Первые намёки на вспышку вируса Уханя были обнаружены ИИ

Платформа мониторинга здоровья и обнаружения заболеваний, работающая на основе ИИ, смогла обнаружить признаки вспышки вируса Уханя примерно за неделю до того, как правительственные агентства предупредили общественность, давая представление о том, как ИИ можно использовать для своевременного обнаружения вспышек заболеваний.

Хотя официальное уведомление Всемирной организации здравоохранения о вирусе Уханя 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, система ИИ 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 имеют официальные лица здравоохранения, чтобы отреагировать. В случае с вирусом Уханя и другими вспышками заболеваний в Китае китайское правительство часто медленно делилось информацией с глобальными официальными лицами здравоохранения. Это представляет проблему, поскольку CDC и ВОЗ полагаются на сообщения от других правительственных агентств для планирования своих собственных реакций. Однако, если система ИИ, такая как BlueDot, может делать точные прогнозы на основе информации, которая просачивается через многие отдельные новостные отчеты, блоги и форумы, это может потенциально позволить организациям здравоохранения действовать быстрее в ответ на вспышки.

По словам Камрана Хана, основателя BlueDot, компания не использует данные социальных сетей при прогнозировании распространения заболеваний, поскольку 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, которая прогнозирует, где начинаются инфекции и куда могут путешествовать зараженные люди. BlueDot правильно смогла предсказать, что вирус Уханя распространится на Тайбэй, Токио, Сеул и Бангкок в течение нескольких дней после его проявления.

BlueDot была запущена Ханом в 2014 году, и в компании сейчас 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, охватывающих весь мир и 65 разных языков. Хан сказал Wired:

“Мы использовали обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы обучить этот движок распознавать, является ли это вспышка сибирской язвы в Монголии или воссоединение 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, причем некоторые попытки были более успешными, чем другие. Google 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.