Модель штучного інтелекту виявила, що фізична дистанція має позитивний вплив та є необхідною

Нещодавнє дослідження команди дослідників, яке використовувало штучний інтелект для прогнозування тенденції пандемії коронавірусу протягом наступних трьох тижнів, як повідомляє VentureBeat, показало, що політики соціальної дистанції та карантину мають бажаний ефект, тобто відштовхують та пом’якшують тяжкість спалахів коронавірусу, запобігаючи перевантаженню систем охорони здоров’я.

Пандемія коронавірусу триває по всьому світу, а економіки країн відчувають сильний тиск через результати пандемії. Все більше уваги приділяється ефективності карантинних заходів та соціальної дистанції. Більшість вчених та фахівців охорони здоров’я погоджуються, що соціальна дистанція необхідна та має бажаний ефект на поширення вірусу. Тепер модель штучного інтелекту, розроблена командою дослідників з різних університетів, підтримує цю думку.

Дослідники з Університету Техасу, Центру медичних наук, Південно-західного дослідницького інституту та Університету Техасу співпрацювали над моделлю прогнозування захворювання, яка повертає прогнози поширення коронавірусу на три тижні вперед. Дослідники підрахували свої висновки у попередньому друку. Модель, розроблена дослідниками, використовувала вагові дані населення разом з даними про місцезнаходження смартфонів для отримання прогнозів. Дані були зібрані з різних організацій, таких як Всесвітня організація охорони здоров’я, Центр контролю та профілактики захворювань США та Safe Graph. Модель є гібридною системою штучного інтелекту під назвою SIRnet, інтегрованою з різними епідеміологічними моделями. Автори статті стверджують, що модель точна у своїх прогнозах, оскільки раніше передбачала результати різних зусиль щодо фізичної дистанції.

Дослідники використовували дані про місцезнаходження смартфонів, щоб розрахувати «контактну ставку», результат розрахунків, виконаних за допомогою руху та взаємодії між особами у певному географічному регіоні. Контактна ставка була розрахована на рівні штатів та країн, а потім нанесена на графік щодо кількості випадків коронавірусу, включаючи смертельні випадки, активні випадки та видужалі випадки у відповідному географічному регіоні. Дослідники використовували затримку у десять днів, щоб врахувати затримку, яка відбувається між позитивним тестом та часом, коли людина стає інфекційною.

Згідно з командою дослідників, «карантинний рівень рухливості» (інтенсивна фізична дистанція) необхідний для того, щоб кількість випадків COVID-19 була низькою. Дослідницька команда зробила такий висновок на основі оцінки прогнозів моделі на три тижні вперед, оскільки модель виявила, що якщо обмеження будуть послаблені до 50% від поточних рівнів, деякі регіони досягнуть краю стабільного піку (крива смертності для цих регіонів може залишитися відносно низькою або різко збільшитися). Тим часом, якщо приблизно три чверті населення буде дозволено покинути домівки та рухатися вільно, буде лише незначально затриманий пік, який буде приблизно на дві третини меншим за пік у цілком неконтрольованому середовищі.

Природно, що параметри, наведені вище, є лише середніми, а точна тяжкість спалаху відрізняється між регіонами залежно від різних факторів. Деякі географічні регіони, які вже практикують сильну фізичну дистанцію, добре підготовлені до запобігання багатьом додатковим смертям протягом наступних тижнів. Наприклад, округ Кінг, штат Вашингтон, практикує соціальну дистанцію та перебуває під сильними обмеженнями вже понад місяць, і модель передбачає, що якщо ці заходи залишаються активними, кількість нових смертей може знизитися майже до нуля до червня. Однак, якщо округ Бексар, штат Техас, послабить політику соціальної дистанції, це призведе до екстремального зростання. Рухливість у Бексарі була приблизно вдвічі нижчою за нормальну станом на 11 квітня.

Нова модель та її прогноз здаються згодними з іншими моделями щодо успіху зусиль щодо фізичної дистанції, включаючи модель, розроблену дослідниками Массачусетського технологічного інституту, та модель, розроблену спільною командою дослідників з Microsoft , TCS Research та Індійського технологічного інституту. Модель Массачусетського технологічного інституту, зокрема, передбачала, що якщо карантинні заходи будуть послаблені занадто рано, це призведе до катастрофи, оскільки випадки COVID-19 побачать масові сплески. Дослідники, відповідальні за цю модель, передбачали, що «послаблення або скасування карантинних заходів зараз призведе до експоненційного вибуху кількості інфікованих, тим самим анулюючи роль усіх заходів, реалізованих у США з середини березня 2020 року».

Важливо пам’ятати, що модель只是 екстраполює історичні дані, і, як зазначила Інститут Брукінгса, «якщо не керувати цим уважно, алгоритм штучного інтелекту буде йти на надзвичайні довжини, щоб знайти закономірності в даних, пов’язані з результатом, який він намагається передбачити». Здається, що завжди існує можливість того, що модель недооцінила або переоцінила дані, і що прогнози завжди

Тим не менш, прогнози нової моделі додаються до консенсусу фахівців охорони здоров’я щодо того, що фізична дистанція та карантин необхідні та ефективні.