Peneliti di CMU Rancang Platform Prakiraan Covid-19

Platform ini dapat membantu pejabat kesehatan masyarakat, peneliti, dan masyarakat membuat keputusan berdasarkan informasi hasil prakiraan.

oleh M Hidayat diperbarui 13 Okt 2020, 12:30 WIB
Diterbitkan 13 Okt 2020, 12:30 WIB
Ilustrasi coronavirus, virus corona, koronavirus, Covid-19
Ilustrasi coronavirus, virus corona, koronavirus, Covid-19. Kredit: Fernando Zhiminaicela via Pixabay

Liputan6.com, Jakarta - Sekelompok tim peneliti di Carnegie Mellon University (CMU) merilis platform bernama Covidcast yang dapat mengembangkan sumber daya pemantauan data dan prakiraan Covid-19.

Platform ini dapat membantu pejabat kesehatan masyarakat, peneliti, dan masyarakat membuat keputusan berdasarkan informasi hasil prakiraan.

Bulan lalu, CMU menerima dana hibah senilai USD 1 juta dari Google.org dan sebuah tim yang terdiri dari tiga belas Google.org Fellows untuk bekerja secara pro bono selama enam bulan.

Ryan Tibshirani, pimpinan penelitian di CMU, mengatakan bagaimana gagasan pengembangan Covidcast muncul

"Roni Rosenfeld [Professor and Head of Machine Learning di CMU] dan saya membentuk Delphi pada tahun 2012 dengan tujuan untuk mengembangkan teori dan praktik prakiraan epidemiologi, terutama untuk influenza musiman di AS. Kami ingin Covidcast diterima secara universal dan berguna seperti prakiraan cuaca hari ini," ujar Ryan dikutip dari keterangan Google.

Proyek Covidcast, kata Ryan, merupakan upaya untuk membangun dan menyediakan ekosistem untuk pelacakan dan prakiraan Covid-19.

"Tujuan kami adalah untuk mendukung pengambilan keputusan yang terinformasi di pemerintah tingkat federal, negara bagian, dan lokal, di sektor perawatan kesehatan, dan seterusnya," tutur Ryan.

 

Bagian-Bagian Proyek

Pada praktiknya, proyek ini terdiri dari beberapa bagian, yakni:

- Hubungan unik dengan mitra teknologi dan perawatan kesehatan yang memberi akses ke data dengan pandangan berbeda tentang aktivitas pandemi di AS;

- Kode dan infrastruktur untuk membangun indikator Covid-19 yang baru, terperinci secara geografis, dan terus diperbarui

- Pangkalan data historis semua indikator, termasuk pelacakan revisi

- API publik yang menyajikan indikator baru setiap hari, bersama dengan peta dan grafik interaktif untuk menampilkannya

- Pemodelan yang didasarkan pada indikator untuk meningkatkan nowcasting dan forecasting penyebaran Covid-19.

 

Elemen Kunci

"Elemen kunci Covidcast adalah kami membuat semua pekerjaan kami terbuka dan dapat diakses oleh peneliti lain dan publik untuk membantu memperkuat dampaknya," kata Ryan menegaskan.

Oleh sebab itu, Ryan dan tim berbagi data dan berbagai alat perangkat lunak, yang terdiri dari alat pemrosesan dan visualisasi data hingga alat statistik canggih.

Lanjutkan Membaca ↓
Loading

POPULER

Berita Terkini Selengkapnya