НЬЮ-ЙОРК – Когда в марте 2020 года началась пандемия COVID-19, в Афганистане было всего 300 аппаратов ИВЛ и два отделения интенсивной терапии. Ранние эпидемиологические модели предсказывали, что в стране с населением около 38 миллионов человек, к началу лета пик заболеваемости может достичь 520 000 случаев заражения и 3900 смертей в день. Столкнувшись с перспективой в десять миллионов заболевших в течение нескольких месяцев, гуманитарные работники и правительственные чиновники приготовились к катастрофе в области общественного здравоохранения.
Чтобы помочь директивным органам понять, на чем сосредоточить свои ограниченные ресурсы, Управление Организации Объединенных Наций по координации гуманитарных вопросов (УКГВ) и Фонд Рокфеллера использовали фактические данные по Афганистану – включая показатели заражения COVID-19 и расположение медицинских учреждений – для прогнозирования количества случаев заболевания, госпитализаций и смертей за четырехнедельный период. Этот более реалистичный прогноз помог официальным лицам подготовиться к пику заболеваемости и смертей, который оказался ниже, чем прогнозы других моделей. Точное прогнозирование нужд позволяет более эффективно реагировать на гуманитарные проблемы.
Но модели хороши настолько, насколько хороши данные, на которые они опираются. И чтобы подготовиться к следующему кризису, мир должен получать и делиться более точными данными.
Руководящий принцип, лежащий в основе нашей модели, которую мы разработали с Лабораторией прикладной физики Университета Джона Хопкинса, заключался в поддержке принятия краткосрочных оперативных решений для защиты и спасения большего числа жизней в условиях гуманитарных кризисов. Помимо Афганистана, мы использовали эту модель в Демократической Республике Конго, Ираке, Сомали, Южном Судане и Судане. Мы включили данные, связанные с COVID-19, скорректированные с учетом занижения сведений, а также данные о моделях мобильности, инфраструктуре здравоохранения и степени уязвимости населения в результате отсутствия продовольственной безопасности или сопутствующих заболеваний, таких как диабет.
Наш опыт построения прогностической модели и ее использования представителями общественного здравоохранения в этих странах показал, что такой подход может привести к лучшим гуманитарным результатам. Но это также было напоминанием о том, что значительные проблемы с данными, в отношении как пробелов, так и качества, ограничивают жизнеспособность и точность таких моделей для наиболее уязвимых стран мира. Например, данным о распространенности сердечно-сосудистых заболеваний в некоторых беднейших странах уже 4-7 лет, а данные по Судану и Южному Судану вовсе отсутствуют.
В глобальном масштабе, нам по-прежнему не хватает около 50% данных, необходимых для эффективного реагирования в странах, переживающих чрезвычайные гуманитарные ситуации. УКГВ и Фонд Рокфеллера сотрудничают с целью обеспечить раннее понимание кризисов во время и после пандемии COVID-19. Но полная реализация потенциала нашего подхода зависит от вклада других.
Access every new PS commentary, our entire On Point suite of subscriber-exclusive content – including Longer Reads, Insider Interviews, Big Picture/Big Question, and Say More – and the full PS archive.
Subscribe Now
Таким образом, по мере того как правительства, банки развития, крупные гуманитарные агентства и агентства развития анализируют первый год пандемии и принятые меры реагирования, а также обсуждения, состоявшиеся на недавних весенних встречах Всемирного банка, они должны признать ключевую роль, которую будут играть данные в восстановлении после этого кризиса и предотвращении будущих. Заполнение пробелов в критически важных данных должно быть главным приоритетом для всех субъектов, занимающихся вопросами гуманитарной помощи и развития.
Таким образом, правительствам, гуманитарным организациям и региональным банкам развития необходимо вкладывать средства в сбор данных, инфраструктуру обмена данными и людей, которые управляют этими процессами. Точно так же, эти заинтересованные стороны должны научиться более ответственно делиться своими данными через открытые платформы данных и поддерживать строгие стандарты взаимодействия.
