4
Thời sự -
ThứBa20-7-2021
ĐỖTHIỆN
G
iữa lúc đại dịch diễn ra
vô cùng phức tạp, một
câu hỏi lớn mà rất nhiều
người dân ở TP.HCM đặt ra:
“Tình hình dịch nguy hiểm
đến đâu?”. Để trả lời câu hỏi
này, phải có giải pháp thiết
lập “bản đồ dịch bệnh”, trong
đó xác định được các “vùng
đỏ”. Chính phủ ngay từ đầu
đã xác định “chống dịch như
chống giặc”. Như vậy, nếu
xem “dịch” là “giặc” thì các
“vùng đỏ” sẽ giúp nhận diện
được số lượng kẻ địch (số ca
F0, F1…), hình thái kẻ thù
(biến thể virus), mức độ nguy
hiểm (độc lực virus), tốc độ
tấn công (tỉ lệ lây nhiễm)…
Từ xây dựng bản đồ
phân “vùng đỏ”…
Theo ThS Bùi Hồng Sơn
(Giám đốc Trung tâm Công
nghệ thông tin TN&MT, Sở
TN&MTTP.HCM), hiện nay
ở Việt Nam, ví dụ Hà Nội,
Bắc Giang, TP.HCM, đã có
bản đồ hiển thị số ca nhiễm,
ca nguy cơ nhiễm theo vùng
địa lý. Tuy nhiên, để giải
quyết bài toán phân vùng
nguy cơ dựa vào các yếu tố
không gian địa lý thì chưa có.
Các chuyên gia dịch tễ và
chính sách công đều đồng ý
với nhau rằng: Trong quản lý
nhà nước thì lãnh thổ được
chia thành các đơn vị hành
chính (tỉnh, thành, quận,
huyện…) nhưng khi chống
dịch, phải chia lãnh thổ thành
các khu vực nguy cơ. Vì vậy,
TPphải lượng hóa được vùng
nguy cơ dựa trên việc đánh
giá sự di chuyển, tiếp xúc và
tương tác giữa người dân, tổ
chức với nhau.
Điển hình, nhóm ThS Bùi
Hồng Sơn mô phỏng nguy cơ
lây nhiễm COVID-19 bằng
GIS (hệ thống thông tin địa
lý) trên nền tảng Ur-scape.
Nhóm chia TP ra từng đơn
vị nhỏ, xem xét các yếu tố
nguy cơ (ví dụ dựa vào số
lượng, khoảng cách với chợ,
trung tâm thương mại, khu
chung cư, trường học… tại
một không gian cụ thể). Kết
điểm việc cách ly F0, F1 ở
nhà… thì việc theo dõi, thống
kê dữ liệu từ các hoạt động
này cũng rất quan trọng. Đó
là nền tảng để đưa ra các dự
báo nguy cơ theo từng kịch
bản tương ứng với từng
phương pháp chống dịch
khác nhau của TP.
Hiện nay, GIS cùng với
công nghệ điện toán đámmây
(cloud computing), dữ liệu
lớn (big data), trí tuệ nhân tạo
(AI)… có thể tạo ra những
mô phỏng, dự báo tiệm cận
độ chính xác cao nhất. Đó
sẽ là tín hiệu rất đáng mừng
để người làm chính sách cân
nhắc chiến lược và chiến
thuật chống dịch.
PGS-TS Lê Trung Chơn
nhận định: Bằng việc phân
tích dữ liệu dịch tễ kết hợp
với mật độ dân cư, tình hình
pháp giãn cách, phong tỏa
theo địa phận hành chính (tỉnh
này phong tỏa với tỉnh kia,
quận này phong tỏa với quận
kia…). Từ đó gây ra chính
sách giãn cách cực đoan.
Ở TP.HCM, với việc quản
lý chợ truyền thống, TP nên
dựa trên GIS để có thể đánh
giá chính xác nguy cơ, sau
đó mới quyết định đóng chợ
nào, mở chợ nào hoặc tái tổ
chức hoạt động chợ cho phù
hợp với tình hình dịch. Trong
công tác xét nghiệm, lãnh đạo
TP ngày 15-7 thừa nhận áp
lực lấy mẫu theo chỉ tiêu lớn
đã làm nảy sinh các bất cập,
hiệu quả thấp, gây lãng phí
nguồn nhân lực và thời gian.
