우한 바이러스 발병의 첫 번째 힌트는 AI에 의해 포착되었습니다

인공 지능 기반의 건강 모니터링 및 질병 감지 플랫폼은 우한 바이러스 발병의 징후를 정부 기관이 공중 보건 경고를 발령하기 약 1주일 전에 포착할 수 있었으며, 이는 질병 발병을 적절한 시기에 포착하는 데 인공 지능을 사용할 수 있는 방법을 보여주었습니다.

세계 보건 기구의 우한 바이러스 공식 통보는 1월 9일에 발령되었으며, 미국 질병 통제 예방 센터(CDC)는 1월 6일에 발병에 대한 경고를 받았습니다. 그러나 발병의 첫 번째 경고 신호는 12월 31일 캐나다의 건강 모니터링 시스템에 의해 포착되었습니다. 와이어드의 보고에 따르면, AI 기반의 건강 시스템 블루닷은 12월 31일에 가능한 발병에 대해 클라이언트에게 경고했습니다. 블루닷은 전 세계의 다양한 뉴스 소스와 건강 보고서에서 패턴을 감지하기 위해 인공 지능 알고리즘을 사용합니다. 또한 식물과 동물 질병 네트워크에 대한 정보를 고려합니다. 수집된 정보를 사용하여 블루닷의 역학 전문가들은 가능한 건강 위험과 발병에 대한 경고와 예측을 구독자에게 제공합니다.

질병 발병의 경우, 초기 감지는 항상 더 좋습니다. 감지할수록 보건 당국이 대응할 시간이 더 많아집니다. 우한 바이러스와 중국의 다른 질병 발병의 경우, 중국 정부는 종종 세계 보건 기관에 정보를 공유하는 데 느립니다. 이는 문제를 제기합니다. CDC와 WHO는 자신의 대응을 계획하기 위해 다른 정부 기관의 통신에 의존하기 때문입니다. 그러나 블루닷과 같은 인공 지능 시스템이 많은 개인 뉴스 보고, 블로그 및 포럼에서 유출된 정보를 기반으로 정확한 예측을 할 수 있다면, 이는 보건 기관이 발병에 더 빠르게 대응할 수 있도록 할 수 있습니다.

블루닷의 창립자 카므란 칸에 따르면, 회사는 질병 발병을 예측할 때 소셜 미디어 데이터를 사용하지 않습니다. 데이터가 너무 가변적이고 혼란스러워서 사용할 수 없기 때문입니다. 대신, 뉴스 보고, 알려진 동물 질병 네트워크 및 항공권 데이터를 결합하여 감염이 시작되는 곳과 감염된 사람들이 다음에 여행할 가능성이 있는 곳을 예측하는 모델을 생성합니다. 블루닷은 우한 바이러스가 발병 후 며칠 내에 타이페이, 도쿄, 서울, 방콕으로 퍼질 것이라고 정확하게 예측했습니다.

블루닷은 2014年に 칸에 의해 설립되었으며, 현재 40명의 직원이 있습니다. 데이터 과학자, 의사, 프로그래머 등이 함께 질병 감시 및 예측 모델을 생성합니다. 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리 기술을 사용하여 전 세계 65개 언어로 된 뉴스 보고서에서 데이터를 추출합니다. 칸은 와이어드에 다음과 같이 말했습니다.

“우리가 한 일은 자연어 처리와 기계 학습을 사용하여 이 엔진을 훈련시켜 안트라克斯 발병인지 헤비 메탈 밴드 안트라克斯의 재결합인지 구별할 수 있도록 하는 것입니다.”

자동화된 데이터 수집과 초기 분석이 완료되면, 인간 분석가가 데이터를 다시 확인하고 모델의 결론이 합理적임을 확인합니다. 마지막으로 보고서가 생성되어 클라이언트에게 전송됩니다.

블루닷의 시스템은 질병 발병을 예측하기 위한 인공 지능 분야의 첫 번째 시도는 아닙니다. 데이터 과학자들은 이미 빅 데이터와 기계 학습 모델을 사용하여 다양한 질병의 발병을 추적해 왔습니다. 일부 시도는 더 성공적이었으며, 일부는 덜 성공적이었습니다. 구글은 구글 플루 트렌드를 사용하여 질병의 발병을 추적하려고 시도했지만, 2013년 독감 시즌의 심각성을 예측하는 데 성공하지 못했습니다. 블루닷이 질병의 발병을 일관되게 예측할 수 있는지 여부는 시간이 해결할 것입니다. 그러나 만약 블루닷이 그렇게 할 수 있다면, 이는 질병 발병에 대한 더 빠르고 더 정확한 추정이 가능하도록 할 수 있습니다. 우한 바이러스 발병의 첫 번째 힌트는 AI에 의해 포착되었으며, 이는 인공 지능을 사용하여 질병 발병을 적절한 시기에 포착하는 데 도움이 될 수 있습니다. 블루닷의 시스템은 질병 발병을 예측하기 위한 인공 지능 분야의 첫 번째 시도는 아닙니다. 그러나 블루닷이 성공할 수 있다면, 이는 질병 발병에 대한 더 빠르고 더 정확한 추정이 가능하도록 할 수 있습니다.