對全球大流行新冠肺炎數據的深度分析揭示出重要發現
世界上每天都會產生大量關于這種全球大流行疾病的數據。盡管世界衛生組織(WHO)、美國疾病控制中心(CDC)、約翰.霍普金斯大學(Johns Hopkins University)和Worldometers之類的組織每天都在公布重要的統計數據，但是這些數據并沒有以有效的方式進行分析，因此無法提供見解。
COVID-19的全球大流行是一個復雜的系統，涉及到生物學、人類行為、企業和政府，并且受到醫療保健、經濟、治理和地緣政治等因素的影響。先進的分析方法能夠幫助提高經濟、社會和地緣政治的穩定性。Deep Knowledge Group開發了高級分析框架來分析這些數據。分析的結果以國家/地區排名的形式排列，幫助各國人民和政府做出明智的決策，最大限度地幫助人類獲得有益的結果。
當這種大流行疾病的嚴重性日益凸顯的時候，Deep Knowledge Group開始將其現有的分析框架用于全球COVID-19大流行領域的分析，這些分析框架以前用于一些復雜的領域，例如人工智能新藥研發和NeuroTech等。一個專家團隊收集并分析了全球200個國家/地區生成的數據。他們于今日發布了對60個國家數據的深度分析結果。為了用一種實用的方式表達他們的發現，分析人員們開發了一個排名系統。作為一種工具，企業和政府可以利用這個排名系統輔助決策，并且可以協助做出相應以最大化健康、經濟穩定，并幫助社區重啟。在未來幾個月內，他們將對這種分析方法進行調整，以進行高級和定性評估，并且將利用人工智能技術，以最有效的方式分析這些數據。
COVID-19分析框架圖
COVID-19的復雜性要求復雜的分析
COVID-19分析框架旨在評估各國不斷變化的情況，這些國家都在努力減輕病毒對國民健康和經濟的影響。分析框架使用了大數據分析的方法，對相關參數進行量化。通過對這些數據進行實際的比較，就可以為決策者提供實用的決策工具。這些分析基于事實，不含偏見，并可以免費使用。專有度量和分析技術可能只會提供給相關組織和主管政府機構。
分析顯示，一些國家在早期抗擊COVID-19方面卓有成效。這些國家將重點放在早期預防方面，在確診病例數超過50,000之前就采取隔離措施，并且使用有效的方法治療已經住院的患者。例如，中國和德國兩個國家就非常迅速地及早采取了緊急行動，遏制病毒的擴散并提高醫院的收治能力。他們使用了人工智能、機器人技術、大數據分析等各種技術，并且結合運用了醫療和以復雜方式構建的保健管理技術。
評分和方法
Deep Knowledge Group最近發布的COVID-19國家健康安全性排名吸引了公眾的極大興趣。以色列總理辦公室、以色列外交部以及以色列總理本杰明.內塔尼亞胡本人都認可了這一排名。
每個國家均按照定義明確的方法進行評分，并根據評分進行排名。每個排名都被賦予了特定的權重或重要性因子，以作為專有分析方程式的輸入。這些數學排名框架是在過去五年中開發的，被用于高度復雜和多維的行業和領域，包括人工智能新藥研發領域等。這些框架旨在快速、自適應地評估各國在減輕病毒對健康和經濟沖擊方面工作的狀況。除了每周更新國家排名之外，Deep Knowledge Group還計劃定期發布新框架，對國家在經濟脆弱性、地緣政治風險以及危機可能帶來的不平等利益等其他方面進行排名。
安全性排名框架
COVID-19安全性排名框架對COVID-19大流行期間各個國家的健康和安全水平進行評估。該框架對來自超過200個國家/地區的數據進行了分析，最終將60個國家/地區納入了排名。該框架使用了四大類24個特定的參數對這些國家進行了評估：隔離效率、政府管理效率、監控和檢測以及緊急情況處理準備情況。安全和風險性排名考慮了COVID感染防護、死亡率和患者負面結果、隔離方法以及感染監測、監測和管理等指標，并且包含了最廣泛意義上的安全性和穩定性因素，包括避免這種大流行病造成健康范圍之外的極端負面結果等因素。
無法消除這種流行病的國家可能會引發一系列事件，從而給整個國家及其地理和經濟意義上的鄰國帶來負面后果。我們見到ISIS在敘利亞已經造成了這種情況，該組織的活動導致大量難民涌入歐洲。因此，在制定安全性和風險性排名時，考慮了與國家穩定和抵御負面經濟、地緣政治影響的因素。
該框架具有24個參數，分為4個主要類別：
- 隔離效率
- 政府管理效率
- 監控與檢測
- 緊急情況處理準備
風險性排名框架
COVID-19風險排名框架根據各種醫學和非醫學因素對各個國家的風險性進行評估，包括感染風險、醫療、死亡和持久健康狀況以及該國由于這種大流行疾病造成經濟、生活質量和地緣政治問題的風險。該分析框架可以用于提供信息，幫助人們了解哪些國家的公民最有可能在COVID-19大流行期間被感染，并且分析會影響一般安全、健康和生活質量的所有因素。該框架使用了24個特定的參數，這些參數分為四個不同的類別：感染傳播風險、政府管理、醫療系統效率和區域特定風險。
該框架具有24個參數，分為4個主要類別：
- 感染傳播風險
- 政府管理
- 醫療效率
- 區域特定風險
COVID-19治療效率排名框架
對各國在病毒傳播監控等方面的工作進行評估，包括為了避免過度增加醫療系統負擔，讓公民獲得所需的工具和信息，能夠在家中處理非重癥病例;處理重癥病例的能力以及快速開發出先進的檢測方法、疫苗和更有效的COVID-19治療方法方面的進展。排名建立在評估的基礎之上。主要分為四個類別：疾病監測、疾病管理、緊急治療和治療研發的新方法。
該框架具有24個參數，分為4個主要類別：
- 疾病監測
- 疾病管理
- 緊急治療
- 治療研發的新方法
歐元區安全性/風險性排名框架
COVID-19歐元區安全性/風險性排名框架是專門針對歐洲當前的特殊情況而設計的。特別關注了歐洲的獨特特征，包括高度相互聯系的經濟體、高水平的供應鏈、游客流量以及關鍵熱點地區的爆發等因素。
亞洲安全性/風險性排名框架
COVID-19亞太地區安全性/風險性排名框架采用了全球COVID-19國家安全性和風險性排名框架的修訂版。鑒于該流行病起源于亞太地區，所以在COVID-19總的時間線上，該地區比其他國家提前了幾周，因此應該特別注意該地區的獨特特征。
鑒于這種大流行疾病史無前例的復雜性，Deep Knowledge Group決定調整其現有的分析框架，對這種疾病進行分析。這些分析框架之前已經用于長壽領域、人工智能新藥研制、GovTech、NeuroTech和其他的一些行業和領域。新的排名是免費提供的，以便為各國政府、決策者和公眾提供從數據中挖掘出的見解。希望這些信息能夠幫助人們做出明智的決定，最大限度地幫助人類獲得有利的結果。
