给罗盘”:

•尽管它可能很难告诉基于状态数据,COVID-19热点形成状态,我们应该关注。

•状态数据如何改进,以便能更好的通知政策以及慈善资金的方向?

•了解乡村资助者回应COVID-19。

看着县级数据而非各州允许他们找到大图“隐藏”的趋势,研究人员说。结果,在交互式可视化编译的方法更有效地跟踪冠状病毒集群和直接急需的资源。

“县级可视化显示显著更详细的大景观,当地聚合数据可以独自想念热点COVID飙升的情况下,“说Marynia Kolak,助理主任卫生信息学空间数据中心的科学在芝加哥大学。“如果你只看国家级数据,一个县集群必须极端的出现,那时你已经太晚了,许多这样的预防措施。”

Kolak的以前的工作包括分析阿片类药物流行病的传播,在那里她发现本地化,县级数据是至关重要的。随着冠状病毒开始迅速蔓延,她和同事在空间数据中心的科学工作迅速应用方法更好地识别和跟踪每天COVID-19热点。

“虽然population-dense病例数高,high-travel纽约、新泽西、和西雅图当然是关注的焦点,当地有限的热点地区医院基础设施可以很容易被忽视,“荀李说,在csd数据科学的助理导演。“即使是在过去的几天里我们看到集群出现在奥尔巴尼、格鲁吉亚和快速旋转起来。现在我们得到报告,icu在或能力。”

研究人员担心,即使有少数量的情况下在医院在农村地区,也有相应的床更少,通风,和医务人员,特别是在没有扩大医疗补助。

阅读全文数据集群暴发由路易斯Lerner在来世。