Phân tích dữ liệu và dự báo trong ứng phó với dịch bệnh Covid-19

Ngày 29-8, tại cuộc họp Ban Chỉ đạo ph??ng chống dịch Covid-19 quốc gia với 1.060 xã, phường, thị trấn tại 20 địa phương, Thủ tướng Phạm Minh Chính đã đưa ra quan điểm chỉ đạo xác định sống chung lâu dài với dịch, không thể khống chế tuyệt đối.

Tiếp theo đó, tại cuộc họp với các chuyên gia y tế, kinh tế để thảo luận về công tác phòng, chống dịch và phục hồi kinh tế tại TPHCM ngày 17-9 vừa qua, Bí thư Thành ủy Nguyễn Văn Nên nhận định cần chuẩn bị tâm thế, thói quen, tinh thần và chuẩn bị các điều kiện cần thiết để ứng phó phù hợp với môi trường sống có Covid-19. Điều này đã cho thấy việc kiểm soát dịch bệnh của nước ta, đặc biệt là tại TPHCM đang đi đúng hướng và phù hợp với tốc độ lây nhiễm rất nhanh do biến chủng Delta của virus SARS-CoV-2 gây nên.

Từ đây, việc sống chung một cách an toàn, chủ động và khoa học với virus SARS-CoV-2 là một thực tế hiển nhiên và luôn là thách thức, rủi ro trong thời gian tới. Do đó, công tác dự báo (đặc biệt là dự báo ngắn hạn) luôn luôn đóng vai trò quan trọng trong công tác quản lý rủi ro thiên tại, dịch bệnh. Công tác dự báo giúp chúng ta xác định được nguy cơ và chủ động trong việc lập kế hoạch ứng phó, xử lý và khắc phục các sự cố khi rủi ro thiên tai, dịch bệnh xảy ra.

Thực tế, trong thời gian qua, trên thế giới cũng như ở Việt Nam cho thấy đợt bùng phát sau sẽ mạnh hơn các đợt bùng phát trước do biến chủng virus thường xuyên thay đổi. Nếu chúng ta chủ động hơn trong công tác dự báo, ứng phó và thường xuyên điều chỉnh phương án ứng phó phù hợp sẽ giúp giảm thiểu thiệt hại nhân lực và vật lực cũng như đảm bảo cho sự phát triển bền vững của mỗi quốc gia.

Do đó, việc kiểm soát nguy cơ dịch bệnh một cách khoa học, hợp lý và liên tục từ giai đoạn chưa xuất hiện, xuất hiện, bùng phát, kiểm soát, thoát dịch, hồi phục, bình thường, dịch bệnh quay trở lại luôn là nhiệm vụ bắt buộc và thường xuyên của toàn hệ thống chính trị của mỗi quốc gia.

Bằng phương pháp tổng hợp dựa trên dự báo, phân tích dữ liệu bằng GIS (hệ thống thống tin địa lý) và AI (trí tuệ nhân tạo) dựa trên các dữ liệu như dịch tễ, dân cư, các yếu tố liên quan đến khả năng lan truyền dịch bệnh, hạ tầng điều trị, nhân lực ngành y tế… sẽ giúp chúng ta có thể ra quyết định ứng phó với từng giai đoạn.

Bên cạnh đó, chúng ta cần phải xây dựng các kịch bản ứng phó với dịch bệnh theo từng cấp độ, từng giai đoạn của dịch bệnh, giảm thiểu tối đa rủi ro và thiệt hại theo hàm ý tổng thể. Xây dựng các chỉ tiêu cụ thể để đánh giá chính xác cấp độ rủi ro dịch bệnh, mức độ cảnh báo và các giải pháp khắc phục, giảm thiểu rủi ro tương ứng bằng các chỉ dẫn cụ thể và thể hiện theo gian thực.

Để giải quyết các bài toán này, chúng ta cần phải xây dựng hệ sinh thái cơ sở dữ liệu phục vụ cho dự báo, hoạch định và ứng phó với rủi ro dịch bệnh (không chỉ dịch Covid-19) một cách khoa học, mang tính hệ thống, có cơ chế dễ dàng cập nhật thường xuyên (từ nhiều nguồn, từ nhiều phương pháp, các bên liên quan trong đó có người dân) và chia sẻ dữ liệu này để cộng đồng cùng nhau phát triển các ứng dụng đáp ứng với cho việc ứng phó với rủi ro dịch bệnh.

Đã đến lúc TPHCM cần phải tập trung nguồn lực và xây dựng một trung tâm tích hợp dữ liệu xứng tầm để có thể đáp ứng với chiến lược kiểm soát dịch bệnh hợp lý trong thời gian tới và đáp ứng tiến trình xây dựng TPHCM trở thành đô thị thông minh như kế hoạch đã đề ra.