Tekoälymalli osoittaa, että fyysinen etäisyys on positiivinen vaikutus ja välttämätön

Viimeaikaisessa tutkimuksessa ryhmä tutkijoita käytti tekoälyä ennustamaan koronaviruspandemian kehittymistä seuraavien kolmen viikon aikana. VentureBeatin mukaan tekoälymalli ennustaa, että sosiaalisen etäisyyden politiikat ja karanteenit ovat saavuttaneet toivottuja tuloksia, eli koronaviruspandemian lieventämisen ja terveydenhuollon järjestelmien suojelemisen.

Koronaviruspandemia jatkuu ympäri maailmaa, ja taloudet tuntevat pandemian vaikutukset. Yhä enemmän huomiota kiinnitetään karanteenin ja sosiaalisen etäisyyden tehokkuuteen. Suurin osa tutkijoista ja terveydenhuollon asiantuntijoista on samaa mieltä siitä, että sosiaalinen etäisyys on välttämätön ja tehokas keino pandemian hillitsemiseksi. Nyt myös tekoälymalli, jonka ryhmä tutkijoita on suunnitellut, tukee tätä näkemystä.

Tutkijat Texasin yliopiston terveydenhuollon tiedekunnasta, Southwest Research Instituten tutkimuslaitoksesta ja Texasin yliopistosta ovat yhteistyössä kehittäneet tautien ennustemallin, joka antaa ennusteita koronaviruspandemian kehittymisestä kolmen viikon ajalle. Tutkijat julkaisivat tuloksensa esitutkimusraportissa. Tutkijoiden kehittämä malli käytti painotettua väestötietoa ja älypuhelinten sijaintitietoa ennusteiden tekemiseen. Data kerättiin useista organisaatioista, kuten Maailman terveydenjärjestöltä, Yhdysvaltain tautikeskukselta ja Safe Graphilta. Malli on hybridi-tekoälyjärjestelmä, joka on yhdistetty useisiin epidemiologisiin malleihin. Tutkimusraportin kirjoittajat sanovat, että malli on osoittautunut oikeaksi ennusteissaan ja on aiemmin ennustanut fyysisten etäisyyden vaikutuksia.

Tutkijat käyttivät älypuhelinten tietoja “kosketusnopeuden” laskemiseen, joka perustuu liikkumiseen ja vuorovaikutuksiin tietyllä alueella. Kosketusnopeus laskettiin osavaltio- ja maatasolla, ja se verrattiin koronavirus tapausten määrään, mukaan lukien kuolemantapaukset, aktiiviset tapaukset ja toipuneet tapaukset kyseisellä alueella. Tutkijat käyttivät kymmenen päivän viiveitä taudinilmoituksen ja tartunnan välillä.

Tutkijaryhmän mukaan “karanteenitasoinen liikkuvuus” (intensiivinen fyysinen etäisyys) on välttämätön COVID-19 -tapauksien pitämiseksi alhaisella tasolla. Tutkijat perustivat tämän havaintonsa mallin ennusteisiin seuraavien kolmen viikon ajalle, ja he totesivat, että jos rajoitukset lievenisivät 50 prosenttiin nykyisestä tasosta, jotkut alueet saavuttaisivat epävakaan huipun (kuolemantapausten määrä voisi joko pysyä alhaisena tai nousta jyrkästi). Jos noin kolme neljäsosaa väestöstä saisi liikkua vapaasti, huippu viivästyisi vain hieman ja olisi noin kaksi kolmasosaa niin voimakas kuin täysin kontrolloimattomassa ympäristössä.

Luonnollisesti edellä mainitut parametriarvot ovat vain keskiarvoja, ja taudin vakavuus vaihtelee alueittain useiden tekijöiden mukaan. Joillakin alueilla, joilla on jo noudatettu voimakkaita fyysisiä etäisyyksiä, on hyvät mahdollisuudet estää useita kuolemantapauksia tulevina viikkoina. Esimerkiksi Washingtonin osavaltion Kingin piirikunnassa on noudatettu sosiaalista etäisyyttä ja rajoituksia yli kuukauden ajan, ja malli ennustaa, että uusien kuolemantapausten määrä voi laskea lähes nollaan kesäkuussa. Sen sijaan, jos esimerkiksi Texasin Bexarin piirikunta lieventäisi sosiaalisen etäisyyden politiikkaa, seurauksena olisi äkillinen kasvu. Bexarin piirikunnan liikkuvuus oli huhtikuun 11. päivänä vielä noin puolet normaalista.

Uusi malli ja sen ennuste ovat samaa mieltä muiden mallien kanssa fyysisten etäisyyden toimivuudesta, kuten esimerkiksi MIT:n tutkijoiden ja Microsoftin, TCS Researchin ja Intian teknillisen instituutin yhteisen tutkimusryhmän kehittämien mallien kanssa. MIT:n malli erityisesti ennusti, että jos karanteenitoimenpiteet lopetettaisiin liian aikaisin, seurauksena olisi katastrofi, ja koronavirus tapaukset kasvaisivat jyrkästi. Tutkijat, jotka kehittivät tämän mallin, ennustivat, että “karanteenitoimien lieventäminen tai kumoaminen johtaisi eksponentiaaliseen kasvuun tartunnan määrässä, mikä mitätöi kaikki Yhdysvalloissa maaliskuun 2020 jälkeen toteutetut toimenpiteet”.

On tärkeää muistaa, että malli perustuu ainoastaan historiallisiin tietoihin, ja kuten Brookings Institution on huomauttanut, “jos tekoälyalgoritmi ei ole huolellisesti hallittu, se voi mennä äärimmäisyyksiin etsimään tietoja, jotka liittyvät siihen tulokseen, jonka se yrittää ennustaa.” On aina mahdollista, että malli on alikoulutettu tai ylikoulutettu dataa ja että ennusteet eivat ole aina

Tekoälymallin ennusteet tukevat kuitenkin terveydenhuollon viranomaisten konsensusta siitä, että fyysinen etäisyys ja karanteeni ovat välttämättömiä ja tehokkaita.