Там, где данные недоступны, частный сектор должен разработать новые источники информации посредством инновационных методов, таких как использование анонимных данных в социальных сетях или записей телефонных разговоров, чтобы понять модели перемещения населения. Безусловно, обмен данными зависит от доверия. Поэтому мир должен прислушаться к недавнему призыву Всемирного банка к заключению нового общественного договора о данных, основанных на общей социальной и экономической ценности, справедливой выгоде и укреплении уверенности в том, что данные не будут использоваться неправомерно теми, кто их собирает.
Глобальная гуманитарная система очень эффективна, но сегодняшние потребности беспрецедентны. Ожидается, что в этом году гуманитарная помощь и защита потребуется рекордным 235 миллионам человек по всему миру, что почти на 40% больше, чем в 2020 году. Голод растет, внутреннее перемещение находится на самом высоком уровне за последние десятилетия, более частыми становятся суровые погодные явления и вспышки заболеваний. Между тем разрыв между гуманитарными потребностями и доступным финансированием для их удовлетворения становится все больше.
Высококачественные данные позволяют директивным органам, столкнувшимся с кризисом, согласовывать ограниченные ресурсы с наибольшими потребностями, а пандемия COVID-19 высветила необходимость в их увеличении. Мир должен серьезно усвоить этот урок, инвестируя в инфраструктуру данных и человеческий потенциал, необходимые для опережения кризисов, прогнозирования будущих потребностей и более раннего реагирования. Возвращение спасенных жизней будет огромным.
To have unlimited access to our content including in-depth commentaries, book reviews, exclusive interviews, PS OnPoint and PS The Big Picture, please subscribe
With a variety of larger forces driving profound changes, the outlook for the global economy was cloudy even before Donald Trump's return to the White House added to the uncertainty. But one thing is clear: the previous era of global interdependence based on efficiency and mutually beneficial arrangements is over.
considers the US administration's policy shake-up against the backdrop of larger global trends.
Donald Trump views tariffs as much more than a policy. While they
will make life materially worse for people around the world – not least
Americans – what matters to him is the spectacle of a heroic leader
demonstrating his capacity to induce shock and awe.
thinks those who question the rationality of recent US trade policy are missing the point.
НЬЮ-ЙОРК – Когда в марте 2020 года началась пандемия COVID-19, в Афганистане было всего 300 аппаратов ИВЛ и два отделения интенсивной терапии. Ранние эпидемиологические модели предсказывали, что в стране с населением около 38 миллионов человек, к началу лета пик заболеваемости может достичь 520 000 случаев заражения и 3900 смертей в день. Столкнувшись с перспективой в десять миллионов заболевших в течение нескольких месяцев, гуманитарные работники и правительственные чиновники приготовились к катастрофе в области общественного здравоохранения.
Чтобы помочь директивным органам понять, на чем сосредоточить свои ограниченные ресурсы, Управление Организации Объединенных Наций по координации гуманитарных вопросов (УКГВ) и Фонд Рокфеллера использовали фактические данные по Афганистану – включая показатели заражения COVID-19 и расположение медицинских учреждений – для прогнозирования количества случаев заболевания, госпитализаций и смертей за четырехнедельный период. Этот более реалистичный прогноз помог официальным лицам подготовиться к пику заболеваемости и смертей, который оказался ниже, чем прогнозы других моделей. Точное прогнозирование нужд позволяет более эффективно реагировать на гуманитарные проблемы.
Но модели хороши настолько, насколько хороши данные, на которые они опираются. И чтобы подготовиться к следующему кризису, мир должен получать и делиться более точными данными.
