वुहान वायरस के प्रकोप के पहले संकेत एआई द्वारा पकड़े गए थे

एक एआई-चालित स्वास्थ्य निगरानी और रोग पता लगाने वाले मंच ने वुहान वायरल प्रकोप के संकेतों को लगभग एक सप्ताह पहले पकड़ लिया था जब सरकारी एजेंसियों ने जनता को चेतावनी दी थी, जो यह दिखाता है कि एआई का उपयोग बीमारी के प्रकोप को समय पर पकड़ने के लिए कैसे किया जा सकता है।

जबकि विश्व स्वास्थ्य संगठन की वुहान वायरस की आधिकारिक सूचना 9 जनवरी को जारी की गई थी और संयुक्त राज्य अमेरिका के केंद्र रोग नियंत्रण और रोकथाम (सीडीसी) को 6 जनवरी को प्रकोप की सूचना मिली थी, तो प्रकोप के पहले चेतावनी संकेत एक कनाडाई स्वास्थ्य निगरानी प्रणाली द्वारा लगभग एक सप्ताह पहले पकड़े गए थे। जैसा कि वायर्ड ने बताया, एआई-चालित स्वास्थ्य प्रणाली ब्लूडॉट ने 31 दिसंबर को अपने ग्राहकों को संभावित प्रकोप के बारे में चेतावनी दी थी। ब्लूडॉट विभिन्न वैश्विक समाचार स्रोतों और स्वास्थ्य रिपोर्टों में पैटर्न का पता लगाने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करता है। यह पौधों और जानवरों के रोग नेटवर्क के बारे में जानकारी पर भी विचार करता है। यह जानकारी इकट्ठा करने के बाद, ब्लूडॉट के महामारी विज्ञानी अपने ग्राहकों को संभावित स्वास्थ्य जोखिमों और प्रकोप के बारे में चेतावनी और भविष्यवाणी देते हैं।

बीमारी के प्रकोप के मामले में, जल्दी पता लगाना हमेशा बेहतर होता है। पता लगाने में जितनी जल्दी होगी, स्वास्थ्य अधिकारियों को प्रतिक्रिया देने के लिए उतना ही अधिक समय मिलेगा। वुहान वायरस और चीन में अन्य बीमारी के प्रकोप के मामले में, चीनी सरकार अक्सर वैश्विक सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों के साथ जानकारी साझा करने में धीमी रही है। यह एक समस्या है क्योंकि सीडीसी और डब्ल्यूएचओ अपनी प्रतिक्रिया की योजना बनाने के लिए अन्य सरकारी एजेंसियों से संचार पर निर्भर करते हैं। हालांकि, यदि एक एआई प्रणाली जैसे ब्लूडॉट विभिन्न व्यक्तिगत समाचार रिपोर्टों, ब्लॉग और मंचों के माध्यम से रिसने वाली जानकारी के आधार पर सटीक भविष्यवाणी कर सकती है, तो यह संभावित रूप से स्वास्थ्य संगठनों को प्रकोप के प्रति तेजी से प्रतिक्रिया देने में सक्षम बना सकता है।

ब्लूडॉट के संस्थापक कमरान खान के अनुसार, कंपनी सोशल मीडिया डेटा का उपयोग बीमारी के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए नहीं करती है क्योंकि डेटा बहुत परिवर्तनशील और गंदा है और इसका उपयोग करने के लिए उपयुक्त नहीं है। इसके बजाय, समाचार रिपोर्टों, ज्ञात जानवरों के रोग नेटवर्क के डेटा और एयरलाइन टिकटिंग डेटा को मिलाकर एक मॉडल बनाया जाता है जो预测 करता है कि संक्रमण कहां से शुरू होता है और संक्रमित लोग कहां जा सकते हैं। ब्लूडॉट ने सही ढंग से भविष्यवाणी की कि वुहान वायरस ताइपे, टोक्यो, सियोल और बैंकॉक में कुछ दिनों के भीतर फैल जाएगा।

ब्लूडॉट की स्थापना 2014 में खान द्वारा की गई थी, और कंपनी में वर्तमान में 40 कर्मचारी हैं, जिनमें डेटा वैज्ञानिक, चिकित्सक और प्रोग्रामर शामिल हैं जो रोग निगरानी और भविष्यवाणी मॉडल बनाने के लिए मिलकर काम करते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग वैश्विक समाचार रिपोर्टों से डेटा को खनन करने के लिए किया जाता है जो 65 अलग-अलग भाषाओं में हैं। खान ने वायर्ड को बताया:

“हमने जो किया है वह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग का उपयोग करके इस इंजन को प्रशिक्षित करना है ताकि यह पहचान सके कि यह मंगोलिया में एंथ्रेक्स का प्रकोप है या भारी धातु बैंड एंथ्रेक्स का पुनर्मिलन।”

स्वचालित डेटा संग्रह और प्रारंभिक विश्लेषण पूरा होने के बाद, मानव विश्लेषक डेटा की जांच करते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि मॉडल के निष्कर्ष तर्कसंगत लगते हैं। अंत में, एक रिपोर्ट तैयार की जाती है और आवेदन के ग्राहकों को भेजी जाती है।

ब्लूडॉट की प्रणाली बीमारी के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए एआई क्षेत्र की पहली कोशिश नहीं है। डेटा वैज्ञानिक कुछ समय से बड़े डेटा और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग विभिन्न बीमारियों के प्रसार को ट्रैक करने के लिए कर रहे हैं, जिनमें से कुछ प्रयास दूसरों की तुलना में अधिक सफल रहे हैं। गूगल ने अपने हाथ से बीमारी के प्रसार को ट्रैक करने की कोशिश की थी, लेकिन इसके प्रयास 2013 के फ्लू सीजन की गंभीरता की भविष्यवाणी करने में लगभग 140% से चूक गए थे। यह देखने के लिए केवल समय ही बताएगा कि क्या ब्लूडॉट लगातार बीमारियों के प्रसार की भविष्यवाणी कर सकता है, लेकिन यदि यह कर सकता है, तो यह बीमारी के प्रकोप के लिए तेजी से और अधिक सटीक अनुमानों के लिए रास्ता तैयार कर सकता है।