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ÉTUDE DE CAS

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Optimisation de l'analyse de données complexes

L'intégration de l'API de Qumulo aux applications personnalisées IHME et la visibilité des données en temps réel, associées à des performances élevées pour des charges de travail analytiques intensives, permettent à IHME de distiller rapidement de grandes quantités d'informations complexes dans une suite de visualisations de données interactives.

  • Fardeau mondial de la maladie
    La publication phare de l'IHME est apparue pour la première fois en 2010 et est publiée chaque année depuis lors. Recueillies et analysées par un consortium de plus de 3,600 145 chercheurs dans plus de 350 pays, les données capturent les décès et incapacités prématurés de plus de 195 maladies et blessures dans 1990 pays, par âge et sexe, de XNUMX à aujourd'hui, permettant des comparaisons dans le temps , selon les groupes d'âge et les populations.
  • Scénarios de santé futurs
    IHME ajoute des prévisions sur 20 ans à GBD. En travaillant avec les chiffres de 2020, l'IHME prévoira à quoi pourrait ressembler 2040 dans une variété de cadres et de scénarios différents. Les prévisions comprennent les taux de population projetés, ce que les fardeaux de chaque pays vont de l'avant et où les gouvernements devraient investir maintenant pour le meilleur impact futur.
  • Fardeau local de la maladie
    L'IHME cartographie l'activité majeure des maladies dans de minuscules zones géographiques de 5 × 5 kilomètres. Par exemple, le paludisme est un problème de santé grave dans de grandes parties de l'Afrique. En cartographiant de petits géolocalisations pour les cas de paludisme, l'IHME permet aux agences de santé publique d'adapter leurs réponses à des zones et à des populations distinctes.

L'IHME fournit la modélisation de la population mondiale pandémique COVID-19 en tirant parti de Qumulo

L'Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) fournit une mesure rigoureuse et comparable des problèmes de santé les plus urgents au monde et évalue les stratégies utilisées pour les résoudre. Mais que se passe-t-il lorsqu'une pandémie mondiale augmente soudainement les enjeux et l'urgence?

Résultats commerciaux

L'IHME a fourni des visualisations COVID-19 dans les jours suivant les demandes initiales et a été rapidement mis à l'échelle pour répondre aux besoins des gouvernements et des responsables de la santé chargés de garantir la sécurité des communautés dans le monde entier.

Depuis la pandémie de COVID-19, les systèmes Qumulo d'IHME ont aidé à analyser jusqu'à 20 fois plus de données chaque jour.

Qumulo a permis d'ingérer, de traiter et d'exploiter des données provenant d'un large éventail de sources internes et externes.

IHME est une organisation indépendante de recherche en santé mondiale basée à la faculté de médecine de l'Université de Washington. La mission de l'IHME est d'améliorer la santé des populations du monde en fournissant les meilleures informations de santé publique disponibles. L'IHME met ses recherches à disposition gratuitement afin que les décideurs et les établissements de santé disposent des données probantes dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées sur l'allocation des ressources de santé - des décisions critiques qui sauvent des vies.

L'IHME au service de la santé mondiale

IHME a été l'un des premiers à adopter Qumulo, déployant initialement le stockage de fichiers Qumulo en 2015. Qumulo a fourni à IHME l'architecture dynamique évolutive et la visibilité en temps réel dont il avait besoin pour gérer une grande variété de données entrantes provenant des hôpitaux, des universités et des gouvernements du monde entier. En 2017, Qumulo a publié une étude de cas avec l'IHME détaillant comment «Qumulo aide les chercheurs à lutter contre les maladies mondiales». L'étude a discuté des exigences extrêmes de capacité et de performances d'IHME et de la façon dont les systèmes Qumulo ont dépassé ces exigences grâce à son architecture facile à utiliser et évolutive et à sa visibilité claire sur les données. IHME a pu ingérer rapidement les données brutes entrantes pour créer des visualisations de graphiques de population. Ces offres ont aidé le personnel non médical à visualiser facilement les résultats des données, afin qu'il puisse prendre des mesures décisives.

