20个开源工具可以帮助COVID-19治疗研究。
政府、科学家和研究机构正在利用技术和创新来应对COVID-19。
已经开发了开源工具，并且一些工具仍在进行测试，以支持减少这种致命病毒的结果所做的努力。
已经有一系列开源工具可用，帮助研究人员了解这种疾病，确定传播方式，防止传播，并最大程度地减少进一步的传播和死亡。在Education Ecosystem上提供了一系列项目，介绍了如何使用不同的工具。
本文介绍了一些在监测、预防和遏制、诊断和治疗COVID-19中使用的开源工具和库。
COVID-19追踪地图
在一月份，约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心推出了一个COVID-19 Global Tracking Map，很快成为国际上信任的实时演变疫情数据的来源。
这个地图是开源的，并被用于顶级媒体组织、小型组织和地方政府的研究和可视化工作。
DXY-COVID-19-Crawler
DXY-COVID-19-Crawler是最早在一月份开发的开源项目之一，用于应对COVID-19。
开发人员利用了DXY.cn的数据，这是中国医务人员用来报告和追踪病例的网站。他们开发了一个网络爬虫，从该网站收集数据，并通过API和数据仓库提供数据。代码可以在Github上找到。
Open Data Kit
Open Data Kit (ODK)不是一个新工具。它在2004年的西非埃博拉疫情爆发和2019年刚果民主共和国的最新疫情爆发期间曾经使用过。
它主要帮助用户在接触追踪、战略制图、决策支持、社区宣传和病例管理等方面收集、管理和使用数据。
ODK社区进一步在应对COVID-19中推动其使用，通过部署提供了一个报告表单。该表单根据世界卫生组织的调查和接触追踪协议进行设计。
主要开发人员还为所有已经在应对COVID-19中部署ODK的组织提供免费支持。
Nextstrain
Nextstrain跟踪病原体的演变。它以前曾被用来了解疾病的家族史，从而预测疾病的进展。
它曾在以前的流行病中成功使用，例如埃博拉。通过来自全球共享流感数据倡议（Gisaid）的遗传数据，Nextxtrain正在被用于对抗COVID-19。
DHIS2
你可能已经熟悉DHIS2。它是全球最大的卫生信息管理系统，已在70多个国家使用。作为应对COVID-19的一部分，DHIS2发布了一个数字数据包，加速疾病的感染检测、报告、监测和治疗。
DHIS2数字数据包利用符合世界卫生组织COVID-19病例定义和监测协议的标准元数据，以实现快速部署和响应。
Pikobar西爪哇
印度尼西亚疾病和灾难信息协调中心是一个危机应对中心，成立以减轻和应对印度尼西亚西爪哇省的COVID-19。
Jabar数字服务作为应对的一部分，开发了一个open-source web tool and app，允许用户访问最新的COVID-19数据。
OpenMRS
OpenMRS是一个在全球许多发展中国家使用的患者护理系统。由于OpenMRS system的灵活性，那些医疗资源紧张的国家可以使用它来进行COVID-19的监测、筛查和治疗。
该系统可以通过让用户获得与危机处理相关的基于科学的信息来帮助他们扩大能力。
OpenLMIS
该OpenLMIS project采用面向社区的策略来开发一个开源且可调整的物流管理信息系统。 OpenLMIS系统旨在提高数据准确性，增加问责制，改善数据及时性和可见性。
OpenLMIS系统旨在增强医疗物资供应链，盘点医疗资源，包括检测试剂盒和个人防护装备，以提供可用医疗用品的清晰画面。此工具可有效部署以支持决策者在应对COVID-19时分配资源。
Healthsites
该Global Healthsites Mapping Project是一个旨在绘制全球每个医疗设施并使每个医院的详细信息易于获取的项目。医疗设施的数据已通过API提供。
通过与用户合作，healthsites.io团队捕获和验证每个医疗设施的位置和联系方式，并通过开放数据许可证免费提供和获取数据。
SORMAS
SORMAS (Surveillance Outbreak Response Management and Analysis System)是一个开源的移动电子健康系统。它已被部署用于实施疾病控制和爆发管理程序。
它已在包括加纳、尼日利亚、尼泊尔和斐济在内的多个国家有效部署以进行COVID-19监测和早期检测。
SORMAS是一个免费的开源系统，符合数据保护标准。
Tokyo COVID-19
与许多其他城市和政府不同，Tokyo Metropolitan Government开发了一个开源网站，向其居民提供有关COVID-19的信息。通过开源化，该网站已经得到了200多个用户的贡献。其他三个城市，千叶、长野和福冈，也重建了这个网站。
OpenELIS
该OpenELIS health system的目标是通过提供一种基于标准的实验室信息管理系统来改善医疗保健，这可以被各种健康计划用来改善治疗选择。
COVID-19疫情带来了接触者追踪和大规模疑似病例检测的全球挑战。 OpenELIS系统可以有效部署以应对COVID-19，促进实验室测试和结果的追踪。
Community Health Toolkit
该Community Health Toolkit是一套开源工具和开放资源，旨在构建和部署用于边远地区社区健康计划的数字工具。
Community Health Toolkit开发者社区已经动员起来开发工具和资源，旨在支持社区卫生工作者应对COVID-19。
CHIME
该COVID-19 Hospital Impact Model for Epidemics (CHIME)是由宾夕法尼亚大学医学院的数据科学家开发的开源应用程序。它是一种在线工具，允许医院预测病毒对医疗资源的影响。
它使用Python和pandas开源依赖项进行开发。
COVID Care Map
该COVID Care Map有助于绘制已有的医疗保健资源，并预测医院床位、呼吸机、医疗用品和人员配备的缺口。所有方法、数据处理工具、可视化和源代码都是免费和开源的。
COVID Care Map项目旨在预测并采取行动，以有效照顾迅速增长的COVID-19感染人数和需要重症护理的患者。
Locale.ai
Locale.ai开发了一个全球范围内所有COVID-19确诊病例的开源、交互式可视化。它查询了约翰霍普金斯大学的开源数据集。
Locale.ai使用Vue.js开发了该COVID-19 visualization website，这是一个允许开发人员创建现代Web应用程序的流行框架。
全球COVID-19疫情
This app利用地图可视化监测全球COVID-19的传播情况、确诊病例和疾病发展情况。它使用来自John Hopkins CSSE的数据。
冠状病毒追踪器
这是由John Coene开发的Shiny应用程序。它通过使用来自John Hopkins、DXY数据和微信的数据来追踪COVID-19的传播情况。该应用程序显示了按时间和地区划分的疑似病例、确诊病例和康复病例的数量。该代码可在Github上找到。
全球COVID-19病例
COVID-19 Global Cases是由Christoph Schoenenberger开发的Shiny应用程序，它显示了COVID-19在地图、图表、摘要表和图形上的发展情况。其代码可以在Github上找到。
政府和COVID-19
这是由Sebastian Engel-Wolf开发的Shiny应用程序。它在地图上标出COVID-19的指数增长、翻倍感染天数、确诊病例、死亡率以及每10万人确诊病例的数量。该代码可在Github上找到。
总结
开源社区对COVID-19大流行做出了迅速和有效的响应。许多项目已经被建立并继续建立，以应对这种疾病的传播。本文介绍了其中一些项目。对于未来几周疾病的进展仍存在不确定性。更多能够利用现有开源技术的项目将在与这种致命疾病的斗争中找到一席之地。
保持安全！
Dr. Michael J. Garbade（教育生态系统首席执行官）撰写的文章
