Когда в марте 2020 года началась пандемия COVID-19, в Афганистане было всего 300 аппаратов искусственной вентиляции легких и два отделения интенсивной терапии. Ранние эпидемиологические модели предсказывали, что в стране, население которой составляет около 38 миллионов человек, к началу лета будет наблюдаться пик заболеваемости – до 520 000 случаев и 3 900 смертей в день. Столкнувшись с перспективой возникновения десяти миллионов случаев заболевания в течение нескольких месяцев, работники гуманитарных организаций и правительственные чиновники приготовились к катастрофе в области общественного здравоохранения.

Чтобы помочь директивным органам понять, куда направить свои ограниченные ресурсы, Управление ООН по координации гуманитарных вопросов (UNOCHA) и Фонд Рокфеллера использовали фактические данные по Афганистану, включая показатели заражения COVID-19 и расположение медицинских учреждений, для прогнозирования количества случаев заболевания, госпитализаций и смертей в течение четырехнедельного периода. Этот более реалистичный прогноз помог чиновникам подготовиться к пику заболеваемости и смертности, который оказался более низким и поздним, чем прогнозировали другие модели. Точное прогнозирование потребностей позволяет повысить эффективность гуманитарного реагирования.

Но модели хороши лишь настолько, насколько хороши данные, на которые они опираются. И чтобы подготовиться к следующему кризису, миру необходимо получать более качественные данные и обмениваться ими.

Руководящий принцип, лежащий в основе нашей модели, которую мы разработали с Лабораторией прикладной физики Университета Джона Хопкинса, заключался в поддержке принятия краткосрочных оперативных решений для защиты и спасения большего количества жизней в условиях гуманитарных кризисов. Помимо Афганистана, мы использовали эту модель в Демократической Республике Конго, Ираке, Сомали, Южном Судане и Судане. Мы включили данные по COVID-19, скорректированные с учетом заниженных показателей в отчетности, а также данные о моделях мобильности, инфраструктуре здравоохранения и базовой уязвимости населения, обусловленной отсутствием продовольственной безопасности или сопутствующими заболеваниями, такими как диабет.

Наш опыт построения прогностической модели и ее использования представителями общественного здравоохранения в этих странах показал, что такой подход может привести к лучшим гуманитарным результатам. Но это также было напоминанием о том, что серьезные проблемы с данными, касающиеся как пробелов, так и качества, ограничивают жизнеспособность и точность таких моделей для наиболее уязвимых стран мира. Например, в нескольких более бедных странах данные о распространенности сердечно-сосудистых заболеваний были 4-7-летней давности, а для Судана и Южного Судана они вообще отсутствовали.

В глобальном масштабе нам все еще не хватает около 50% данных, необходимых для эффективного реагирования в странах, переживающих гуманитарные чрезвычайные ситуации. UNOCHA и Фонд Рокфеллера сотрудничают в целях раннего выявления кризисов, во время и после пандемии COVID-19. Однако реализация всего потенциала нашего подхода зависит и от вклада других.

Поэтому, когда правительства, банки развития и крупные гуманитарные организации и агентства развития рассуждают о первом годе борьбы с пандемией, а также о дискуссиях на недавних весенних встречах Всемирного банка, они должны признать решающую роль данных в восстановлении после этого кризиса и предотвращении будущих кризисов. Восполнение пробелов в критически важных данных должно стать главным приоритетом для всех участников гуманитарной деятельности и развития.

Поэтому правительствам, гуманитарным организациям и региональным банкам развития необходимо инвестировать в сбор данных, инфраструктуру обмена данными и людей, которые управляют этими процессами. Аналогичным образом, эти заинтересованные стороны должны лучше разбираться в ответственном обмене своими данными через платформы открытых данных, которые поддерживают строгие стандарты операционной совместимости.

Там, где данные недоступны, частный сектор должен разработать новые источники информации с помощью инновационных методов, таких как использование анонимизированных данных социальных сетей или записей звонков для понимания закономерностей перемещения населения. Безусловно, обмен данными зависит от доверия. Поэтому мир должен прислушаться к недавнему призыву Всемирного банка о заключении нового общественного договора о данных, основанного на общей социальной и экономической ценности, справедливой выгоде и укреплении уверенности в том, что данные не будут использоваться не по назначению теми, кто их собирает.

Глобальная гуманитарная система очень эффективна, но сегодняшние потребности беспрецедентны. Ожидается, что в этом году в гуманитарной помощи и защите будут нуждаться рекордные 235 миллионов человек по всему миру, что почти на 40% больше, чем в 2020 году. Растет голод, уровень внутреннего перемещения населения достиг самого высокого уровня за последние десятилетия, чаще происходят суровые погодные явления, увеличиваются вспышки заболеваний. Между тем, разрыв между гуманитарными потребностями и финансированием, доступным для их удовлетворения, становится все больше.

Высококачественные данные позволяют директивным органам, сталкивающимся с кризисами, направлять ограниченные ресурсы на удовлетворение наибольших потребностей, а пандемия COVID-19 подчеркнула необходимость их получения в большем объеме. Мир должен принять этот урок близко к сердцу, инвестируя в инфраструктуру данных и человеческий потенциал, необходимые для опережения кризисов, прогнозирования будущих потребностей и более раннего реагирования. Отдача в виде спасенных жизней была бы огромной.

Марк Лоукок, Радж Шах