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

Một nền tảng giám sát sức khỏe và phát hiện bệnh dựa trên trí tuệ nhân tạo đã có thể phát hiện các dấu hiệu của dịch bệnh virus Wuhan 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 dịch bệnh một cách kịp thời.

Trong khi thông báo chính thức của Tổ chức Y tế Thế giới về virus Wuhan được gửi vào ngày 9 tháng 1 và Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) nhận được thông tin về dịch bệnh vào ngày 6 tháng 1, thì những cảnh báo đầu tiên về dịch bệnh đã được một hệ thống giám sát sức khỏe của Canada phát hiện gần một tuần trước đó. Như Wired đã báo cáo , hệ thống trí tuệ nhân tạo BlueDot đã cảnh báo khách hàng của mình về khả năng xảy ra dịch bệnh vào ngày 31 tháng 12. BlueDot sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để giám sát các nguồn tin tức toàn cầu khác nhau và phát hiện các mẫu trong các báo cáo sức khỏe. Nó cũng lấy vào account thông tin về các mạng lưới bệnh của động vật và thực vật. Sử dụng thông tin mà nó thu thập, các nhà dịch tễ học của BlueDot sau đó cung cấp cảnh báo và dự đoán về các rủi ro sức khỏe và dịch bệnh có thể xảy ra cho các khách hàng của mình.

Khi đối phó với một dịch bệnh, việc phát hiện sớm luôn tốt hơn. Việc phát hiện sớm hơn, các quan chức y tế có nhiều thời gian hơn để phản ứng. Trong trường hợp của virus Wuhan và các dịch 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 việc liên lạc từ các cơ quan chính phủ khác để lập 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 riêng lẻ, điều này có thể giúp các tổ chức y tế phản ứng nhanh hơn với các dịch bệnh.

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 sạch sẽ để sử dụng. Thay vào đó, các báo cáo tin tức, dữ liệu về các mạng lưới bệnh của động vật và thông tin về 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 đi tiếp theo. BlueDot đã dự đoán chính xác rằng virus Wuhan sẽ lây lan đến Đài Bắc, Tokyo, Seoul và Bangkok trong vài ngày sau khi nó xuất hiện.

BlueDot được Khan ra mắt vào năm 2014, và công ty 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 cầu và bao gồm 65 ngôn ngữ khác nhau. Khan nói với Wired:

“Điều chúng tôi đã làm là 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 cuộc tái hợp của ban nhạc nặng kim loại 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 như trong một thời gian, với một số nỗ lực thành công hơn những nỗ lực khác. Google đã thử tay mình trong việc theo dõi sự lây lan của bệnh với Google Flu Trends, nhưng nỗ lực của nó trong việc dự đoán mức độ nghiêm trọng của mùa cúm 2013 được báo cáo là không chính xác khoảng 140% . Chỉ có thời gian mới có thể 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 đường cho việc ước tính nhanh hơn và chính xác hơn về các đợt bùng phát bệnh.