الإمارات تعمل على بناء قاعدة بيانات لصنع نموذج يتوقع مستقبل وباء كورونا

الدكتور خوان أكونا

وكالات

الإثنين، 11 مايو 2020 03:57 م

أعلنت دولة الإمارات العربية، أن هناك جهود لبناء قاعدة بيانات محلية، لصنع نموذج رياضى يتوقع مستقبل تفشى فيروس كورونا ، بالتعاون مع جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا، بهدف قراءة الواقع وفهمه بشكل أدق وتوقع المستقبل ونتائجه.

وحددت 4 خطوات يتم العمل عليها حالياً لبناء قاعدة بيانات تسهم فى الوصول إلى نموذج ناجح، تتلخص في تطبيق نماذج خاصة بكل منطقة أو إمارة في الدولة، التعاون مع المؤسسات الصحية بأبوظبي، تحسين النماذج الحالية مع ظهور معلومات جديدة عن الفيروس، وزيادة الثقة بالمعلومات مع نمو المعرفة الوبائية السريرية.

جاء ذلك خلال محاضرة افتراضية قدمها رئيس قسم علم الأوبئة والصحة العامة ، والعميد المساعد للأبحاث، والأستاذ المشارك في علم الوراثة وعلم الأوبئة في كلية الطب والعلوم الصحية بجامعة خليفة الدكتور خوان أكونا، اليوم الاثنين، بحثت الدور الرئيس الذي تلعبه الصحة العامة وعلوم البيانات والنمذجة الرياضية في مساعدة واضعي السياسات والعلماء على فهم جائحة «كوفيد-19» بشكل أفضل.

وأوضح الدكتور خوان أكونا أن الإمارات تعد واحدة من أكثر دول العالم أماناً بالوقت الحالي في مواجهة تفشي فيروس كورونا المستجد بسبب الاستجابة السريعة والتعامل المدروس مع المرحلة، مضيفاً أن العالم لا يزال يمر في مرحلة تفشي الفيروس والمطلوب هو الالتزام التام وعدم الانقياد خلف الشائعات على الإنترنت عن طرق وقاية غير صحيحة التي تؤدي لنتائج سليبة على صحة الإنسان.

وتحدث أكونا عن أهمية النماذج الرياضية التي يستخدمها علماء الرياضيات لقراءة الواقع وفهمه بشكل أدق وتوقع المستقبل النتائج، مبيناً أن هذه النماذج تساعد العلماء على توقع الآتي لكنها لا تعطي نتائج دقيقة بالضرورة، إذ إن كثيراً من النماذج التي طرحت في بداية أزمة كورونا لم تصدق نتائجها بسبب قلة المعلومات التي ارتكزت عليها آنذاك وافتقارها العوامل السببية التي تؤثر بشكل مباشر على شكل المنحنى النهائي.

وحدد أكونا 6 استخدامات لنماذج علم الأوبئة ومنها فهم تفشي المرض، التنبؤ بالجدول الزمني لها، توقع الموارد المطلوبة، فهم تأثير التدخلات، إدارة عدم اليقين، فهم البيانات التي يجب جمعها، مضيفاً أنه يمكن العثور على اثنين من الموافقات الرئيسية لنمذجة الأوبئة وهي الحتمية والعشوائية.

وبين أن التوقعات المبنية على المدى القصير أفضل وأكثر دقة من التوقعات على المدى البعيد وتساعد في كشف الموارد المطلوبة التي يحتاجها القطاع الصحي الآن، وتتوقع الآثار الآنية بشكل أفضل.