Wie KI das Coronavirus vorhersagte und zukünftige Pandemien verhindern kann – Meinung

BlueDot KI-Vorhersage

Am 6. Januar informierte die US-amerikanische Centers for Disease Control and Prevention (CDC) die Öffentlichkeit über eine grippeähnliche Ausbreitung in Wuhan City, in der Provinz Hubei, China. Anschließend veröffentlichte die Weltgesundheitsorganisation (WHO) am 9. Januar einen ähnlichen Bericht.

Diese Reaktionen mögen zeitnah erscheinen, aber im Vergleich zu einem KI-Unternehmen namens BlueDot waren sie langsam. BlueDot veröffentlichte einen Bericht am 31. Dezember, eine volle Woche bevor die CDC ähnliche Informationen veröffentlichte.

Noch beeindruckender ist, dass BlueDot den Zika-Ausbruch in Florida sechs Monate vor dem ersten Fall im Jahr 2016 vorhersagte.

Welche Datensätze analysiert BlueDot?

• Krankheitsüberwachung, dies umfasst das Scannen von 10.000+ Medien und öffentlichen Quellen in über 60 Sprachen.
• Demografische Daten aus nationalen Volkszählungen und nationalen Statistikberichten. (Die Bevölkerungsdichte ist ein Faktor hinter der Virusverbreitung)
• Echtzeit-Klimadaten von NASA, NOAA usw. (Viren verbreiten sich schneller unter bestimmten Umweltbedingungen)
• Insektenvektoren und Tierreservoirs (Wichtig, wenn Viren von einer Spezies zu einer anderen übertragen werden können).

BlueDot arbeitet derzeit mit verschiedenen Regierungsbehörden zusammen, darunter Global Affairs Canada, Public Health Agency of Canada, die Canadian Medical Association und das Gesundheitsministerium von Singapur. Das BlueDot Insights-Produkt sendet nahezu Echtzeit-Alarme für ansteckende Krankheiten. Einige Vorteile dieses Produkts sind:

• Reduzierung des Risikos einer Exposition für Gesundheitsdienstleister im Frontbereich
• Die globale Sichtbarkeit ermöglicht eine Zeitersparnis bei der Überwachung von ansteckenden Krankheiten
• Möglichkeit, wichtige Informationen rechtzeitig zu kommunizieren, bevor es zu spät ist.
• Fähigkeit, Bevölkerungen vor Infektionen zu schützen

Wie die Vorhersagbarkeit von KI verbessert werden kann

Was verhindert die BlueDot KI und ähnliche KI-Systeme daran, sich zu verbessern? Der wichtigste limitierende Faktor ist die Unfähigkeit, auf die notwendigen Big-Data in Echtzeit zuzugreifen.

Diese Arten von Vorhersagesystemen basieren auf Big-Data, die in ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) eingespeist werden, das Deep Learning verwendet, um Muster zu suchen. Je mehr Daten in dieses ANN eingespeist werden, desto genauer wird der maschinelle Lernalgorithmus.

Dies bedeutet im Wesentlichen, dass das, was die KI daran hindert, einen potenziellen Ausbruch früher als später zu erkennen, einfach ein Mangel an Zugang zu den notwendigen Daten ist. In Ländern wie China, die regelmäßig Nachrichten überwachen und filtern, sind diese Verzögerungen bei den notwendigen Daten noch ausgeprägter. Der Zensurprozess jedes Datapunkts kann die verfügbare Datenmenge erheblich reduzieren und schlimmer noch, kann sogar die Genauigkeit dieser Daten vollständig entfernen, was die potenzielle Nützlichkeit dieser Daten entfernt. Fehlerhafte Daten waren auch der Grund, warum frühere Bemühungen wie Google Flu Trends scheiterten.

Mit anderen Worten ist das Hauptproblem, das KI-Systeme daran hindert, einen Ausbruch so früh wie möglich vorherzusagen, die Regierungseingriffe. Regierungen wie China und die derzeitige Trump-Administration müssen sich aus jeder Art von Datenfilterung zurückziehen und den vollständigen Zugang zu den Medien ermöglichen, um über globale Gesundheitsprobleme zu berichten.

Das bedeutet, dass Reporter nur mit den Informationen arbeiten können, die ihnen zur Verfügung stehen. Das Umgehen von Nachrichtenberichten und das direkte Zugreifen auf Quellen würde es maschinellen Lernsystemen ermöglichen, auf Daten in einer zeitlicheren und effizienteren Weise zuzugreifen.

