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Teradata参加MIT举办的对抗新冠的黑客松大赛

Teradata参加MIT举办的对抗新冠的黑客松大赛
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在4月3-5日的这个周末,Teradata参加了MIT举办的对抗新冠的黑客松大赛MIT COVID Challenge Hackathon,这项活动旨在通过设计并指导参赛团队发现对抗疫情的方法。每个参赛团队里都有各式各样的成员,例如医学生、医疗中心的创新指导、用户体验设计师、生物医学工程师、数据科学家以及临床咨询师等。

Teradata的员工们作为导师支持并参加了这项活动,将各团队的解决方案往前推进一步。参赛团队们专注于解决的关键问题包括:

在医护人员、物料供应和资源短缺的情况下,如何支援医院?
  • 测试新冠免疫状况
  • 在新冠疫情全球蔓延的形势下探索提供医疗服务的新方式
  • 协调并分配医疗资源
  • 医院选址转移及公共设施
  • 对医护人员的保障、管理与训练
如何保护易受感染的民众不受新冠疫情影响?
  • 普及并提升对于新冠疾病教育和资源的覆盖度
  • 什么样的人应该在何时接受检测?
  • 居家治疗的患者分类
  • 新冠疾病治疗及管理
  • 保持社交距离和隔离的影响
 
活动过程中
一支名为“社区医疗”的参赛队伍专注于开发一个平台,将年长者、年轻人的需求,对接给通过技术手段进行支持的志愿者。这个团队会利用很多有经验的人员会使用的技术,例如Facebook用户群体及IVR调研法等,来对接志愿者及注册医护人员的资源。他们的目标是:在患者需要急切帮助时,帮助他们降低行动的复杂度和所需时间。Screen-Shot-2020-04-09-at-4-20-01-PM.png
而另外一支团队则专注于测试数据,以帮助确保最易受感染的群体能够优先得到新冠检测,这是一项非常关键的工作,尤其是在检测试剂盒的供应将一直处于有限状态的情况下。他们努力致力于搭建一个恰当的平台,能让物资供给方安全地录入数据,然后使用最新的数据,将这些信息和检测需求进行匹配。这样就能解决针对有症状人群和无症状人群的建模问题,而这个平台目前的可用程度还在初期建立阶段。这个小组在探寻优化现有模型的方法,不再仅仅关注于通过普通的统计调查来收集各种症状 – 而要快速大规模地推动这种方法的采用,是很具有挑战性的。
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这两张图展示了本次黑客松中杰出团队的工作成果,我们非常感谢MIT举办了这场活动。这些团队也会继续推进他们的解决方案落地,Teradata也会继续志愿参与并提供服务,这也是我们Teradata Cares计划的一部分,推动全球人道主义援助工作,让世界更美好。
Portrait of Dan Ulatowski

(Author):
Dan Ulatowski

Mr. Ulatowski, an epidemiologist formerly of the Department of Health Science Research at Mayo Clinic, focuses on applying analytic techniques for a variety of client strategic initiatives, primarily centered on patient and member insight programs for healthcare and life science organizations. His accomplishments include leading the design of quality outcomes programs for two accountable care organizations, genetic engineering and research in therapy design for treatment of West Nile virus, and implementing a human factors engineering program assessing adoption of digital technology across health centers supporting underserved patients for a large west coast provider organization. His current initiatives focus on merging statistical analysis of both the social science and clinical data. Educated at the University of Wisconsin-Madison, his interests include understanding the impacts of human behavior on both epidemiologic studies and health policy.

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