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

BlueDot-KI-Vorhersage

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

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

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

Was sind einige der Datensätze, die BlueDot analysiert?

• 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 auf eine andere 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 von Gesundheitspersonal
• Die globale Sichtbarkeit ermöglicht eine Zeitersparnis bei der Überwachung von ansteckenden Krankheiten
• Möglichkeit, wichtige Informationen klar 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 großen Daten in Echtzeit zuzugreifen.

Diese Arten von Vorhersagesystemen basieren auf großen Daten, die in ein 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 Algorithmus des maschinellen Lernens.

Das 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 Datenpunkts kann die verfügbare Datenmenge erheblich reduzieren und schlimmer noch, 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 (GOOGL ) fehlgeschlagen sind.

Anders ausgedrückt ist das Hauptproblem, das KI-Systeme daran hindert, einen Ausbruch so früh wie möglich vorherzusagen, die Regierungsinterferenz. Regierungen wie China und die derzeitige Trump-Regierung müssen sich aus jeder Art von Datenfilterung zurückziehen und den vollen Zugang zur Presse 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 zeitnahen und effizienten 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 beginnen, wie ihre Gesundheitskliniken und Krankenhäuser bestimmte Datenpunkte 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 weitergegeben werden.

Ein Netzwerk von Krankenhäusern in jeder Stadt, das Daten in Echtzeit sammelt und teilt, könnte eine überlegene Gesundheitsversorgung bieten. Zum Beispiel könnte festgestellt werden, dass ein bestimmtes Krankenhaus eine Zunahme von Patienten mit grippeähnlichen Symptomen aufweist, 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 könnte, könnten Länder mit großen KI-Hubs und geringer Bevölkerungsdichte wie Kanada ein solches fortschrittliches System einführen. Kanada hat KI-Hubs in den am meisten bevölkerten Provinzen (Waterloo und Toronto, Ontario, und Montreal, Quebec). Die Vorteile dieser zwischen Krankenhäusern und Provinzen kooperierenden Zusammenarbeit könnten erweitert werden, um Kanadiern andere Vorteile wie beschleunigten Zugang zu Notfallmedizin und reduzierte Gesundheitskosten zu bieten. Kanada könnte ein Vorreiter in KI und Gesundheitswesen werden und diese Technologie an andere Gerichtsbarkeiten lizenzieren.

Wichtigster ist, dass, sobald ein Land wie Kanada ein System 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 Gesundheitspersonal hat Vorteile für mehrere Anwendungen. Es gibt keinen Grund, warum ein Patient im Jahr 2020 sich bei jedem Krankenhaus einzeln anmelden sollte und warum 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, wo sie anderswo behandelt wurden, vollständig mitzuteilen.

Lektionen gelernt

Wir können nur hoffen, dass Regierungen auf der ganzen Welt die wichtigen Lektionen nutzen, die uns der Coronavirus lehrt. Die Menschheit sollte sich glücklich schätzen, dass der Coronavirus im Vergleich zu einigen ansteckenden Agenten der Vergangenheit wie der Schwarzen Pest, die schätzungsweise 30 bis 60 Prozent 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 gezeigt, den Verlauf ansteckender Krankheiten vorherzusagen, was bleibt, ist der menschliche Komponente. Wir benötigen neue Richtlinien, um Unternehmen wie BlueDot zu ermöglichen, ihr Bestes zu tun. Als Menschen müssen wir mehr von unseren Politikern und Gesundheitsdienstleistern verlangen.