קורונה, Location, דאטה מרחבי ומה שביניהם – מודל מרחבי לזיהוי וחיזוי אזורי סיכון
מפת ה- gis הראשונה נוצרה בשנת 1832 ושימשה להצגת תחלואת הכולרה בפריז.
מפה דומה נוצרה בלונדון כעשרים שנה מאוחר יותר ושימשה להצגת הנפטרים מכולרה ולמניעת התפשטות המגיפה.
www.gislounge.com/history-of-gis
כמעט מאתיים שנים מאוחר יותר, ואנו מוצאים את עצמנו שוב עושים שימוש ב-gis כדי להתמודד עם התפרצות מחלת הקורונה. אנשי המקצוע ומקבלי ההחלטות עושים שימוש נרחב במפות המציגות את החולים, המבודדים, נקודות החשיפה ועוד.
בתחילת המגיפה כאשר ניסו למנוע ולדחות את החולה הראשון, השיח היה ברמת המדינה כולה וחווינו ביטולים של טיסות.
לאחר מכן, התחילו לדבר על עוצר כדרך התמודדות. בהתחלה השיח היה ברמת העיר ומהר מאוד עבר לרמת השכונה.
מדוע השיח לא ירד לרמת הרחוב או תת-שכונה (אזור סטטיסטי)?
כיוון שאף אחד לא מסתובב אך ורק ברחוב שלו או ברדיוס המאוד מצומצם הקרוב למקום המגורים. מרבית האוכלוסייה הולכת וצורכת שירותים בסופרמרקט הקרוב, בסניף הדואר או הבנק, ומבלה בקניון ובגינה הקרובים. כל נקודת עניין כזו משרתת מספר רב של רחובות וחלקן משרתות אף כמה שכונות צמודות, חצי עיר או מספר ישובים קטנים.
X
X
אז מהי רמת השיח הנכונה? עיר? שכונה? מקבץ שכונות?
אנחנו בפוינטס בוחנים ומנתחים את הנושא באמצעות שכבת אזורים שפותחה על ידנו והוטמעה אצל מרבית מלקוחותינו– שכבת אזורי זיקה.
שכבת אזורי הזיקה מחלקת את הארץ לכ- 740 אזורים, כאשר כל אזור מגדיר את הסביבה הקמעונאית של המתגוררים בה. כלומר, אנו מסתכלים על כפר גנים בפתח תקווה כמקשה אחת (מחולקת ל 6 אזורים סטטיסטים), כאשר העיר פתח תקווה כולה מחולקת אצלנו ל 13 אזורי זיקה.
אם נקח לדוגמא את כפר גנים (ב' ו ג' ואפילו חלק מנווה עוז), להם מרכזי קניות משותפים ודרכי היציאה והכניסה שלהם לעיר ולשכונה דומות. כלומר, מזוית הראיה הקמעונאית כמעט כל התושבים באזור הזה הם בעלי דפוסים דומים. ולכן, אם אדם שאותר כחולה הסתובב בקניון השכונתי רמת הסיכון של כל האזור עולה.
על גבי שכבת האזורים הללו הצגנו את נתוני משרד הבריאות אודות הבידודים, נקודות החשיפה והתחלואה ושילבנו אותם עם הנתונים שלנו אודות סך האוכלוסייה, גילאים, מדד כלכלי חברתי, מגזר וצפיפות האוכלוסייה. אלו נתונים המתעדכנים על ידנו באופן שוטף ונכונים לרבעון האחרון.
באמצעות ניתוח אנליטי מרחבי ומודלים סטטיסטיים פתחנו מודל המשקלל לכל אזור את רמת הסיכון שלו.
אחת למספר ימים אנו מבצעים עדכון של הנתונים על מנת לזהות מגמות ומריצים מודל חיזוי לאיתור אזורים בהם התפרצות המחלה קרבה ואזורים בהם רמת הסיכון ירדה משמעותית.
המודל שפותח על ידנו הוטמע בקרב גורמים שונים העוסקים במלאכה – משרד הבריאות, קופות חולים, המרכז לחלוקת מסיכות, האוניברסיטה העברית ועוד.
אצל קופות החולים הורחב המודל לשילוב של נתוני מבוטחי הקופה תוך התייחסות לתחלואות הרקע ולגילאי המבוטחים. באופן זה, קופת החולים יכולה לדרג את אזורי הזיקה על בסיס רמת הסיכון עבור מבוטחיה.
קופות החולים משתמשות במודל לתמיכה בקבלת החלטות בפריסת נקודות בדיקה, הקצאת משאבים ומיקוד פעילות הסברה ומניעה למחלה.
למפה הארצית ולתחקור אזורים היכנסו ללינק – https://bit.ly/3bqwcGk