Như vậy, nếu chúng ta nhận
diện được các vùng nguy cơ,
cộng với chiến thuật lấy mẫu
hợp lý (ví dụ lấy mẫu theo
cụm - cluster sampling) thì
sẽ giảm thiểu được nguồn
lực về con người, thời gian
và chi phí.
Việc nhận diện được các
“vùng đỏ” cũng góp phần
vào sự phối hợp chính sách,
điều tiết nguồn lực ở các địa
phương. Ví dụ, ở vùng kinh
tế TP.HCM, bao gồm TP và
các tỉnh giáp ranh như Đồng
Nai, Bình Dương…, việc xây
dựng “vùng đỏ” sẽ xóa đi
ranh giới hành chính, thay
vào đó vẽ ra các vùng dự
báo nguy cơ. Chính quyền
các tỉnh dựa vào đó đồng bộ
hóa chính sách.
Ví dụ, các địa phương nên
thống nhất chính sách phong
tỏa hay điều tiết giao thông…
Ngoài ra, họ có thể hỗ trợ
nhau về nguồn lực chống
dịch, dựa trên nguyên tắc
khu vực an toàn giúp khu
vực nguy hiểm; nơi nguy
hiểm ít giúp nơi nguy hiểm
nhiều các vấn đề: Nguồn
nhân lực, thiết bị y tế, nhu
yếu phẩm… Nói nôm na là
“hậu phương ưu tiên nguồn
lực cho tiền tuyến”.
Nếu xác định được “vùng
đỏ” ở chu vi càng hẹp, tức
phân chia mức nguy hiểm
không chỉ giữa các quận
trong một TP, mà còn giữa
các phường trong một quận,
thậm chí giữa các hẻm trong
một phường thì khả năng điều
tiết nguồn lực càng cao. Ví
dụ, bằng việc sử dụng GIS
thì chúng ta có thể điều phối
và phân bố y bác sĩ, tình
nguyện viên, vaccine, thậm
chí là nguồn thực phẩm…
một cách hiệu quả đến từng
hẻm hay từng cụm dân cư.•
Lấymẫu
xét nghiệm
COVID-19 diện
rộng để truy tìm
F0 tại TP Thủ
Đức, TP.HCM.
Ảnh:
HOÀNGGIANG
quả, nhómphân chiaTP thành
nhiều vùng với độ nguy cơ
khác nhau, bao gồm: (I) Vùng
nguy cơ thấp, (II) vùng nguy
cơ, (III) vùng nguy cơ cao,
(IV) vùng nguy cơ rất cao.
Trong tương lai, nếu tiếp cận
được các thông tin về số ca
nhiễm trên từng đơn vị địa
lý, các nghiên cứu GIS có
thể dự báo: Sẽ có bao nhiêu
ca F0 ở từng vùng địa lý cụ
thể; tổng số ca F0 chưa được
phát hiện trên toàn địa bàn
TP; khu vực nào có mật độ
F0 cao... Từ đó có thể nhận
định rõ các giải pháp cụ thể
để ngăn ngừa các kịch bản
xấu nhất.
… Đến việc dự báo
các kịch bản
Tương tự, nhóm PGS-TS
Lê Trung Chơn, PGS-TS
Quản Thành Thơ và một số
nhà nghiên cứu khác (ĐH
Bách khoa - ĐH Quốc gia
TP.HCM) cũng kỳ vọng có
thể dùng GIS để mô phỏng
lan truyền dịch bệnh thông
qua các dữ liệu điều tra dịch
tễ (ví dụ thông tin di chuyển)
của F0, F1, F2… Từ đó đưa
ra các dự báo về nguy cơ lây
nhiễm, lan truyền dịch bệnh
theo không gian và thời gian.
Ngoài ra, khi TP áp dụng
các chính sách chống dịch
như Chỉ thị 15, 16; hay thí
kinh tế - xã hội... trên nền
tảng GIS, các nhà làm chính
sách có thể dự báo nguy cơ
lan truyền dịch bệnh theo
không gian và thời gian.