«Les visualisations sont au cœur des communications de l'IHME avec les décideurs pour les articles scientifiques qui sont rigoureusement évalués par des pairs. Qumulo est essentiel pour nous permettre de rassembler des centaines de millions de points de données en une seule visualisation, ce qui permet aux décideurs politiques de visualiser facilement les résultats et de les communiquer à leurs équipes. »

- Serkan Yalcin, directeur de l'infrastructure informatique, IHME

Puis le monde a changé

À la fin de 2019, une maladie grave était en marche à Wuhan, en Chine. Début 2020, COVID-19 a franchi les frontières internationales et était en bonne voie de créer une pandémie mondiale.

Bien que l'Organisation mondiale de la santé (OMS) n'ait annoncé une pandémie que le 11 mars, certains hôpitaux n'attendaient pas l'OMS.

En février, la faculté de médecine de l'Université de Washington a demandé l'aide immédiate de l'IHME pour la modélisation de la pandémie. D'autres systèmes hospitaliers et plusieurs gouvernements d'État ont rapidement suivi avec des demandes de modèles de population pour leurs communautés de l'IHME. Ils devaient savoir quand COVID-19 dépasserait leur capacité à prendre soin des patients et ce qu'ils pourraient faire pour éviter cela. En quelques jours, des demandes similaires ont afflué de Porto Rico, du Canada et des pays de l'Espace économique européen (EEE).

Afin de répondre à leurs demandes urgentes, l'IHME devait produire une modélisation des données à grande échelle pour les prévisions, et inclure des rapports de décès COVID-19 quotidiens et cumulatifs, des infections et des nombres de tests, et des informations de distanciation sociale.

Presque du jour au lendemain, IHME avait besoin d'énormes ressources de données supplémentaires. IHME s'est tourné vers Qumulo pour les aider à répondre au nouvel afflux de données et à créer une cadence de publication rapide de nouvelles visualisations sans suspendre les projets existants. En couplant deux technologies puissantes, Qumulo pour le traitement des données sur site et Microsoft Azure pour l'hébergement des visualisations de données, IHME a pu répondre en seulement 48 heures à l'assaut des projections COVID-19 qui ont été exploitées par les gouvernements, les organisations de santé et les particuliers autour du globe.

«En associant deux technologies puissantes, Qumulo pour le traitement des données sur site et Microsoft Azure pour l'hébergement des visualisations de données», a déclaré Yalcin, «l'IHME a pu répondre en seulement 48 heures à l'assaut des projections COVID-19 qui ont été exploitées par les gouvernements , des organismes de santé et des particuliers du monde entier.

Qumulo livré lorsque la pandémie a frappé

Avant COVID-19, le système Qumulo capturait et traitait déjà de grandes quantités de données pour les livrables de recherche existants. Par exemple, le projet de cartographie des maladies représente à lui seul près de 2 Po de données.

L'agilité de l'architecture de Qumulo a permis à IHME de s'adapter à la croissance soudaine des demandes d'ingestion et de traitement des données sans avoir à ré-architecturer.

Les lectures et les écritures se sont accélérées depuis les premiers jours de la pandémie.

Regard vers l'avenir: un nouveau modèle intègre encore plus de données

L'IHME a annoncé une approche de modélisation hybride en plusieurs étapes qui comprend l'estimation des décès, des infections et de la transmission virale du COVID-19 en plusieurs étapes. Une nouvelle composante capturera non seulement les taux de mortalité, mais aussi les taux auxquels les individus passent de sensibles, exposés, infectés à récupérés (cycle SEIR). Le nouveau modèle comparera également les paramètres de transmission aux principaux moteurs des tendances pandémiques tels que la température extérieure, le pourcentage de personnes vivant dans des zones denses et la mobilité humaine.

Ces informations fourniront des preuves quantifiables des politiques de distanciation sociale par emplacement, une avancée majeure dans la protection de la population contre COVID-19 tout en relançant les économies locales et régionales.

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