Modelul de inteligență artificială descoperă că distanțarea fizică are un impact pozitiv și este necesară

O echipă de cercetători a utilizat inteligența artificială pentru a prezice evoluția pandemiei de coronavirus pentru următoarele trei săptămâni. Conform raportului VentureBeat, modelul de inteligență artificială prezice că politicile de distanțare socială și carantină au efectul dorit, și anume împingând și reducând gravitatea izbucnirilor de coronavirus, prevenind suprasolicitarea sistemelor de sănătate.

Pe măsură ce pandemia de coronavirus continuă să se răspândească în întreaga lume, și economiile din întreaga lume resimt presiunea puternică a pandemiei, tot mai multă atenție se acordă eficacității măsurilor de carantină și distanțare socială. Majoritatea covârșitoare a oamenilor de știință și experților în sănătate publică sunt de acord că distanțarea socială este necesară și are efectul dorit asupra răspândirii virusului, și acum un model de inteligență artificială proiectat de o echipă de cercetători de la universități diferite susține acest lucru.

Cercetătorii de la Centrul de Științe ale Sănătății din Universitatea Texas, Institutul de Cercetare din Sudoest și Universitatea Texas au colaborat la un model de predicție a bolilor care returnează predicții pentru răspândirea coronavirusului pentru următoarele trei săptămâni. Cercetătorii au rezumat rezultatele lor într-un articol prepublicat. Modelul produs de cercetători a utilizat date de populație ponderate, împreună cu date de localizare de pe smartphone, pentru a face predicții. Datele au fost colectate de la organizații precum Organizația Mondială a Sănătății, Centrul pentru Controlul și Prevenirea Bolilor din SUA și Safe Graph. Modelul este un sistem hibrid de inteligență artificială numit SIRnet și a fost integrat cu diverse modele epidemiologice. Autorii articolului spun că modelul este precis în predicțiile sale, având prezis anterior rezultatul diverselor eforturi de distanțare fizică.

Cercetătorii au utilizat datele de pe smartphone pentru a calcula o “rată de contact”, rezultatul unor calcule efectuate folosind mișcarea și interacțiunile dintre indivizi într-o anumită regiune geografică. Rata de contact a fost calculată la nivel de stat și țară și a fost reprezentată grafic împotriva numărului de cazuri de coronavirus, incluzând cazurile fatale, active și recuperate în regiunea geografică respectivă. Cercetătorii au utilizat un decalaj de timp de zece zile pentru a ține cont de întârzierea care apare între obținerea unui rezultat pozitiv la test și momentul în care o persoană devine infecțioasă.

Conform echipei de cercetători, “mobilitatea la nivel de carantină” (distanțarea fizică intensă) este necesară pentru a menține cazurile de COVID-19 la un nivel scăzut. Echipa de cercetare s-a bazat pe această evaluare a predicțiilor modelului pentru următoarele trei săptămâni, deoarece modelul a constatat că, dacă restricțiile ar fi relaxate la aproximativ 50% din nivelul actual, unele regiuni ar atinge marginea unui vârf stabil (curba de decese pentru aceste regiuni ar putea rămâne relativ scăzută sau crește brusc). Între timp, dacă aproximativ trei sferturi din populație ar fi permis să părăsească casele și să se deplaseze liber, ar exista doar un vârf ușor întârziat, care ar fi de aproximativ două treimi mai puțin grav decât vârful dintr-un mediu complet necontrolat.

În mod firesc, parametrii menționați mai sus sunt doar medii și gravitatea exactă a izbucnirii variază între regiuni, în funcție de o varietate de factori. Anumite regiuni geografice care practică deja o distanțare fizică puternică sunt bine poziționate pentru a preveni multe decese în următoarele săptămâni. De exemplu, Comitatul King, Washington a practicat distanțarea socială și a fost supus unor restricții severe pentru puțin peste o lună, și modelul prezice că, dacă aceste măsuri rămân active, numărul de decese noi ar putea scădea aproape la zero până în iunie. Cu toate acestea, dacă un comitat precum Bexar, Texas, ar relaxa politicile de distanțare socială, ar apărea o creștere extremă. Mobilitatea în Comitatul Bexar a fost de aproximativ jumătate din normal, până la data de 11 aprilie.

Noul model și predicția sa par a fi de acord cu diverse alte modele cu privire la succesul eforturilor de distanțare fizică, inclusiv unul dezvoltat de cercetătorii de la MIT și unul dezvoltat de o echipă comună de cercetători de la Microsoft , TCS Research și Institutul Indian de Tehnologie. Modelul MIT, în special, a prezis că, dacă măsurile de carantină ar fi reduse prea devreme, ar apărea dezastre, deoarece cazurile de COVID-19 ar înregistra creșteri masive. Cercetătorii responsabili de acel model au prezis că “relaxarea sau inversarea măsurilor de carantină în acest moment va duce la o explozie exponențială a numărului de cazuri infectate, anulând astfel rolul jucat de toate măsurile implementate în SUA de la mijlocul lunii martie 2020”.

Este important de remarcat că modelul se bazează doar pe extrapolarea datelor istorice și că, așa cum a remarcat Instituția Brookings, “dacă nu este gestionat cu atenție, un algoritm de inteligență artificială va merge la lungi pentru a găsi modele în date care sunt asociate cu rezultatul pe care îl încearcă să îl prezică.” Există întotdeauna posibilitatea ca modelul să fi subestimat sau supraestimat datele și că predicțiile sunt întotdeauna

Încă, predicțiile noului model adaugă la consensul oficialilor de sănătate publică că distanțarea fizică și carantina sunt necesare și eficiente.