“Vùng đỏ” và quyết
sách chống dịch
Với các vùng có nguy cơ
lây nhiễm cao, TP có thể điều
tiết, tập trung nguồn lực chống
dịch. Ví dụ, tăng cường giãn
cách xã hội, truy tìm F0 để
cách ly, ưu tiên tiêm chủng
vaccine, tập trung nguồn lực
chữa trị… tại các “vùng đỏ”.
Còn với các khu vực nguy
cơ thấp, chúng ta có thể thực
thi chính sách cởi mở hơn.
Đúng như ý kiến của một
số chuyên gia về GIS, thực
tế khi dịch COVID-19 xảy
ra ở Việt Nam, một số địa
phương đã áp dụng các biện
Bằng việc phân tích
dữ liệu dịch tễ kết
hợp với mật độ dân
cư, tình hình kinh
tế - xã hội... trên nền
tảng GIS, các nhà
làm chính sách có
thể dự báo nguy cơ
lan truyền dịch bệnh
theo không gian và
thời gian
LTS:
Tại cuộc họp Ban chỉ đạo quốc gia
phòng chống dịch COVID-19 ngày 18-7,
Phó Thủ tướng Vũ Đức Đam yêu cầu:
“Tại 19 tỉnh, thành phía Nam thực hiện
Chỉ thị 16, cần linh hoạt hai mũi “giáp
công”: Một mũi tập trung lực lượng tại
những “vùng đỏ”, có mức độ nguy cơ
dịch bệnh COVID-19 rất cao. Mũi còn
lại thực hiện tầm soát, sàng lọc kết hợp
các biện pháp đồng bộ, giữ chặt “vùng
xanh” an toàn...”. Có thể thấy Việt Nam
một mặt tập trung dập đại dịch nhưng
mặt còn lại quan trọng không kém là
tìm cách tổ chức đời sống xã hội để
thích ứng với virus SARS-CoV-2. Làm
thế nào xác định được “vùng đỏ” (nguy
hiểm) để chống đại dịch và tạo ra “vùng
xanh” (an toàn) để sinh tồn?
Pháp Luật
TP.HCM
sẽ làm rõ những vấn đề này
qua loạt bài
“2 mũi giáp công” để
thích ứng với SARS-CoV-2.
Nhậnđịnh chính xác “vùngđỏ”
để ra quyết sách chống dịch
Việc vẽ ra bản đồ cảnh báo các khu vực nguy hiểm sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách
nhắmđúngmục tiêu, điều tiết nguồn lực một cách hiệu quả.
“2 mũi
giáp công”
để thích ứng
với SARS-
CoV-2
- Bài 1
Một khókhănphổbiếnđược các chuyêngia
GIS chia sẻ đó là việc thu thập dữ liệu. Mặc dù
nỗ lực tiếp cận dữ liệu một cách nhanh nhất,
ví dụ từ các cơ quan công bố dịch của TP hay
BộY tế nhưng cómột số vấn đề cần cải thiện.
Thứ nhất, tốc độ cung cấp và độ chính xác
của dữ liệu cần được cải thiện. Thực tế, dịch
diễn biến rất nhanh nên độ chậmcủa dữ liệu
càng cao, trong khi độ chính xác thấp thì công
tác dự báo càng kém hiệu quả. Thế nên việc
áp dụng công nghệ vào thu thập, công bố dữ
liệu một cách nhanh nhất, chính xác nhất là
vô cùng quan trọng.
Thứ hai, các kho dữ liệu liên quan đến mật
độ dân số; mật độ khu thương mại, chợ, siêu
thị, trườnghọc, khudâncư, caoốc chungcư…
hay các dữ liệu về đời sống xã hội, mật độ
giao thông cần được các cơ quan chức năng
quan tâm, thu thập, hệ thốngmột cách khoa
học, đầy đủ và mở hơn. Muốn vậy ngoài nhà
nước nên mở cho khối tư nhân tham gia thu
thập và công bốmạnhmẽ hơn. Đây sẽ là nền
tảng để áp dụng cho việc đánh giá nguy cơ
khi có dịch bệnh hay các thảm họa tự nhiên.
TP cần tạo ra hệ thống dữ liệu mở
