Искусственная модель обнаруживает, что физическая дистанция имеет положительное влияние и необходима

Недавнее исследование, проведенное командой исследователей, использовало искусственный интеллект для прогнозирования тенденции пандемии коронавируса в течение следующих трех недель. Как сообщает VentureBeat, модель искусственного интеллекта прогнозирует, что политики социальной дистанции и карантина дают желаемый эффект, а именно отталкивают и смягчают тяжесть вспышек коронавируса, предотвращая перегрузку систем здравоохранения.

Поскольку пандемия коронавируса продолжается по всему миру, и поскольку экономики всего мира испытывают сильное напряжение от результатов пандемии, все больше внимания уделяется эффективности мер карантина и социальной дистанции. Большинство ученых и специалистов в области общественного здравоохранения согласны с тем, что социальная дистанция необходима и имеет желаемый эффект на распространение вируса, и теперь модель искусственного интеллекта, разработанная командой исследователей из различных университетов, подтверждает это.

Исследователи из Университета Техаса, Центра здравоохранения, Юго-западного исследовательского института и Университета Техаса сотрудничали над моделью прогнозирования заболеваний, которая дает прогнозы распространения коронавируса на три недели вперед. Исследователи суммировали свои результаты в предварительной статье. Модель, разработанная исследователями, использовала взвешенные данные населения, а также данные о местонахождении смартфонов для получения прогнозов. Данные были собраны из различных организаций, таких как Всемирная организация здравоохранения, Центр по контролю и профилактике заболеваний США и Safe Graph. Модель представляет собой гибридную систему искусственного интеллекта под названием SIRnet и была интегрирована с различными эпидемиологическими моделями. Авторы статьи утверждают, что модель точна в своих прогнозах, предсказав результат различных усилий по физической дистанции ранее.

Исследователи использовали данные смартфонов, чтобы рассчитать “коэффициент контактов”, который является результатом расчетов, выполненных с помощью движения и взаимодействия между людьми в конкретном географическом регионе. Коэффициент контактов был рассчитан для уровня штата и страны, и он был сопоставлен с числом случаев коронавируса, включая смертельные случаи, активные случаи и выздоровевших в соответствующем географическом регионе. Исследователи использовали задержку в 10 дней, чтобы учесть задержку между получением положительного результата теста и временем, когда человек становится заразным.

Согласно команде исследователей, “карантинный уровень мобильности” (интенсивная физическая дистанция) необходим для того, чтобы поддерживать низкий уровень случаев COVID-19. Исследовательская команда основала это на своей оценке прогнозов модели на три недели вперед, поскольку модель показала, что если ограничения будут сняты до 50% от текущего уровня, некоторые регионы достигнут стабильного пика (кривая смертности для этих регионов может остаться относительно низкой или резко увеличиться). Тем временем, если примерно три четверти населения будут разрешены покидать дома и свободно передвигаться, будет только немного задержанный пик, который будет примерно на две трети менее тяжелым, чем пик в полностью неконтролируемой среде.

Естественно, что параметры, упомянутые выше, являются только средними значениями, и точная тяжесть вспышки варьируется между регионами в зависимости от различных факторов. Некоторые географические регионы, уже практикующие сильную физическую дистанцию, хорошо подготовлены к предотвращению многих дополнительных смертей в ближайшие недели. Например, округ Кинг, штат Вашингтон, практикует социальную дистанцию и находится под сильными ограничениями более месяца, и модель прогнозирует, что если эти меры останутся активными, количество новых смертей может снизиться почти до нуля к июню. Однако, если округ Бексар, штат Техас, снимет ограничения на социальную дистанцию, произойдет экстремальный рост. Мобильность в округе Бексар была примерно вдвое ниже нормы по состоянию на 11 апреля.

Новая модель и ее прогноз, кажется, согласуются с другими моделями относительно успеха усилий по физической дистанции, включая модель, разработанную исследователями MIT и модель, разработанную совместной командой исследователей из Microsoft , TCS Research и Индийского института технологий. Модель MIT, в частности, прогнозирует, что если карантинные меры будут сняты слишком рано, произойдут катастрофы, поскольку случаи COVID-19 будут испытывать массивные скачки. Исследователи, ответственные за эту модель прогнозируют, что “снятие или отмена карантинных мер в настоящее время приведет к экспоненциальному взрыву количества заразившихся, тем самым аннулируя роль, сыгранную всеми мерами, реализованными в США с середины марта 2020 года”.

Важно отметить, что модель只是 экстраполирует из исторических данных, и, как отметил Брукингский институт, “если не управлять ею тщательно, алгоритм искусственного интеллекта будет идти на любые длины, чтобы найти закономерности в данных, связанные с результатом, который он пытается предсказать.” Всегда есть возможность того, что модель недооценила или переоценила данные и что прогнозы всегда

Тем не менее, прогнозы новой модели добавляют к консенсусу специалистов в области общественного здравоохранения о том, что физическая дистанция и карантин необходимы и эффективны.