Thread by @LukaRenko

In memoriam: danes smo dokončno upokojili GSheet tabelo iz katere je nastal @sledilnik.

Postala je prevelika (272k polj) in prepočasna za resno delo, predvsem pa smo v večjem delu končno prešli na strojno obdelavo podatkovnih virov. 1/14

tinyurl.com/sledilnik

Nastala je 11. marca (en teden po prvem primeru v Slo).

Že prvi dan sem GSheet delil kot odgovor na nekaj Twitter in Facebook diskusij o COVID-19 v Sloveniji. 2/14

https://twitter.com/LukaRenko/status/1237825247073775617

Ker so bili od začetka omogočeni komentarji tudi anonimnežem, so kmalu sledili pozivi za prispevek posameznikov in pa prve diskusije ob posameznih primerih od posameznikov iz cele Slovenije. V par dneh je preko 30 ljudi prispevalo podatke z viri iz lokalnih medijev. 3/14

To nam že zelo zgodaj omogoča, da lahko identificiramo in sledimo posameznim žariščem (tudi DSO) in vidimo vpliv super prenašalcem (motorist iz Maroka, zdravnik v Metliki, zabava ob magisteriju v LJ...). 4/14

https://twitter.com/LukaRenko/status/1238779012236939265

V 2 dneh smo imeli že predloge za novo metodologijo spremljanja. GSheet je omogočil hitro sodelovanje popolnih neznancev na skupnem izzivu - pomankanju jasne slike nad stanjem epidemije.
Zaradi omejitev testiranja smo se zavedali, da bodo podatki o hospitalizacijah ključni. 5/14

GSheet komentarji in Twitter/FB sporočila so hitro postala preveč za moj 1:1 pristop z vsakim od takrat že 15-20 ljudmi, ki so dnevno aktivno prispevali.

Tako pride ideja za Slack, ki spremeni vse. Odločimo se, da povabimo vse, ki znanstveno spremljajo epidemijo. 6/14

Postavimo idealni model za hospitalizacije/ICU, čeprav vemo, da vseh podatkov (sprejemi/odpusti) verjetno ne bomo dobili.
Zanašamo se na dnevne objave bolnišnic in medijev.
Ta model je v uporabi še danes - samo veliko manj lukenj ima v podatkih. 7/14

https://twitter.com/LukaRenko/status/1240942250600923137

Podatke po občinah zbiramo na podlagi OCR iz PNG slike, ki jo objavlja @NIJZ_pr . 🤷‍♂️

Začnemo z zbiranjem kapacitet zdravstvenega sistema.

Prvi grafi so narejeni kar v GSheet. 8/14

21. marca “se zgodi” spletna stran (hvala @overlord_tm).

Že čez par dni pa se rodi “COVID-19 Sledilnik” in nova grafična podoba (hvala @JureSobocan).

Statične grafe v GSheet smo zamenjevali z interaktivnimi prikazi. Napišemo O projektu in FAQ. 9/14

28. marca zaradi odkritih neskladij v podatkih stopimo v stik z dr.Beović, ki nam na podlagi kratkega tel. pogovora pošlje vsa dnevna poročila, da lahko ugotovimo napako.

Prvič vidimo dejanska poročila, ki jih prejema stroka. 10/14

https://twitter.com/LukaRenko/status/1243858194033762305

Najdemo vzrok za razhajanje, ki ga odpravijo.
dr.Beović nam od takrat začne posredovati dnevna poročila, ki jih vključimo v podatkovni model (predvsem boljši podatki za ICU in kapacitete bolnišnic).
Za strokovno skupino pripravimo graf za vodenje bolnišničnih kapacitet. 11/14

Naše napovedne modele delimo s strokovno skupino.

6. aprila pa kot Sledilnik tudi javno objavimo prva dva modela: mrežni model @ZaplotnikZiga in SEIR model @jzibert.

Iz @MinZdravje pride pobuda za ekspertno skupino za modeliranje COVID-19. 12/14

Ker smo v prvem valu uspeli hitro obrniti trend je vse skupaj hitro za nami. Grafe iz tega obdobja je danes kar čudno pogledati.

V okviru ekspertne skupino za modeliranje se pripravi predlog t.i. COVID vigilance za spremljanje epidemije. 13/14

Želja po dodatnih podatkovnih virih, podatkovni odličnosti in redna uporaba modelov, ki bi nudili boljšo podporo odločevalcem. Žal ideja ne uspe in ostane v predalu.

V jesen glede podatkov vstopimo na podobnih osnovah kot zaključimo spomladi. Se nadaljuje jutri... 14/14

Part II

https://twitter.com/LukaRenko/status/1342787680841699330?s=19