20 个开源工具可以帮助 COVID-19 治愈研究

政府、科学家和研究机构正在利用技术和创新来应对 COVID-19。

开源工具已经开发出来,一些工具还在继续测试,以支持为最大限度地减少这种致命病毒的后果而采取的措施。

一系列开源工具已经到位,可帮助研究人员了解该疾病、识别传播、预防传播并最大程度地减少进一步传播和死亡。 一系列项目可在 教育生态系统 概述了如何使用不同的工具。

本文介绍了一些用于监测、预防和遏制、诊断和治疗 COVID-19 的开源工具和库。

COVID-19 追踪地图

一月份,JHU 的系统科学与工程中心启动了一项 COVID-19 全球追踪地图 这很快成为国际上值得信赖的实时演变的流行病数据来源。

该地图是开源的,已被顶级媒体组织、小型组织和地方政府用于推动研究和可视化工作。

DXY-COVID-19-爬虫

DXY-COVID-19-Crawler 是 1 月份为应对 COVID-19 而开发的最早的开源项目之一。

开发人员利用了丁香园的数据,丁香园是中国医生用来报告和追踪病例的网站。 他们开发了一个网络爬虫,从网站收集数据并通过 API 和数据仓库提供。 该代码可在 Github.

开放数据包

开放数据工具包 (ODK) 不是新工具。 它曾在 2004 年西非埃博拉疫情和 2019 年刚果民主共和国爆发的埃博拉疫情期间使用过。

它主要帮助用户在接触者追踪、战略映射、决策支持、社区宣传和案例管理中收集、管理和使用数据。

ODK 社区通过在其部署中提供报告表格,进一步推进了其对 COVID-19 的使用。 该表格是根据世界卫生组织的病例调查和接触者追踪及调查协议设计的。

主要开发人员还为任何已部署 ODK 以响应 COVID-19 的组织提供免费支持。

下一株

下一株 追踪病原体的进化。 它以前曾被用于计算疾病的家族史,从而能够预测疾病的进展。

它已成功用于以前的流行病,例如埃博拉病毒。 通过共享所有流感数据全球倡议 (Gisaid) 的基因数据,Nextxtrain 被用于应对 COVID-19。

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数字信息系统2

你可能已经知道 数字信息系统2. 它是世界上最大的健康信息管理系统。 它在 70 多个国家/地区使用。 作为应对 COVID-19 的一部分,DHIS2 发布了一个数字数据包,可加速感染检测、报告、监测和疾病治疗。

DHIS2 数字数据包使用符合 WHO 关于 COVID-19 病例定义和监测的协议的标准元数据,以实现快速部署和响应。

皮科巴西爪哇

印度尼西亚疾病和灾难信息与协调中心是一个危机应对中心,旨在缓解和应对印度尼西亚西爪哇省的 COVID-19。

作为响应的一部分,Jabar 数字服务开发了一个 开源网络工具和应用程序 允许用户访问最新的 COVID-19 数据。

打开MRS

OpenMRS 是一种在全球许多发展中国家使用的患者护理系统。 由于其灵活性 OpenMRS系统,医疗资源紧张的国家可以将其用于 COVID-19 的监测、筛查和治疗。

该系统可以让他们获得有关处理危机的基于科学的信息,从而帮助他们扩展能力。

开放式管理信息系统

OpenLMIS项目 利用以社区为中心的策略来开发开源和可调整的物流管理信息系统。 OpenLMIS 系统旨在提高数据准确性、增强责任感、提高数据及时性和可见性。

OpenLMIS 系统旨在加强健康供应链、医疗资源清单,以提供可用医疗用品的清晰画面,包括测试套件和 PPE(个人防护设备)。 该工具可以有效地部署以支持决策者分配资源以应对 COVID-19。

