वुहान वायरस के प्रकोप के पहले संकेत एआई द्वारा पकड़े गए

एक एआई-चालित स्वास्थ्य निगरानी और रोग पता लगाने वाले प्लेटफ़ॉर्म ने वुहान वायरस 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 अधिसूचना 9 जनवरी को जारी की गई थी और अमेरिका के रोग नियंत्रण और रोकथाम केंद्र (सीडीसी) को 6 जनवरी को प्रकोप की जानकारी मिली थी, प्रकोप के पहले चेतावनी संकेत लगभग एक सप्ताह पहले एक कनाडाई स्वास्थ्य निगरानी प्रणाली द्वारा पकड़े गए थे। जैसा कि वायर्ड ने रिपोर्ट किया, एआई-चालित स्वास्थ्य प्रणाली ब्लू डॉट ने 31 दिसंबर को अपने ग्राहकों को संभावित प्रकोप के बारे में चेतावनी दी थी। ब्लू डॉट विभिन्न वैश्विक समाचार स्रोतों की निगरानी करने 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। इकट्ठी की गई जानकारी का उपयोग करके, ब्लू डॉट के महामारी विज्ञानी अपने ग्राहकों को संभावित स्वास्थ्य जोखिमों और प्रकोप के बारे में चेतावनी और भविष्यवाणियां देते हैं।

बीमारी के प्रकोप के मामले में, जल्दी पता लगाना हमेशा बेहतर होता है। पता लगाने में जितनी जल्दी होती है, स्वास्थ्य अधिकारियों के पास प्रतिक्रिया करने के लिए उतना ही अधिक समय होता है। 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 प्रस्तुत करता है क्योंकि सीडीसी और डब्ल्यूएचओ अपनी प्रतिक्रियाओं की योजना बनाने के लिए अन्य सरकारी एजेंसियों से संचार पर निर्भर करते हैं। हालांकि, यदि ब्लू डॉट जैसी एआई प्रणाली विभिन्न व्यक्तिगत समाचार रिपोर्टों, ब्लॉग और मंचों के माध्यम से रिसाव वाली जानकारी के आधार पर सटीक भविष्यवाणियां कर सकती है, तो यह संभावित रूप से स्वास्थ्य संगठनों को प्रकोप के प्रति प्रतिक्रिया में तेजी लाने में सक्षम बना सकता है।

ब्लू डॉट के संस्थापक कमरान खान के अनुसार, कंपनी रोगों के प्रसार की भविष्यवाणी करते समय सोशल मीडिया डेटा का उपयोग नहीं करती है क्योंकि डेटा बहुत परिवर्तनशील और गंदा है और इसका उपयोग करने में सक्षम 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 यह भविष्यवाणी करता है कि संक्रमण कहां से शुरू होता है और संक्रमित लोग अगले किन दिनों में कहां यात्रा कर सकते हैं। ब्लू डॉट ने सही ढंग से भविष्यवाणी की कि वुहान वायरस अपने प्रकट होने के कुछ दिनों के भीतर ताइपे, टोक्यो, सियोल और बैंकॉक में फैल जाएगा।

कमران खान द्वारा 2014 में लॉन्च किए गए ब्लू डॉट 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। डेटा को खनन करने के लिए 65 विभिन्न भाषाओं में समाचार रिपोर्टों से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग किया जाता है। 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 पहचाना जा सके कि यह मंगोलिया में एंथ्रेक्स का प्रकोप है या हेवी मेटल 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 एप्लिकेशन के ग्राहकों को भेजी जाती है।

ब्लू डॉट की प्रणाली बीमारी के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए एआई क्षेत्र द्वारा पहला प्रयास नहीं है। डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटा और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके विभिन्न बीमारियों जैसे कि कुछ समय से बीमारी के प्रसार को ट्रैक करने के लिए उपयोग 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 गूगल फ़्लू ट्रेंड्स, लेकिन इसके प्रयास 2013 के फ़्लू सीज़न की गंभीरता की भविष्यवाणी करने के लिए रिपोर्ट के अनुसार 140% से अधिक थे। केवल समय ही बताएगा कि क्या ब्लू डॉट लगातार बीमारी के प्रसार की भविष्यवाणी कर सकता है, लेकिन अगर यह कर सकता है तो यह बीमारी के प्रकोप के तेजी से और अधिक सटीक अनुमान के लिए रास्ता तैयार कर सकता है।