实时数据，以更好地应对疾病暴发

Kinsa由麻省理工学院校友Inder Singh MBA ‘ 06, SM ‘ 07于2012年创立，其使命是实时收集传染病传播的时间和地点信息。如今，该公司正沿着几条战线完成这一使命。

它从家庭开始。Kinsa的“智能”温度计已经在全国销售或分发了150多万台，其中包括向低收入学区的家庭分发的数十万台。温度计连接到一个应用程序，帮助用户根据年龄、发烧和症状决定是否应该就医。

在社区层面，温度计产生的数据被匿名并汇总，可以与家长和学校官员共享，帮助他们了解周围正在发生什么疾病，并防止疾病在教室里传播。

迄今为止，通过与2000多所学校以及许多企业合作，Kinsa还开发了每年可以预测流感季节的预测模型。今年春天，该公司表示，它可以提前12-20周在城市一级预测流感的传播。

这一里程碑为Kinsa最深刻的扩展做好了准备。当Covid-19出现在美国时该公司能够通过追踪高于正常预期的发烧水平，实时估计其传播范围。现在Kinsa正与五个州和三个城市的卫生官员合作，帮助控制病毒。

他说:“到美国疾病控制和预防中心(CDC)的时候作为Kinsa的首席执行官和创始人，辛格说:“这些数据已经被处理、识别，人们已经进入卫生系统去看医生了。”“人们从生病到去看医生都有很大的延迟。目前的医疗保健系统只看到后者;我们看到的是前者。”

今天，金萨发现自己在美国应对Covid-19方面发挥着核心作用。除了当地的合作伙伴之外，该公司还通过其Healthweather工具成为公众、媒体和研究人员的中心信息中心，该工具绘制了异常发热率(Covid-19最常见的症状之一)，以帮助可视化疾病在社区的流行情况。

辛格说，金萨的数据补充了其他遏制病毒的方法，如检测、接触者追踪和使用口罩。

更好的数据，更好的反应

辛格第一次接触麻省理工学院是在他在哈佛大学肯尼迪政府学院读研究生的时候。

辛格回忆道:“我记得我和一些麻省理工的本科生有过交流，我们就一些社会影响的想法进行了头脑风暴。”“一周后，我收到了他们的电子邮件，说他们已经制作出了我们正在谈论的内容的原型。我说，‘你在一周内完成了我们讨论的内容!我被震撼了，这让我深刻体会到麻省理工学院是一个多么实干家的校园。太有企业家精神了。我当时的反应是，‘我也想这样做。’”

很快，辛格就加入了哈佛-麻省理工学院健康科学与技术项目，这是一个跨学科项目，辛格在与该地区领先的研究医院合作的同时获得了硕士和MBA学位。这个项目也让他走上了改善我们应对传染病方式的道路。

毕业后，他加入了克林顿医疗服务倡议(CHAI)，在该倡议中，他在制药公司和资源匮乏的国家之间斡旋，以降低艾滋病、疟疾和结核病的药品成本。辛格称柴是一份理想的工作，但这也让他看到了全球卫生系统的一些缺陷。

“世界试图控制传染病的传播，但几乎没有关于疾病何时何地传播的实时信息，”Singh说。“我提出的启动Kinsa的问题是‘如果你不知道它在哪里、什么时候开始，也不知道它传播的速度，你如何在下一次爆发成为流行病之前阻止它’。”

Kinsa成立于2012年，其理念是控制传染病需要更好的数据。为了获得这些数据，公司需要一种新的方式来为病人和家庭提供价值。

辛格说:“当有人生病时，家里的行为就是抓起温度计。”“我们利用这一点，为病人创造了一个沟通渠道，帮助他们更快地康复。”

Kinsa以销售体温计起家，并为企业捐赠者创建了一个赞助计划，以资助向“第一名校”(Title 1 schools)捐赠体温计。“第一名校”服务的是大量经济状况不佳的学生。辛格说，通过该项目获得金莎温度计的家庭中，有40%以前家里没有温度计。

该公司表示，其项目已被证明可以帮助学校提高出勤率，并产生了多年的实时发热数据，以帮助与官方估计数据进行比较，并开发其模型。

辛格回忆说:“多年来，我们一直在数周内准确地预测流感发病率，大约在2020年初，我们取得了重大突破。”“我们证明我们可以预测12到20周后的流感，然后3月来了。我们说，让我们试着从我们观察到的实时信号中去除与感冒和流感相关的发烧水平。剩下的是不寻常的发烧，我们在全国各地都看到了热点。我们观察了6年的数据，也出现了热点，但和我们在3月初看到的完全不同。”

该公司迅速向公众提供了实时数据。3月14日，辛格与纽约州前卫生专员、美国食品和药物管理局(fda)前局长、以及负责台湾成功应对新冠肺炎疫情的人通了电话。

“我说，‘到处都是热点地区，’辛格回忆道。“他们在纽约、东北部、德克萨斯州和密歇根州。他们说，这很有趣，但看起来不可信，因为我们没有看到Covid-19的病例报告。’瞧，几天或几周后，我们看到Covid案件开始增多。”

一种对抗Covid-19的工具

辛格说，金萨的数据提供了一种前所未有的方式来观察疾病在社区中的传播。

辛格说:“我们可以逐个城市预测[流感季节]的整个发病率曲线。”“下一个最好的模型是大约三周后，在多州的水平上。这并不是因为我们比别人聪明;因为我们有更好的数据。我们找到了一种方法，可以在人们刚刚生病时始终如一地与他们交流。”

Kinsa一直在与全国各地的卫生部门和研究小组合作，帮助他们解读该公司的数据，并对Covid-19传播的早期预警做出反应。它也帮助了全国各地的公司，因为他们开始让员工回到办公室。

现在，Kinsa正致力于扩大其国际影响力，在全球多个领域帮助遏制传染病，就像它在美国所做的那样。该公司的进展有望帮助有关部门监测Covid-19之后的疾病。

辛格说:“我启动Kinsa是为了创建一个全球实时疫情监测和检测系统，现在我们拥有了更强大的预测能力。”“当你知道症状在何时何地开始，以及传播速度有多快，你就能赋予当地个人、家庭、社区和政府权力。”