MOnitoring Utbrottshändelser för sjukdomsövervakning i ett datavetenskapligt sammanhang (MOOD)

I en föränderlig miljö på grund av klimatförändringar, djurs och människors rörlighet, befolkningstillväxt och urbanisering finns det en ökad risk för uppkomst av nya och exotiska patogener. Folkhälsotjänstemän som har till uppgift att skydda medborgarna mot utbrott av infektionssjukdomar förlitar sig vanligtvis på officiella rapporter om specifika sjukdomar från vårdgivare (indikatorbaserad övervakning eller IBS). Men i allt högre grad använder de händelsebaserad övervakning (EBS), med hjälp av rapporter, berättelser, rykten och annan information som överförs via formella eller informella kanaler, inklusive bloggar, telefonjourer och sociala medier. Fördelen med EBS är dess aktualitet, eftersom det speglar händelser innan många patienter har besökt vårdgivare eller fått positiva testresultat.

Det EU-finansierade MOOD-projektet utnyttjar datautvinning och analys av stordata för att öka nyttan av EBS. Naturligtvis skulle det inte vara komplett utan en onlineplattform som är utformad för att uppmuntra rutinmässig användning, möjliggöra realtidsanalys och förbättra datainsamling och tolkning. MOOD-projektet syftar till att utnyttja datautvinning och analysteknik till stordata från flera källor för att förbättra upptäckt, övervakning och bedömning av nya sjukdomar i Europa. I detta syfte kommer MOOD att inrätta en ram och visualiseringsplattform som möjliggör realtidsanalys och tolkning av epidemiologiska och genetiska data i kombination med miljömässiga och socioekonomiska kovariater i en integrerad sektorsövergripande, tvärvetenskaplig One health-strategi:

1. Datautvinningsmetoder för att samla in och kombinera heterogena stordata.
2. Ett nätverk av sjukdomsexperter för att definiera drivkrafter för sjukdomsuppkomst.
3. Dataanalysmetoder som tillämpas på stordata för att modellera sjukdomsuppkomst och spridning.
4. Färdiganvänd onlineplattform avsedd för slutanvändare, dvs. nationella och internationella folkhälsoorganisationer för människor och djur, anpassad till deras behov, kompletterad med kapacitetsuppbyggnad och nätverk av sjukdomsexperter för att underlätta riskbedömning av upptäckta signaler.

MOOD output kommer att utformas och utvecklas tillsammans med slutanvändarna för att säkerställa deras rutinmässiga användning under och efter MOOD. De kommer att testas och finjusteras på luftburna, vektorburna, vattenburna modellsjukdomar, inklusive antimikrobiell resistens. Omfattande samråd med slutanvändare, studier av hindren för datadelning, spridnings- och utbildningsverksamhet och studier av kostnadseffektiviteten i MOOD-resultaten kommer att stödja en framtida hållbar användning av användarna.