gelitten und gleichzeitig mit ernsthaften finanziellen Problemen zu kämpfen. Sozioökonomisch benachteiligte Bevölkerungsgruppen sind oft schwer zu erreichen. Außerdem sind sie diejenigen, die zuletzt geimpft werden, dennoch sind sie die am stärksten gefährdete Gruppe.
In den meisten Ländern stammen Armutsdatensätze aus Volkszählungen und anderen Haushaltsbefragungen, die in der Regel nach zehn Jahren oder länger durchgeführt werden. Diese Datensätze reichen jedoch nicht aus, um eine Karte der gefährdeten Bevölkerung in einem Land zu erstellen. Zur gefährdeten Bevölkerung gehören neben den Armen auch ältere Menschen, Kranke, Arbeitslose sowie rassische und ethnische Minderheiten.
Die Länder müssen sich experimentelle Datenquellen ansehen, um die fehlenden Informationen über ihre gefährdete Bevölkerung zu ergänzen. Experimentelle Daten können als Proxy dafür dienen, wo sich gefährdete Mitglieder aufhalten. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass diese Menschen während einer Pandemie so schnell wie möglich Hilfe erhalten.
KI-Systeme können experimentelle Daten berücksichtigen, um die Vulnerability Map so zu aktualisieren, dass sie diese Populationen darstellt.
KI-Systeme können der Karte eine weitere Ebene für ökologische und soziale Determinanten der Gesundheit hinzufügen, darunter Ernährungsunsicherheit, Arbeitsplätze mit niedrigem Einkommen und Luftverschmutzung. Eine KI-aktualisierte Schwachstellenkarte erleichtert die Identifizierung von Personen, denen bei der Ausbreitung und Bekämpfung einer Pandemie Vorrang eingeräumt werden muss.
Abschluss
Die meisten Technologen und Gesundheitsexperten glauben, dass KI die Impfprobleme bei den meisten Pandemien lösen kann. Es kann Unternehmen dabei helfen, produktiver zu sein und Mitarbeiter effizienter zu machen.
KI hatte nur begrenzte Auswirkungen auf die Suche nach der Suche nach Behandlungs- und Entwicklungsimpfstoffen für COVID-19. Aber es wird eine bedeutende Rolle bei der Bekämpfung der nächsten Pandemie spielen. Wir haben noch einen langen Weg vor uns, aber KI wird die Impfverteilung revolutionieren, um Gerechtigkeit und Effizienz zu schaffen, damit wir proaktiv sein können, wenn die nächste Pandemie zuschlägt.
Anzeige
