ウハンウイルス感染症の初期の兆候をAIが検知

AIを利用したヘルスモニタリングと疾病検知プラットフォームは、政府機関が一般に警告する約1週間前に、ウハンウイルスの兆候を検知することができた。これは、AIを利用して疾病の発生をタイムリーに検知する方法の一例である。

公式の世界保健機関（WHO）によるウハンウイルスの通知は1月9日に発出され、アメリカ疾病予防管理センター（CDC）は1月6日にウイルスの発生を知らされた。しかし、カナダのヘルスモニタリングシステムは、12月31日にクライアントに可能なウイルスの発生について警告していた。Wiredによると、AIを利用したヘルスシステムBlueDotは、世界中のニュースソースをモニタリングし、ヘルスリポートのパターンを検知するアルゴリズムを使用している。また、植物や動物の疾病ネットワークに関する情報も考慮に入れている。BlueDotの疫学者は、収集した情報を基に、潜在的な健康リスクやウイルスの発生について警告や予測を提供している。

疾病の発生時には、早期検知が重要である。検知が早いほど、保健当局が対応する時間が増える。ウハンウイルスや中国での他の疾病の発生では、中国政府は情報を世界の保健当局と共有するのが遅いことが多い。これは、CDCやWHOが政府機関からの情報に頼るため、問題となる。しかし、BlueDotのようなAIシステムが、多くのニュースリポート、ブログ、フォーラムからの情報を基に正確な予測を行うことができれば、保健機関がより迅速に対応できる可能性がある。

BlueDotの創設者であるカムラン・カーンによると、同社はソーシャルメディアのデータを使用していない。代わりに、ニュースリポート、既知の動物疾病ネットワーク、航空券のデータを組み合わせて、感染がどこで始まり、感染者が次にどこへ行くかを予測するモデルを作成している。BlueDotは、ウハンウイルスが台北、東京、ソウル、バンコクに短期間で広がることを正確に予測していた。

BlueDotは2014年にカーンによって設立され、現在40人の従業員がいる。従業員の中には、データサイエンティスト、医師、プログラマーがおり、疾病の監視と予測のモデルを作成している。マシンラーニングアルゴリズムと自然言語処理技術を使用して、65言語以上のニュースリポートからデータを抽出している。カーンはWiredに次のように語っている。

「私たちが行ったことは、自然言語処理とマシンラーニングを使用して、このエンジンを訓練し、モンゴルでの炭疽菌の発生とヘビーメタルバンドのAnthaxの再会を区別できるようにしたことである。」

自動データ収集と初期分析が完了した後、人間の分析者がデータを確認し、モデルの結論が妥当であることを確認する。最後に、報告書が生成され、クライアントに送信される。

BlueDotのシステムは、AI分野が疾病の発生を予測しようとした初めての試みではない。データサイエンティストは、ビッグデータとマシンラーニングモデルを使用して、さまざまな疾病の発生を追跡しようとしてきた。Googleも、Google Flu Trends (GOOGL ) で疾病の発生を追跡しようとしたが、2013年のインフルエンザの発生の重症度を予測する際に、約140%の誤差があった。BlueDotが疾病の発生を一貫して予測できるかどうかは時間が解決するが、もしできるなら、疾病の発生のより迅速で正確な予測の道を切り開く可能性がある。