Was getan werden muss

Ab sofort sollten Regierungen, die wirklich daran interessiert sind, die Kosten für die Gesundheitsversorgung zu reduzieren und einen Ausbruch zu verhindern, eine obligatorische Überprüfung davon beginnen, wie ihre Gesundheitskliniken und Krankenhäuser bestimmte Datapunkte in Echtzeit an Beamte, Reporter und KI-Systeme verteilen können.

Individuelle private Informationen können von jedem Patienten vollständig entfernt werden, sodass der Patient anonym bleibt, während die wichtigen Daten geteilt werden.

Ein Netzwerk von Krankenhäusern in jeder Stadt, das Daten in Echtzeit sammelt und teilt, könnte eine überlegene Gesundheitsversorgung anbieten. Zum Beispiel könnte es verfolgt werden, dass ein bestimmtes Krankenhaus eine Zunahme von Patienten mit grippeähnlichen Symptomen zeigt, mit 3 Patienten um 10:00 Uhr, 7 Patienten um 13:00 Uhr und 49 Patienten um 17:00 Uhr. Diese Daten könnten mit Krankenhäusern in der gleichen Region verglichen werden, um sofortige Alarme auszulösen, dass eine bestimmte Region ein potenzielles Hotspot ist.

Sobald diese Informationen gesammelt und zusammengestellt sind, kann das KI-System Alarme an alle benachbarten Regionen auslösen, damit notwendige Vorsichtsmaßnahmen getroffen werden können.

Obwohl dies in bestimmten Regionen der Welt schwierig sein kann, könnten Länder mit großen KI-Hubs und geringer Bevölkerungsdichte wie Kanada ein solches fortschrittliches System einrichten. Kanada hat KI-Hubs in den am meisten bevölkerten Provinzen (Waterloo und Toronto, Ontario, und Montreal, Quebec). Die Vorteile dieser Zusammenarbeit zwischen Krankenhäusern und Provinzen könnten erweitert werden, um Kanadiern andere Vorteile wie beschleunierten Zugang zu Notfallmedizin und reduzierte Gesundheitsausgaben zu bieten. Kanada könnte zu einem Leader in KI und Gesundheitsversorgung werden und diese Technologie an andere Gerichtsbarkeiten lizenzieren.

Am wichtigsten ist, dass, sobald ein Land wie Kanada ein System eingerichtet hat, die Technologie/Methoden dupliziert und in andere Regionen exportiert werden können. Letztendlich wäre das Ziel, die gesamte Welt zu bedecken, um sicherzustellen, dass Ausbrüche ein Relikt der Vergangenheit sind.

Diese Art der Datenerfassung durch Gesundheitsdienstleister hat Vorteile für multiple Anwendungen. Es gibt keinen Grund, warum ein Patient im Jahr 2020 sich bei jedem Krankenhaus individuell anmelden muss und dass diese Krankenhäuser nicht in Echtzeit miteinander kommunizieren. Dieser Mangel an Kommunikation kann zum Verlust von Daten bei Patienten führen, die an Demenz oder anderen Symptomen leiden, die sie daran hindern, die Schwere ihrer Erkrankung oder sogar, woanders sie behandelt wurden, vollständig zu kommunizieren.

Lektionen gelernt

Wir können nur hoffen, dass Regierungen auf der ganzen Welt die wichtigen Lektionen, die das Coronavirus uns lehrt, nutzen. Die Menschheit sollte sich glücklich schätzen, dass das Coronavirus im Vergleich zu einigen Infektionserregern der Vergangenheit wie der Schwarzen Pest, die schätzungsweise 30% bis 60% der europäischen Bevölkerung getötet hat, eine relativ milde Todesrate hat.

Das nächste Mal könnten wir nicht so glücklich sein, was wir bisher wissen, ist, dass Regierungen derzeit nicht in der Lage sind, mit dem Ausmaß eines Ausbruchs umzugehen.

Bluedot wurde im Anschluss an den SARS-Ausbruch in Toronto im Jahr 2003 konzipiert und 2013 gestartet. Das Ziel war es, Menschen auf der ganzen Welt vor ansteckenden Krankheiten mit menschlicher und künstlicher Intelligenz zu schützen. Der KI-Komponente hat eine bemerkenswerte Fähigkeit demonstriert, den Verlauf von ansteckenden Krankheiten vorherzusagen, was bleibt, ist der menschliche Komponente. Wir benötigen neue Richtlinien, um Unternehmen wie BlueDot zu ermöglichen, das Beste zu tun, was sie können. Als Menschen müssen wir mehr von unseren Politikern und Gesundheitsdienstleistern verlangen.