武汉病毒爆发的首个迹象被AI捕获

一个由AI驱动的健康监测和疾病检测平台能够在政府机构向公众发出警告之前大约一周捕捉到武汉病毒爆发的迹象，这表明了AI可以如何被用来及时捕捉疾病爆发。

虽然世界卫生组织的武汉病毒官方通知于1月9日发出，美国疾病控制和预防中心（CDC）于1月6日收到有关爆发的消息，但加拿大健康监测系统几乎在一周前就捕捉到了爆发的首个警告信号。正如Wired报道的那样，AI驱动的健康系统BlueDot于12月31日向其客户发出有关可能爆发的警告。BlueDot使用AI算法监测不同的全球新闻来源并检测健康报告中的模式。它还考虑到植物和动物疾病网络的信息。使用它收集的信息，BlueDot的流行病学家然后向其订阅者提供有关可能的健康风险和爆发的警告和预测。

在处理疾病爆发时，早期检测总是更好。检测越早，卫生官员就有更多时间来应对。在武汉病毒和中国其他疾病爆发的情况下，中国政府经常在与全球公共卫生官员分享信息方面行动缓慢。这存在一个问题，因为CDC和WHO依赖于其他政府机构的通信来规划他们自己的应对措施。然而，如果像BlueDot这样的AI系统可以根据许多个别新闻报道、博客和论坛中泄露的信息做出准确的预测，那么这可能使卫生组织能够更快地应对爆发。

根据BlueDot的创始人Kamran Khan的说法，该公司在预测疾病传播时不使用社交媒体数据，因为这些数据太可变和混乱，无法使用。相反，新闻报道、已知的动物疾病网络数据和航空票务数据被结合起来，创建一个模型来预测感染开始和感染人可能下一步去哪里。BlueDot能够正确预测武汉病毒将在几天内传播到台北、东京、首尔和曼谷。

BlueDot由Khan于2014年推出，该公司目前有40名员工，包括数据科学家、医生和程序员，他们共同创建疾病监测和预测模型。机器学习算法和自然语言处理技术被用于从全球65种语言的新闻报道中提取数据。Khan告诉Wired：

“我们所做的是使用自然语言处理和机器学习来训练这个引擎，以便它能够识别这是蒙古的炭疽病爆发还是重金属乐队Anthrax的重聚。”

在自动数据收集和初步分析完成后，人类分析师会核实数据并确保模型的结论看起来合理。最后，会生成一份报告并发送给应用程序的客户。

BlueDot的系统远不是AI领域首次尝试预测疾病传播。数据科学家已经使用大数据和机器学习模型来跟踪各种疾病的传播，一些尝试比其他尝试更成功。谷歌曾尝试使用谷歌流感趋势来跟踪疾病的传播，但其尝试预测2013年流感季的严重程度据报道偏差了约140%。只有时间才能告诉我们BlueDot是否能够始终预测疾病的传播，但如果它可以，它可能会为疾病爆发提供更快、更准确的估计铺平道路。武汉病毒爆发的首个迹象被AI捕获，但其尝试预测2013年流感季的严重程度据报道偏差了约140%。只有时间才能告诉我们BlueDot是否能够始终预测疾病的传播，但如果它可以，它可能会为疾病爆发提供更快、更准确的估计铺平道路。