Những gợi ý đầu tiên về sự bùng phát virus Vũ Hán đã bị AI bắt được

Một nền tảng theo dõi sức khỏe và phát hiện bệnh do AI điều khiển đã có thể nắm bắt các dấu hiệu bùng phát virus Vũ Hán khoảng một tuần trước khi các cơ quan chính phủ cảnh báo công chúng, cung cấp cái nhìn về cách AI có thể được sử dụng để nắm bắt các đợt bùng phát dịch bệnh một cách kịp thời.

Trong khi thông báo chính thức của Tổ chức Y tế Thế giới về virus Vũ Hán được đưa ra vào ngày XNUMX tháng XNUMX và Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) nhận được thông tin về đợt bùng phát vào ngày XNUMX tháng XNUMX, thì một người Canada đã phát hiện ra những dấu hiệu cảnh báo đầu tiên về đợt bùng phát này. hệ thống theo dõi sức khỏe gần một tuần trước. Như Wired đã đưa tin, hệ thống y tế do AI điều khiển BlueDot đã cảnh báo khách hàng của mình về khả năng bùng phát vào ngày 31 tháng XNUMX. Bluedot sử dụng thuật toán AI để giám sát các nguồn tin tức toàn cầu khác nhau và phát hiện các mẫu trong báo cáo sức khỏe. Nó cũng tính đến thông tin về mạng lưới dịch bệnh thực vật và động vật. Sử dụng thông tin thu thập được, các nhà dịch tễ học của BlueDot sau đó đưa ra các cảnh báo và dự đoán về các rủi ro sức khỏe có thể xảy ra và sự bùng phát dịch bệnh cho những người đăng ký.

Khi đối phó với dịch bệnh bùng phát, phát hiện sớm luôn tốt hơn. Phát hiện càng sớm, các quan chức y tế càng có nhiều thời gian để phản hồi. Trong trường hợp virus Vũ Hán và các đợt bùng phát dịch bệnh khác ở Trung Quốc, chính phủ Trung Quốc thường chậm chia sẻ thông tin với các quan chức y tế công cộng toàn cầu. Điều này có một vấn đề là CDC và WHO dựa vào thông tin liên lạc từ các cơ quan chính phủ khác để lên kế hoạch ứng phó của riêng họ. Tuy nhiên, nếu một hệ thống AI 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, thì điều này có khả năng cho phép các tổ chức y tế hành động nhanh hơn để đối phó với các đợt bùng phát.

Theo Kamran Khan, người sáng lập BlueDot, công ty không sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội khi dự đoán sự lây lan của dịch bệnh vì dữ liệu quá thay đổi và lộn xộn để sử dụng. Thay vào đó, các báo cáo tin tức, dữ liệu về mạng lưới dịch bệnh động vật đã biết và dữ liệu bán vé máy bay được kết hợp để tạo ra một mô hình dự đoán nơi bắt đầu lây nhiễm và nơi người nhiễm bệnh có thể đi du lịch tiếp theo. BlueDot đã có thể dự đoán chính xác rằng vi-rút Vũ Hán sẽ lây lan sang Đài Bắc, Tokyo, Seoul và Bangkok trong vòng vài ngày sau khi 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 dự đoán và giám sát dịch 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:

“Những gì chúng tôi đã làm là sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để đào tạo động cơ này để nhận biết liệu đây có phải là đợt bùng phát bệnh than ở Mông Cổ hay không hay là sự tái hợp của ban nhạc kim loại nặng Anthrax.”

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

Hệ thống của BlueDot không phải là nỗ lực đầu tiên của lĩnh vực AI nhằm dự đoán sự lây lan của dịch 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 nhiều loại bệnh như hiện nay, với một số nỗ lực thành công hơn những nỗ lực khác. Google đã cố gắng tự mình theo dõi sự lây lan của dịch bệnh bằng Google Xu hướng Dịch cúm, nhưng nỗ lực dự đoán mức độ nghiêm trọng của mùa cúm năm 2013 của Google đã thất bại. báo cáo giảm khoảng 140%. Chỉ có thời gian mới trả lời được liệu BlueDot có thể dự đoán nhất quán sự lây lan của dịch bệnh hay không, nhưng nếu có thể, nó có thể mở đường cho các ước tính nhanh hơn, chính xác hơn về các đợt bùng phát dịch bệnh.