Первые намеки на вспышку вируса в Ухане были обнаружены с помощью ИИ

Платформа мониторинга здоровья и обнаружения заболеваний, работающая на основе ИИ, смогла обнаружить признаки вспышки вируса в Ухане примерно за неделю до того, как правительственные агентства предупредили общественность, дав возможность увидеть, как ИИ можно использовать для своевременного обнаружения вспышек заболеваний.

Хотя официальное уведомление Всемирной организации здравоохранения о вирусе в Ухане было отправлено 9 января, а Центр по контролю и профилактике заболеваний США (CDC) получил информацию о вспышке 6 января, первые предупреждающие знаки вспышки были обнаружены канадской системой мониторинга здоровья почти за неделю до этого. Как сообщает Wired, ИИ-ориентированная система здравоохранения BlueDot предупредила своих клиентов о возможной вспышке 31 декабря. BlueDot использует алгоритмы ИИ для мониторинга различных глобальных источников новостей и обнаружения закономерностей в отчетах о здоровье. Она также учитывает информацию о сетях заболеваний растений и животных. Используя собранную информацию, эпидемиологи BlueDot затем доставляют предупреждения и прогнозы о возможных рисках для здоровья и вспышках своим подписчикам.

При возникновении вспышки заболевания раннее обнаружение всегда лучше. Чем раньше обнаружение, тем больше времени у здравоохранительных органов есть на то, чтобы отреагировать. В случае с вирусом в Ухане и другими вспышками заболеваний в Китае китайское правительство часто медленно делилось информацией с глобальными органами здравоохранения. Это представляет проблему, поскольку CDC и ВОЗ полагаются на сообщения от других правительственных агентств для планирования своих реакций. Однако, если система ИИ, такая как BlueDot, может делать точные прогнозы на основе информации, просачивающейся через многие отдельные новостные отчеты, блоги и форумы, это может потенциально позволить организациям здравоохранения быстрее реагировать на вспышки.

По словам Камрана Хана, основателя BlueDot, компания не использует данные из социальных сетей при прогнозировании распространения заболеваний, поскольку эти данные слишком переменчивы и беспорядочны, чтобы быть полезными. Вместо этого объединяются новостные отчеты, данные о известных сетях заболеваний животных и информация о продаже авиабилетов для создания модели, предсказывающей, где начинаются инфекции и куда могут путешествовать зараженные люди. BlueDot правильно предсказала, что вирус в Ухане распространится на Тайбэй, Токио, Сеул и Бангкок в течение нескольких дней после его проявления.

BlueDot была запущена Ханом в 2014 году, и в настоящее время в компании работает 40 сотрудников, включая специалистов по данным, врачей и программистов, которые работают вместе, чтобы создать модели наблюдения и прогнозирования заболеваний. Алгоритмы машинного обучения и методы обработки естественного языка используются для извлечения данных из новостных отчетов со всего мира, охватывающих 65 разных языков. Хан сказал Wired:

«Мы использовали обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы обучить эту систему распознавать, является ли это вспышкой сибирской язвы в Монголии или воссоединением хэви-метал группы Anthrax».

После завершения автоматического сбора и первоначального анализа данных человеческие аналитики проверяют данные и обеспечивают, чтобы выводы модели казались обоснованными. Наконец, генерируется отчет и отправляется клиентам приложения.

Система BlueDot далеко не первая попытка в области ИИ предсказать распространение заболеваний. Специалисты по данным уже используют большие данные и модели машинного обучения для отслеживания распространения различных заболеваний уже некоторое время, причем некоторые попытки были более успешными, чем другие. Google (GOOGL ) попытался отслеживать распространение заболеваний с помощью Google Flu Trends, но его попытки предсказать тяжесть сезона гриппа 2013 года были, якобы, неверными на 140%. Только время покажет, сможет ли BlueDot постоянно предсказывать распространение заболеваний, но если она сможет, это может проложить путь для более быстрых и точных оценок вспышек заболеваний.