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データサイエンスがコロナウイルス(COVID-19)を阻止する方法

データと分析が、例えば聴きたい音楽のお勧めや、GPS システムによる自動ルート変更まで、日常的な製品の中で役割を果たしていることは誰もが知っています。しかし、現在世界中の人々の健康と経済的福祉を脅かしている病気に対して、分析の力をどのように活かすことができるでしょうか?

1850 年代を振り返ってみると、データサイエンスにおける初期の先駆者たちが世界に驚くべき影響を与えた 2 つの重要な例があり、それが次に起こるかもしれないことを示唆しています。

1 つ目は、データと分析を活用して、病気の流行に大きな変化をもたらした事例です。

時は 1852 年、コレラの大流行がロンドンにまで及んでおり、 すでに 23,000 人以上の人が亡くなっていました。さらに、偏った報道によって人々は、自宅よりも病院のほうが命を落とす可能性が高く、医師が解剖のために患者を殺す「バーキング」が行われている、などと信じ込まされていました。

疫学の父と呼ばれるジョン・スノウ医師は、ロンドンで発生した死亡案件を地理的に分析し、ロンドンのソーホー地区にあった水を供給する井戸「ブロード・ストリート・ポンプ」が汚染されており、それがコレラを引き起こす原因となっていることを突き止めました。

(ジョン・スノウ医師が記録したロンドンのコレラ患者数の地図)

自身の分析結果をもとに、現地の役人を説得してポンプのハンドルを取り外させたところ、コレラの感染者が急速に減少し、ロンドンでの感染拡大を食い止めることができました。

その数年後、ほぼ同じ地域で、フローレンス・ナイチンゲールという若い看護師が別の重大な医療問題を解決しました。当時大英帝国はロシア帝国との戦争のさなかにあり、何千人もの兵士が入院していました。病院の環境は劣悪で、入院しても助かる確率は 60% 未満となっていました。

ナイチンゲールはデータを重視し、新しい手順(手洗いなど)を導入する際には、各手順を詳細なデータで体系的に記録し、その結果を分析しました。中でも有名なのが、ナイチンゲールが野戦病院で実践した手法によって、死亡率が 42% から 2% に減少したという報告です。さらに説得力を高めるため、ナイチンゲールは、ロンドンの一流病院でも同様にデータの収集を行い、これらの革新的な手法を全病院で導入する必要があることを示しました。

このように、当時病気の蔓延を抑えるために行われた手法の多くは、現在も広く実践されています。 信じられないかもしれませんが、当時は悪臭が原因で病気が蔓延すると考えられているほどに、世の中の病気に対する理解は不足していました。

スノーとナイチンゲールという2人の医療関係者は、データサイエンスの先駆者でもあり、その後の多くのデータサイエンスの基礎を築いたのです。両者は、医療分野の専門家として訓練を受けており、その分野におけるエキスパートでした。そして、データにアクセスして分析を行うことで、成果を上げる方法を理解していました。こうしたパターンは、現代においても繰り返され、大きな影響を生み出しています。

2009 年に発生した鳥インフルエンザのパンデミックでは、米国農務省(USDA)が Alteryx を活用して驚異的なスピードで対応することで、流行を食い止めることができました。 地理空間データと最新の分析プラットフォームである Alteryx の活用によって、分析結果をそれまでよりも早く現場に共有することが可能となり、流行の早期終息と経済的影響の軽減に役立てることができたのです。

コロナウイルス(COVID-19) の拡大抑制・終息を促す新たなブレークスルーとは?

中国からの報告によると、感染拡大を遅らせる最大の要因の1つは、人工知能(AI)の活用であると言われています。中国政府は、報告された患者の発生場所を記録し、そのデータを携帯電話の GPS と組み合わせることで、今後どの地域で患者が発生する可能性が高いかを予測する分析モデルを作成しました。この情報をもとに、政府は迅速に隔離を行い、病気の拡大を抑制・阻止するための対策を講じることができました。他の国がこのようなレベルでデータを共有することは難しいかもしれませんが、これらの対策によって中国国内の病気の影響が大幅に軽減されていることが伺え、中国で報告される新規症例数はすでに他の一部の国よりも少なくなりつつあります。

導入事例

地理空間分析を得意とする優れたデータサイエンティストである Deanna Sanchez 氏は、医療地理学を専攻していたこともあり、医療分野におけるノウハウも有しています。Sanchez 氏はこうしたノウハウをコロナウイルスの分析に活かし、データの中に特定のパターンを見出しています。

「Alteryx を使用して、数週間にわたる米国内でのコロナウイルスの感染拡大を示す下のような地図を作成することができました。各点は病気の確認されたケースを表し、色の変化は 1 または複数の患者数を示しています」

注:地図は、2020 年 2 月 11 日 10:50 時点で確認されたケースのデータを示しています。

「感染症の影響が限られていること、大都市に集中していること、非連続的に広がっていることなど、病気の広がり方や発生状況を視覚的に簡単に理解し、素早くインサイトを得られるようになりました。コロナウイルスの発生場所、伝播のパターン、影響を受けやすい人々なども、GIS を使用して効果的に分析することができています」

— PK 社(エクスペリエンスエンジニアリング企業) インテリジェンス & アナリティクス、プラクティスマネージャー、Alteryx ACE、Deanna Sanchez 氏(「How Spatial Analytics Can Help the Fight the Coronavirus」より)

コロナウイルスの蔓延を防ぐために、データサイエンスは引き続き活用されるのでしょうか?

ここ最近の話ですが、飛行機から降りたときに、私がリスクの高い地域に行っていたことを示す分析結果に基づいて CDC からインタビューを受けました。 確かに、これは素晴らしい分析の活用事例であり、現代の分析プラットフォームでは簡単に実装できるものです。しかし、ワクチンの分析や封じ込めの方法、治療効果の分析、救急隊員を守るための新しい手順など、より大きな効果をもたらすブレークスルーが今後次々と生まれてくることを信じています。

今後も、さまざまな専門分野で卓越したノウハウを持つ素晴らしい人々が、高度な分析ツールと技術を活用して、世界に変化をもたらし続けてくれることを期待しています。また、今日のスーパーヒーローであるデータサイエンススキルを持つナレッジワーカーが、COVID-19 にどのように対抗していくのか、さらなる活躍を耳にすることを楽しみにしています。

キーポイント

  • 分析とビッグデータの活用は、致命的な病気の蔓延を理解し、立ち向かうために不可欠となっています。
  • 分野別の専門知識とデータへのアクセス、そしてデータの分析方法を知ることが、ポジティブな結果をもたらす鍵となります。
  • データサイエンスと Alteryx は、世界をより良い方向へと導きます。

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読み物

COVID-19 に対する政府の対応を支援するさまざまな企業を取り上げた読み応えある記事をご覧ください。

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ウェビナーの録画版「The Bleeding Edge: Healthcare Data Analytics + AI Innovation」(最前線:医療データアナリティクス + AI イノベーション)では、医療分析と人工知能(AI)の最新トレンドが、ヘルスケアにおけるイノベーションにどのような影響を与えているかを紹介しています。

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