Руководящий принцип, лежащий в основе нашей модели, которую мы разработали с Лабораторией прикладной физики Университета Джона Хопкинса, заключался в поддержке принятия краткосрочных оперативных решений для защиты и спасения большего числа жизней в условиях гуманитарных кризисов. Помимо Афганистана, мы использовали эту модель в Демократической Республике Конго, Ираке, Сомали, Южном Судане и Судане. Мы включили данные, связанные с COVID-19, скорректированные с учетом занижения сведений, а также данные о моделях мобильности, инфраструктуре здравоохранения и степени уязвимости населения в результате отсутствия продовольственной безопасности или сопутствующих заболеваний, таких как диабет.
Наш опыт построения прогностической модели и ее использования представителями общественного здравоохранения в этих странах показал, что такой подход может привести к лучшим гуманитарным результатам. Но это также было напоминанием о том, что значительные проблемы с данными, в отношении как пробелов, так и качества, ограничивают жизнеспособность и точность таких моделей для наиболее уязвимых стран мира. Например, данным о распространенности сердечно-сосудистых заболеваний в некоторых беднейших странах уже 4-7 лет, а данные по Судану и Южному Судану вовсе отсутствуют.
В глобальном масштабе, нам по-прежнему не хватает около 50% данных, необходимых для эффективного реагирования в странах, переживающих чрезвычайные гуманитарные ситуации. УКГВ и Фонд Рокфеллера сотрудничают с целью обеспечить раннее понимание кризисов во время и после пандемии COVID-19. Но полная реализация потенциала нашего подхода зависит от вклада других.
Introductory Offer: Save 30% on PS Digital
Access every new PS commentary, our entire On Point suite of subscriber-exclusive content – including Longer Reads, Insider Interviews, Big Picture/Big Question, and Say More – and the full PS archive.
Subscribe Now
Таким образом, по мере того как правительства, банки развития, крупные гуманитарные агентства и агентства развития анализируют первый год пандемии и принятые меры реагирования, а также обсуждения, состоявшиеся на недавних весенних встречах Всемирного банка, они должны признать ключевую роль, которую будут играть данные в восстановлении после этого кризиса и предотвращении будущих. Заполнение пробелов в критически важных данных должно быть главным приоритетом для всех субъектов, занимающихся вопросами гуманитарной помощи и развития.
Таким образом, правительствам, гуманитарным организациям и региональным банкам развития необходимо вкладывать средства в сбор данных, инфраструктуру обмена данными и людей, которые управляют этими процессами. Точно так же, эти заинтересованные стороны должны научиться более ответственно делиться своими данными через открытые платформы данных и поддерживать строгие стандарты взаимодействия.
Там, где данные недоступны, частный сектор должен разработать новые источники информации посредством инновационных методов, таких как использование анонимных данных в социальных сетях или записей телефонных разговоров, чтобы понять модели перемещения населения. Безусловно, обмен данными зависит от доверия. Поэтому мир должен прислушаться к недавнему призыву Всемирного банка к заключению нового общественного договора о данных, основанных на общей социальной и экономической ценности, справедливой выгоде и укреплении уверенности в том, что данные не будут использоваться неправомерно теми, кто их собирает.
Глобальная гуманитарная система очень эффективна, но сегодняшние потребности беспрецедентны. Ожидается, что в этом году гуманитарная помощь и защита потребуется рекордным 235 миллионам человек по всему миру, что почти на 40% больше, чем в 2020 году. Голод растет, внутреннее перемещение находится на самом высоком уровне за последние десятилетия, более частыми становятся суровые погодные явления и вспышки заболеваний. Между тем разрыв между гуманитарными потребностями и доступным финансированием для их удовлетворения становится все больше.
Высококачественные данные позволяют директивным органам, столкнувшимся с кризисом, согласовывать ограниченные ресурсы с наибольшими потребностями, а пандемия COVID-19 высветила необходимость в их увеличении. Мир должен серьезно усвоить этот урок, инвестируя в инфраструктуру данных и человеческий потенциал, необходимые для опережения кризисов, прогнозирования будущих потребностей и более раннего реагирования. Возвращение спасенных жизней будет огромным.