健康网站

全球健康站点测绘项目 是一个旨在绘制世界上每家医疗机构地图并使每家医院的详细信息易于访问的项目。 通过 API 可以访问有关卫生设施的数据。

通过与用户合作,healthsites.io 团队捕获并验证每个医疗机构的位置和联系方式,并通过开放数据许可证免费提供和访问数据。

索玛斯

索马斯 (监测疫情应对管理与分析系统) 是一个开源移动电子医疗系统。 它已被部署用于实施疾病控制和疫情管理程序。

它已在多个国家有效部署,包括加纳、尼日利亚、尼泊尔和斐济,用于 COVID-19 监测和早期检测。

SORMAS 是一个免费的开源系统,遵循数据保护标准。

东京 COVID-19

与许多其他城市和政府不同, 东京都 开发了一个开源网站,向其居民通报 COVID-19。 通过将其开源,该站点已经收到了 200 多个用户的贡献。 其他三个城市,千叶、长野和福冈,已经重新创建了该网站。

开放ELIS

的目的 OpenELIS 健康系统 旨在通过提供先进的、基于标准的实验室信息管理系统来改善医疗保健,该系统可用于各种健康计划以改进治疗方案。

COVID-19 疫情对接触者追踪和对疑似病例进行大规模检测提出了全球性挑战。 OpenELIS 系统可以有效地部署在应对 COVID-19 中,以促进实验室测试和结果的跟踪。

社区卫生工具包 是开源工具和开放访问资源的集合,旨在构建和部署数字工具,用于难以到达地区的社区卫生计划。

社区卫生工具包开发者社区已动员起来开发旨在支持社区卫生工作者应对 COVID-19 的工具和资源。

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编钟

COVID-19 流行病医院影响模型 (CHIME) 是由宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学医学院的数据科学家开发的开源应用程序。 它是一种在线工具,可让医院预测病毒对医疗资源的影响。

它是使用 Python 和 pandas 开源依赖项开发的。

COVID 护理地图

COVID 护理地图 有助于绘制现有的医疗保健资源,并预测医院床位、呼吸机、医疗用品和人员配备方面的缺口。 所有方法、数据处理工具、可视化和源代码都是免费和开源的。

COVID Care Map 项目旨在预测并采取行动以寻求支持,以有效地照顾数量迅速增加的 COVID-19 感染者和需要重症监护的人。

语言环境.ai

Locale.ai 开发了一种开源的交互式可视化工具,可以显示全球所有确诊的 COVID-19 病例。 它查询来自约翰霍普金斯大学的开源数据集。

Locale.ai 开发了 COVID-19可视化网站 通过使用 Vue.js,这是一个流行的框架,允许开发人员创建现代 Web 应用程序。

世界各地的 COVID-19

这个应用程序 利用地图可视化来监控 COVID-19 的传播、确诊病例和疾病在全球的发展。 它使用来自约翰霍普金斯大学 CSSE 的数据。

冠状病毒追踪器

这是由 John Coene 开发的 Shiny 应用程序。 它通过使用来自约翰霍普金斯大学、DXY 数据和微信的数据来跟踪 COVID-19 的传播。 该应用程序按时间和地区显示疑似、确诊和康复病例数。 该代码可在 Github.

COVID-19 全球案例

COVID-19 全球案例 是由 Christoph Schoenenberger 开发的 Shiny 应用程序,可在地图、绘图、汇总表和数字上显示 COVID-19 的发展情况。 它的代码可以在 Github 上找到。

政府和 COVID-19

这是由开发的闪亮应用程序 塞巴斯蒂安·恩格尔-沃尔夫. 它绘制了 COVID-19 指数增长、双重感染天数、确诊病例、死亡率以及不同地区每 100,000 人确诊病例数的地图。 该代码在 Github 上可用。

包起来

开源社区对 COVID-19 大流行做出了快速有效的反应。 许多项目已经建成并将继续建设,以应对这种疾病的传播。 本文介绍了其中的一些项目。 疾病在未来几周内将如何发展仍存在不确定性。 更多可以利用现有开源技术的项目将在与这种致命疾病的斗争中找到一席之地。

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