أوائل علامات تفشي فايروس ووهان تم اكتشافها بواسطة الذكاء الاصطناعي

كان منصة مراقبة الصحة وتحديد الأمراض مدعومة بالذكاء الاصطناعي قادرة على اكتشاف علامات تفشي الفايروس في ووهان قبل حوالي أسبوع من تحذير الوكالات الحكومية للجمهور ، مما يوفر نظرة على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف تفشي الأمراض في وقت مناسب.

في حين تم إرسال الإشعار الرسمي لمنظمة الصحة العالمية حول فايروس ووهان في التاسع من يناير والمركز الأمريكي لمكافحة الأمراض والوقاية منها (CDC) تلقى كلمة عن التفشي في السادس من يناير ، تم اكتشاف أول علامات التحذير للتفشي من قبل نظام مراقبة الصحة الكندي تقريبا قبل أسبوع. كما ذكرت مجلة Wired ، حذر نظام BlueDot التابع لشركة BlueDot العملاء عن احتمال التفشي في 31 ديسمبر. يستخدم BlueDot خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمراقبة مصادر الأخبار العالمية المختلفة واكتشاف الأنماط في تقارير الصحة. كما يأخذ في الاعتبار المعلومات حول شبكات الأمراض النباتية والحيوانية. باستخدام المعلومات التي جمعتها ، يقدم أخصائيي وبائيات BlueDot تحذيرات وتوقعات حول المخاطر الصحية المحتملة والتفشيات للمشتركين.

عند التعامل مع تفشي المرض ، دائمًا ما يكون الكشف المبكر أفضل. كلما كان الكشف مبكرًا ، زادت الوقت الذي لديه مسؤولو الصحة للاستجابة. في حالة فايروس ووهان والتفشيات الأخرى للأمراض في الصين ، غالباً ما كانت الحكومة الصينية بطيئة في مشاركة المعلومات مع مسؤولي الصحة العامة العالمية. وهذا يشكل مشكلة لأن CDC و WHO تعتمدان على الاتصالات من الوكالات الحكومية الأخرى لتنسيق استجاباتها. ومع ذلك ، إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي مثل BlueDot يمكن أن يصنع توقعات دقيقة بناءً على المعلومات التي تسرّب عبر العديد من التقارير الإخبارية والمدونات والمنتديات ، فقد يتمكن هذا من تمكين المنظمات الصحية من الاستجابة بشكل أسرع للتفشيات.

وفقا لكمران خان ، مؤسس BlueDot ، لا تستخدم الشركة بيانات وسائل التواصل الاجتماعي عند التنبؤ بانتشار الأمراض لأن البيانات متغيرة جداً ومتضاربة لدرجة أن تكون مفيدة. بدلاً من ذلك ، يتم دمج تقارير الأخبار وبيانات شبكات الأمراض الحيوانية المعروفة وبيانات حجز تذاكر الطيران لإنشاء نموذج يتنبأ بمكان بداية العدوى وأين قد يسافر الأشخاص المصابون بعد ذلك. تمكنت BlueDot بشكل صحيح من التنبؤ بأن فايروس ووهان سينتشر إلى تايبيه وطوكيو وسول وبنغكوك في غضون بضعة أيام من ظهوره.

تم إطلاق BlueDot بواسطة خان في عام 2014 ، والشركة لديها حاليا 40 موظفا ، بما في ذلك علماء البيانات والأطباء والمبرمجين الذين يعملون معا لإنشاء نماذج مراقبة الأمراض والتنبؤ. يتم استخدام تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لاستخراج البيانات من تقارير الأخبار في جميع أنحاء العالم وتغطية 65 لغة مختلفة. قال خان لمجلة Wired:

“ما قمنا به هو استخدام معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتدريب هذا المحرك على التعرف على ما إذا كان هذا تفشي للجمرة الخبيثة في منغوليا أو إعادة اتحاد فرقة الهيفي ميتال الجمرة الخبيثة”.

بعد اكتمال جمع البيانات التلقائي والتحليل الأولي ، يقوم المحللون البشر بفحص البيانات وتأكيد أن استنتاجات النموذج تبدو معقولة. أخيرا ، يتم إنشاء تقرير وترساله إلى عملاء التطبيق.

نظام BlueDot بعيد عن أول محاولة لتنبؤ بانتشار الأمراض من قبل مجال الذكاء الاصطناعي. لقد استخدم علماء البيانات البيانات الكبيرة ونماذج التعلم الآلي لتعقب انتشار الأمراض المختلفة مثل لبعض الوقت الآن ، مع بعض المحاولات أكثر نجاحا من غيرها. حاولت جوجل استخدامها لتعقب انتشار الأمراض مع Google (GOOGL ) Flu Trends ، ولكن محاولاتها للتنبؤ بمدى خطورة مواسم الانفلونزا في عام 2013 كانت ، حسبما ورد ، مخطئة بحوالي 140٪. فقط الوقت سوف ي告诉نا إذا كان BlueDot يمكن أن يتنبأ بانتشار الأمراض بشكل مستمر ، ولكن إذا كان يمكنه ذلك ، فقد يمهد الطريق لتقديرات أسرع وأكثر دقة لتفشيات الأمراض.