Những Manh Ảnh Đầu Tiên Của Dịch Bệnh Vũ Hán Được Phát Hiện Bởi Trí Tuệ Nhân Tạo

Một nền tảng giám sát sức khỏe và phát hiện bệnh sử dụng trí tuệ nhân tạo đã có thể phát hiện các dấu hiệu của dịch bệnh Vũ Hán khoảng một tuần trước khi các cơ quan chính phủ cảnh báo công chúng, cung cấp một cái nhìn về cách trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phát hiện các đợt bùng phát bệnh một cách kịp thời.

Khi các cơ quan y tế thế giới chính thức thông báo về virus Vũ Hán vào ngày 9 tháng 1 và Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) nhận được thông tin về đợt bùng phát vào ngày 6 tháng 1, hệ thống giám sát sức khỏe của Canada đã phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm nhất vào ngày 31 tháng 12. Theo báo cáo của Wired, hệ thống trí tuệ nhân tạo BlueDot đã cảnh báo khách hàng của mình về khả năng bùng phát vào ngày 31 tháng 12. BlueDot sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để giám sát các nguồn tin tức toàn cầu và phát hiện các mẫu trong báo cáo sức khỏe. Nó cũng xem xét thông tin về mạng lưới bệnh động vật và thực vật. Sử dụng thông tin thu thập được, các nhà dịch tễ học của BlueDot cung cấp cảnh báo và dự đoán về các rủi ro sức khỏe và bùng phát bệnh cho khách hàng của mình.

Khi đối phó với một đợt bùng phát bệnh, việc phát hiện sớm luôn tốt hơn. Việc phát hiện sớm hơn cho phép các quan chức y tế có thêm thời gian để phản ứng. Trong trường hợp của virus Vũ Hán và các đợt bùng phát bệnh khác ở Trung Quốc, chính phủ Trung Quốc thường chậm trong việc chia sẻ thông tin với các quan chức y tế công cộng toàn cầu. Điều này gây ra vấn đề vì CDC và WHO phụ thuộc vào thông tin từ các cơ quan chính phủ khác để lên kế hoạch phản ứng của mình. Tuy nhiên, nếu một hệ thống trí tuệ nhân tạo như BlueDot có thể đưa ra dự đoán chính xác dựa trên thông tin rò rỉ qua nhiều báo cáo tin tức, blog và diễn đàn, điều này có thể cho phép các tổ chức y tế phản ứng nhanh hơn với các đợt bùng phát.

Theo Kamran Khan, người sáng lập BlueDot, công ty không sử dụng dữ liệu từ mạng xã hội khi dự đoán sự lây lan của bệnh vì dữ liệu quá biến động và không đáng tin cậy. Thay vào đó, các báo cáo tin tức, dữ liệu về mạng lưới bệnh động vật và thông tin về đặt vé máy bay được kết hợp để tạo ra một mô hình dự đoán nơi bắt đầu nhiễm bệnh và nơi những người nhiễm bệnh có thể di chuyển tiếp theo. BlueDot đã dự đoán chính xác rằng virus Vũ Hán sẽ lây lan đến Đài Bắc, Tokyo, Seoul và Bangkok trong vài ngày sau khi nó xuất hiện.

BlueDot được Khan thành lập vào năm 2014 và hiện có 40 nhân viên, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, bác sĩ và lập trình viên làm việc cùng nhau để tạo ra các mô hình giám sát và dự đoán bệnh. Các thuật toán học máy và kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để khai thác dữ liệu từ các báo cáo tin tức trên toàn thế giới và bao gồm 65 ngôn ngữ khác nhau. Khan nói với Wired:

“Chúng tôi đã sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để đào tạo động cơ này nhận ra liệu đây là một đợt bùng phát bệnh than ở Mông Cổ hay một buổi họp của ban nhạc heavy metal Anthrax.”

Sau khi thu thập dữ liệu tự động và phân tích ban đầu hoàn thành, các nhà phân tích con người sẽ kiểm tra lại dữ liệu và đảm bảo rằng kết luận của mô hình có vẻ hợp lý. Cuối cùng, một báo cáo được tạo và gửi đến khách hàng của ứng dụng.

Hệ thống của BlueDot không phải là nỗ lực đầu tiên của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong việc dự đoán sự lây lan của bệnh. Các nhà khoa học dữ liệu đã sử dụng dữ liệu lớn và các mô hình học máy để theo dõi sự lây lan của các bệnh khác nhau trong một thời gian, với một số nỗ lực thành công hơn những nỗ lực khác. Google (GOOGL ) đã thử tay mình trong việc theo dõi sự lây lan của bệnh với Google Flu Trends, nhưng các nỗ lực của nó trong việc dự đoán mức độ nghiêm trọng của mùa cúm 2013 được báo cáo là sai khoảng 140%. Chỉ có thời gian mới cho biết liệu BlueDot có thể dự đoán một cách nhất quán sự lây lan của bệnh hay không, nhưng nếu nó có thể, nó có thể mở ra con đường cho các ước tính nhanh hơn và chính xác hơn về các đợt bùng phát bệnh.