Перші натяки на спалах вірусу Ухань були виявлені штучним інтелектом

Платформа моніторингу здоров’я та виявлення захворювань, що працює на основі штучного інтелекту, змогла виявити ознаки спалаху вірусу Ухань приблизно за тиждень до того, як урядові агентства попередили населення, надавши можливість побачити, як штучний інтелект можна використовувати для виявлення спалахів захворювань у своєчасному порядку.

Хоча офіційне повідомлення Всесвітньої організації охорони здоров’я про вірус Ухань було опубліковано 9 січня, а Центр контролю та профілактики захворювань США (CDC) дізнався про спалах 6 січня, перші попередження про спалах були виявлені канадською системою моніторингу здоров’я майже за тиждень до цього. Як повідомляє Wired, система BlueDot, що працює на основі штучного інтелекту, попередила своїх клієнтів про можливий спалах 31 грудня. BlueDot використовує алгоритми штучного інтелекту для моніторингу різних джерел новин у світі та виявлення закономірностей у звітах про здоров’я. Також вона бере до уваги інформацію про мережі захворювань тварин та рослин. Використовуючи зібрану інформацію, епідеміологи BlueDot надають попередження та прогнози про можливі ризики для здоров’я та спалахи захворюванням своїм абонентам.

При роботі зі спалахами захворювань раннє виявлення завжди краще. Чим раніше виявляється спалах, тим більше часу мають офіційні особи охорони здоров’я на реагування. У випадку зі спалахом вірусу Ухань та іншими спалахами захворювань у Китаї китайський уряд часто повільно分享ує інформацію з глобальними органами охорони здоров’я. Це створює проблему, оскільки CDC та ВООЗ залежать від інформації, наданої іншими урядовими агентствами, для планування своїх власних заходів. Однак, якщо система штучного інтелекту, подібна до BlueDot, може робити точні прогнози на основі інформації, що просачується через окремі новинні статті, блоги та форуми, це потенційно може дозволити органам охорони здоров’я діяти швидше у відповідь на спалахи.

За словами Камрана Хана, засновника BlueDot, компанія не використовує дані соціальних мереж для прогнозування поширення захворювань, оскільки ці дані надто змінні та неорганізовані, щоб бути корисними. Замість цього використовуються новинні статті, дані про відомі мережі захворювань тварин та інформація про авіаквитки для створення моделі, яка прогнозує, де починаються інфекції та куди можуть поїхати інфіковані люди далі. BlueDot правильно передбачила, що вірус Ухань пошириться до Тайбею, Токіо, Сеула та Бангкока протягом кількох днів після його появи.

BlueDot була заснована Ханом у 2014 році, і зараз у компанії працює 40 співробітників, включаючи вчених-даних, лікарів та програмістів, які працюють разом, щоб створити моделі спостереження та прогнозування захворювань. Алгоритми машинного навчання та техніки обробки природної мови використовуються для видобування даних з новинних статей усього світу, що охоплюють 65 різних мов. Хан сказав Wired:

«Ми використали обробку природної мови та машинне навчання, щоб навчити цю систему розпізнавати, чи це спалах антраксу в Монголії, чи зустріч хеві-метал гурту Anthrax».

Після завершення автоматичного збору даних та початкового аналізу людські аналітики перевіряють дані та забезпечують, щоб висновки моделі здавалися правдоподібними. Нарешті, генерується звіт та надсилається клієнтам програми.

Система BlueDot далеко не перший спроба у сфері штучного інтелекту передбачити поширення захворювань. Вчені-дані вже деякий час використовують великі дані та моделі машинного навчання для відстеження поширення різних захворювань, причому деякі спроби були більш успішними, ніж інші. Google (GOOGL ) спробував自己的 руку у відстеженні поширення захворювань за допомогою Google Flu Trends, але його спроби передбачити тяжкість сезону грипу 2013 року були, як повідомляється, помилковими майже на 140%. Лише час покаже, чи зможе BlueDot постійно передбачати поширення захворювань, але якщо вона зможе, це може відкрити шлях для швидших та більш точних оцінок спалахів захворювань.