Првите навестувања за избувнувањето на вирусот Вухан беа фатени од вештачката интелигенција

Платформата за следење на здравјето и откривање болести управувана од вештачка интелигенција можеше да ги фати знаците на вирусна епидемија во Вухан приближно една недела пред владините агенции да ја предупредат јавноста, обезбедувајќи поглед на тоа како вештачката интелигенција може да се користи за навремено да се фатат епидемии на болести.

Додека официјалното известување на Светската здравствена организација за вирусот Вухан излезе на деветти јануари и Центарот за контрола и превенција на болести на САД (ЦДЦ) ја доби информацијата за избувнувањето на шести јануари, првите предупредувачки знаци за избувнување беа забележани од Канаѓанец систем за следење на здравјето речиси една недела претходно. Како што објави Wired, здравствениот систем управуван од вештачката интелигенција BlueDot ги предупреди своите клиенти за можна појава на 31 декември. Bluedot користи алгоритми за вештачка интелигенција за следење на различни глобални извори на вести и откривање на обрасци во здравствените извештаи. Исто така, ги зема предвид информациите за мрежите за болести на растенијата и животните. Користејќи ги информациите што ги собира, епидемиолозите на BlueDot потоа доставуваат предупредувања и предвидувања за можните здравствени ризици и епидемии на своите претплатници.

Кога се работи за појава на болест, рано откривање е секогаш подобро. Колку порано се открие, толку повеќе време имаат здравствените службеници да реагираат. Во случај на вирусот Вухан и други епидемии на болести во Кина, кинеската влада честопати беше бавна во споделувањето информации со глобалните службеници за јавно здравје. Ова има проблем бидејќи ЦДЦ и СЗО се потпираат на комуникации од други владини агенции за да ги планираат сопствените одговори. Меѓутоа, ако системот за вештачка интелигенција како BlueDot може да направи точни предвидувања врз основа на информациите што протекуваат низ многу индивидуални извештаи за вести, блогови и форуми, ова потенцијално може да им овозможи на здравствените организации да дејствуваат побрзо како одговор на епидемии.

Според Камран Кан, пронајден на BlueDot, компанијата не користи податоци од социјалните мрежи кога предвидува ширење на болести, бидејќи податоците се премногу променливи и неуредни за да бидат корисни. Наместо тоа, извештаите од вести, податоци за познати мрежи за болести на животните и податоци за авионски билети се комбинираат за да се создаде модел кој предвидува каде започнуваат инфекциите и каде потоа може да патуваат заразените луѓе. BlueDot правилно можеше да предвиди дека вирусот Вухан ќе се прошири во Тајпеј, Токио, Сеул и Бангкок во рок од неколку дена од неговата манифестација.

BlueDot беше лансиран од Кан во 2014 година, а компанијата моментално има 40 вработени, вклучувајќи научници за податоци, лекари и програмери кои работат заедно за да создадат модели за надзор и предвидување на болеста. Алгоритмите за машинско учење и техниките за обработка на природен јазик се користат за копирање податоци од новински извештаи кои го опфаќаат светот и покриваат 65 различни јазици. Кан му рече на Wired:

„Она што го направивме е користење на обработка на природен јазик и машинско учење за да го обучиме овој мотор да препознае дали ова е појава на антракс во Монголија наспроти повторно обединување на хеви метал бендот Anthrax“.

Откако ќе завршат автоматското собирање податоци и првичната анализа, човечките аналитичари ги проверуваат повторно податоците и се уверуваат дека заклучоците на моделот изгледаат здрави. Конечно, се генерира извештај и се испраќа до клиентите на апликацијата.

Системот на BlueDot е далеку од првиот обид на полето на вештачката интелигенција да го предвиди ширењето на болестите. Научниците за податоци биле користејќи големи податоци и моделите за машинско учење за следење на ширењето на разни болести како веќе некое време, при што некои обиди се поуспешни од другите. Google се обиде со своја рака да го следи ширењето на болеста со Google Flu Trends, но неговите обиди да ја предвидат сериозноста на сезоните на грип во 2013 година беа наводно намалена за околу 140%. Само времето ќе покаже дали BlueDot може постојано да го предвидува ширењето на болестите, но ако може, може да го отвори патот за побрзи, попрецизни проценки за појава на болести.