AI Nasıl İkinci Dalgaya Hazırlanmamıza Yardım Edebilir – Düşünce Liderleri

By Eric Paternoster, Infosys Public Services CEO’su

Şimdiye kadar, mevcut veri bilim modelleri COVID-19’un bulaşma kolaylığını, gelişme kapsamını ve yeni sıcak noktalarındaki salgınları öngörme konusunda iyi bir iş çıkarmadı. Birçoğu sınırlı bilgiyle aceleyle geliştirildi.

Ancak bir AI modeli adaptif, ölçeklenebilir ve otomatikleştirilmiş olacak, sosyolojik, ekonomik ve COVID ile ilgili sağlık verilerini bir araya getirerek, ikinci bir dalganın meydana gelmesi durumunda ekonomilerin başarılı bir şekilde yeniden açılmasını sağlayacaktır.

Bu modelde kullanılan veriler hem doğru hem de istatistiksel olarak anlamlı olmalıdır. Ayrıca güvenilir olmalıdır. Şimdiye kadar, R-değerleri, sürü bağışıklığı seviyeleri ve ölüm oranları, özellikle tutarlı bir test ve temas takibi stratejisi olmayan yerlerde coğrafyalar arasında tahmin edilmesi çok zor oldu. Bir başka sorun da, iyi testlerin yapıldığında, immünodiagnostik test türleri ve numune toplama tekniklerindeki varyans nedeniyle duyarlılık ve özgüllük oranlarında büyük farklılıkların olmasıydı.

Veriler sadece yetersiz değil, modeller themselves de hatalı. Beyaz Saray tarafından kullanılan model, Institute for Health Metrics and Evaluation tarafından geliştirildi ve ana bölgesel parametrelerdeki farklılıkları hesaba katmadı ve virüsün Çin, İspanya ve İtalya’da olduğu gibi nüfusu aynı şekilde etkileyeceğini varsaydı. Tabii ki, ABD’nin çok farklı nüfus özellikleri, karantina seviyeleri ve test erişimi var.

Dünya çapındaki önde gelen üniversiteler tarafından geliştirilen diğer modeller biraz daha iyi yaptı. Bulaşma tahminlerini, ciddi hastalık veya ölüm riskini artıran faktörlerle birlikte içeriyordu. Ancak bunlar da yanlış varsayımlara dayanıyordu, bu da çalışma modelinde hatalara yol açtı. Örneğin, Imperial College London tarafından ilk olarak geliştirilen model, hükümet tarafından zorunlu olmayan müdahalelerin absenceinde bile ortaya çıkan nüfus davranışındaki açık değişikliği çıkarsamayı başaramadı. Ayrıca, virüsün üreme (R0) sayısının bu davranış nedeniyle nasıl değişeceğini anlamakta da yetersiz kaldı.

O halde, özellikle ABD ve İngiltere’de bu kadar karışıklığa neden olmak şaşırtıcı değil. Hazırlıksız olarak kontrolleri gevşetmek, hastalığın muhtemelen geri döneceği durumlarda pahalı oldu. Karar alma süreçlerini daha granüler bir düzeyde bilgilendirmek için önlemler alınmalıdır. Nüfuslar, kilitlenmeden kimin ilk çıkacağı belirlenmek için katmanlara ayrılmalıdır. Büyük ölçekli temas takibini mümkün kılan bir strateji uygulanmalı ve gelecekte sağlık hizmetlerinin yeterli olması sağlanmalıdır.

Bunun yardımına artificial neural networks ve deep learning teknikleri kullanılmalıdır, mevcut epidemiyolojik modelleri güçlendirmeli ve onları gerçek zamanlı olarak daha dinamik ve tepkili hale getirmelidir. Bu AI modeli, yarı denetimli veya unsupervised learning kullanacak ve büyük ölçekli test raporlarından sınırlı girdi ile bile çalışabilecektir. Kendi kendini sürdürecek ve öğrenmek ve tahmin etmek için mevcut modellere göre daha az veri gerektirecektir. Girdi parametrelerini sürekli olarak ayarlayarak ve sürekli öğrenerek, model, kaçınılmaz ayar gecikmeleri olmadan tahminler üretecektir.

Derin öğrenme ile AI, karmaşık kalıpları keşfedebilir, kendini öğrenebilir ve otomatik olarak kendini iyileştirebilir. Anomalileri otomatik olarak tespit edebilir ve değişkenlerin doğruluğunu yargılayabilir, mevcut COVID veri bilim modellerinden daha güvenilir sonuçlar üretebilir.

Bu AI modelindeki ana parametreler, klinik test raporlarından, temas takibi verisinden ve büyük bölgesel veri setlerinden elde edilecek, bölgesel nüfus özellikleri, sosyo-ekonomik durum ve sigara, uyuşmazlık bağımlılığı ve obezite gibi risk faktörlerini içerecektir. Karantinaya alınan ve artık enfeksiyonu yayamayan enfekte kişilerin sayısı modele dahil edilecektir.

Bu, görev gücü liderlerine, bu tehlikeli hastalığı proaktif bir şekilde kontrol altına almaları için gereken içgörüyü sağlayacaktır, onları neredeyse gerçek zamanlı olarak mantıklı kararlar almaya ermögilecektir ve dünya ekonomilerine güçlü ve bilgilendirilmiş bir çıkış stratejisi sunacaktır.