コロナウイルスを予測し、将来のパンデミックを防ぐことができるAI – 意見

BlueDot AI予測

1月6日、米国疾病対策センター（CDC）は、中国湖北省武漢市でインフルエンザのようなアウトブレイクが発生していることを公表した。 その後、世界保健機関（WHO）は1月9日に同様の報告を発表した。

これらの対応は適切と見えるかもしれないが、BlueDotというAI会社に比べると遅れていた。 BlueDotは12月31日に報告を発表し、CDCが同様の情報を発表する1週間前に予測していた。

さらに印象的なのは、BlueDotが2016年のフロリダ州でのジカウイルスアウトブレイクを6ヶ月前に予測していたことである。

BlueDotが分析するデータセットには何があるか？

• 疾病監視：60以上の言語で10,000以上のメディアや公共の情報源をスキャンする。
• 国勢調査や国勢統計報告書からの人口統計データ。（人口密度はウイルスの拡散に影響する要因である。）
• NASA、NOAAなどからのリアルタイム気候データ。（ウイルスは特定の環境条件下でより速く拡散する。）
• 昆虫ベクターと動物宿主。（ウイルスが種から種へ拡散する場合に重要である。）

BlueDotは現在、グローバルアフェアーズカナダ、カナダ公衆衛生庁、カナダ医師会、シンガポール保健省などの政府機関と協力している。 BlueDot Insights製品は、感染症に関するリアルタイムのアラートを送信する。 この製品の利点には以下のものがある。

• 第一線の医療従事者への感染症への暴露リスクの軽減
• 世界的な可視性により、感染症の監視に時間を節約できる
• 遅すぎる前に重要な情報を明確に伝える機会
• 感染症から人々を守る能力

AIの予測可能性を向上させる方法

BlueDot AIや同様のAIを改善することを妨げているのは何だろうか。最大の制限要因は、必要なビッグデータにリアルタイムでアクセスできないことである。

これらの予測システムは、人工ニューラルネットワーク（ANN）にビッグデータを入力し、深層学習を使用してパターンを検索する。 ANNに入力されるデータが多いほど、機械学習アルゴリズムの精度が高くなる。

これは、AIが潜在的なアウトブレイクを早期に検知することができないのは、必要なデータにアクセスできないためであることを意味する。中国のようなニュースを監視し、フィルタリングする国では、これらの遅延はさらに顕著である。 データの検閲プロセスは、利用可能なデータの量を大幅に削減し、さらに悪いことに、データの精度を完全に低下させる可能性がある。 不正確なデータは、以前の試みであるGoogle Flu Trendsが失敗した理由でもある。

言い換えれば、AIシステムがアウトブレイクを予測するのを妨げている最大の問題は、政府の干渉である。中国やトランプ政権のような政府は、データのフィルタリングから手を引いて、報道機関が世界の保健問題について報告することを許可する必要がある。

また、記者は利用可能な情報しか扱うことができない。 ニュースリポートを迂回して直接情報源にアクセスすることで、機械学習システムがデータにより迅速かつ効率的にアクセスできるようになる。

必要な措置

真剣に保健費用を削減し、アウトブレイクを防ぐことを望む政府は、直ちに、保健クリニックや病院が、特定のデータポイントをリアルタイムで公式機関、記者、AIシステムに配布する方法を検討し始めるべきである。

個人のプライベート情報は完全に削除でき、患者は匿名のままになるが、重要なデータは共有される。

リアルタイムでデータを収集して共有する病院ネットワークは、優れた医療を提供できる。 たとえば、特定の病院でインフルエンザのような症状を示す患者が増加していることが追跡でき、10:00 AMに3人、13:00 PMに7人、17:00 PMに49人になっていることがわかる。 このデータは同じ地域内の他の病院と比較して、特定の地域が潜在的なホットスポットであることをすぐに通知できる。

一度この情報が収集されると、AIシステムは近隣地域に警報を発信できる。

これは世界の某地域では難しいかもしれないが、カナダのようなAIハブが多く、人口密度が低い国では、こうした高度なシステムを導入できる。 カナダにはオンタリオ州ウォータールーとトロント、ケベック州モントリオールなどのAIハブがある。 病院間、州間の協力の利点は、カナダ人に緊急医療へのアクセスを加速させ、医療費を削減するなどの利点を提供することができる。 カナダはAIと医療の両方でリーダーとなり、この技術を他の管轄区域にライセンスすることができる。

最も重要なことは、カナダのような国がシステムを導入すると、その技術や方法は他の地域に複製して輸出できる。 最終的には、目標は世界中を網羅して、アウトブレイクが過去のものになることである。

医療従事者によるこのようなデータ収集には、複数のアプリケーションに利点がある。 2020年現在、患者が各病院に個別に登録する必要があり、病院間でリアルタイムに通信していないのは、不合理である。 このようなコミュニケーションの欠如は、認知症やその他の症状によって自分の症状の重症度や治療歴を完全に伝えることができない患者で、データの喪失につながる可能性がある。

教訓

私たちは、世界中の政府がコロナウイルスから学んだ重要な教訓を活用することを願う。 人間はコロナウイルスの致死率が比較的低いことを幸いにしている。 過去の感染症である黒死病は、ヨーロッパの人口の30%から60%を殺したと推定されている。

次の機会にはそうではないかもしれない。 ただし、現在のところ、政府はアウトブレイクの深刻さに対処する準備ができていない。

BlueDotは2003年のトロントのSARSアウトブレイクの余波で生まれ、2013年に立ち上げられた。 目標は、人工知能と人間の知能を使用して、世界中の人々を感染症から守ることである。 AIコンポーネントは感染症の経路を予測する驚くべき能力を示している。 これから必要なのは、BlueDotのような企業が最も得意なことをするための新しい政策である。 私たちとしては、政治家や医療提供者からより多くのことを要求する必要がある。