Parashikoni një epidemi përpara se të godasë

Algoritmi kanadez BlueDot ishte më i shpejtë se ekspertët në njohjen e kërcënimit nga koronavirusi i fundit. Ai i informoi klientët e tij për kërcënimin disa ditë përpara se Qendrat e SHBA për Kontrollin dhe Parandalimin e Sëmundjeve (CDC) dhe Organizata Botërore e Shëndetësisë (OBSH) t'i dërgonin njoftime zyrtare botës.

Kamran Khan (1), mjek, specialist i sëmundjeve infektive, themelues dhe CEO i programit BlueDot, shpjegoi në një intervistë për shtyp sesi ky sistem paralajmërimi i hershëm përdor inteligjencën artificiale, duke përfshirë përpunimin e gjuhës natyrore dhe mësimin e makinerive, për të gjurmuar madje njëqind sëmundje ngjitëse në të njëjtën kohë. Rreth 100 artikuj në 65 gjuhë analizohen çdo ditë.

1. Kamran Khan dhe një hartë që tregon përhapjen e koronavirusit të Wuhan.

Këto të dhëna sinjalizojnë kompanitë se kur duhet të njoftojnë klientët e tyre për praninë dhe përhapjen e mundshme të një sëmundjeje infektive. Të dhëna të tjera, si informacioni për itineraret e udhëtimeve dhe fluturimet, mund të ndihmojnë në sigurimin e informacionit shtesë në lidhje me gjasat e zhvillimit të një shpërthimi.

Ideja pas modelit BlueDot është si më poshtë. merrni informacion sa më shpejt të jetë e mundur punonjësit e kujdesit shëndetësor me shpresën se ata mund të diagnostikojnë - dhe, nëse është e nevojshme, të izolojnë - njerëz të infektuar dhe potencialisht ngjitës në një fazë të hershme të kërcënimit. Khan shpjegon se algoritmi nuk përdor të dhënat e mediave sociale sepse është "shumë kaotik". Sidoqoftë, "informacioni zyrtar nuk është gjithmonë i përditësuar", tha ai për Recode. Dhe koha e reagimit është ajo që ka rëndësi për të parandaluar me sukses një shpërthim.

Khan punonte si specialist i sëmundjeve infektive në Toronto në vitin 2003 kur ndodhi. Epidemitë SARS. Ai donte të zhvillonte një mënyrë të re për të mbajtur gjurmët e këtyre llojeve të sëmundjeve. Pas testimit të disa programeve parashikuese, ai lançoi BlueDot në 2014 dhe mblodhi 9,4 milionë dollarë fonde për projektin e tij. Kompania aktualisht punëson dyzet punonjës, mjekët dhe programuesittë cilët po zhvillojnë një mjet analitik për të gjurmuar sëmundjet.

Pas mbledhjes së të dhënave dhe përzgjedhjes fillestare të tyre, ata hyjnë në lojë analistët. pas epidemiologët Ata testojnë gjetjet për vlefshmërinë shkencore dhe më pas raportojnë tek qeveria, biznesi dhe profesionistët e kujdesit shëndetësor. klientët.

Khan shtoi se sistemi i tij mund të përdorë gjithashtu një sërë të dhënash të tjera, si informacion në lidhje me klimën, temperaturën e një zone të caktuar dhe madje edhe informacione rreth bagëtive lokale, për të parashikuar nëse dikush i infektuar me sëmundje mund të shkaktojë një shpërthim. Ai thekson se qysh në vitin 2016, Blue-Dot ishte në gjendje të parashikonte një shpërthim të virusit Zika në Florida gjashtë muaj përpara se të regjistrohej në këtë zonë.

Kompania operon në mënyrë të ngjashme dhe duke përdorur teknologji të ngjashme. Metabiotmonitorimi i epidemisë SARS. Ekspertët e saj në një kohë zbuluan se rreziku më i madh i shfaqjes së këtij virusi ishte në Tajlandë, Korenë e Jugut, Japoni dhe Tajvan, dhe këtë e bënë më shumë se një javë para shpalljes së rasteve në këto vende. Disa nga përfundimet e tyre janë nxjerrë nga analiza e të dhënave të fluturimeve të pasagjerëve.

Metabiota, si BlueDot, përdor përpunimin e gjuhës natyrore për të vlerësuar raportet e mundshme të sëmundjeve, por gjithashtu po punon për të zhvilluar të njëjtën teknologji për informacionin e mediave sociale.

Mark Gallivan, drejtori shkencor i të dhënave të Metabiota, shpjegoi për mediat se platformat dhe forumet në internet mund të sinjalizojnë rrezikun e një shpërthimi. Ekspertët e stafit thonë gjithashtu se mund të vlerësojnë rrezikun e një sëmundjeje që shkakton trazira sociale dhe politike bazuar në informacione të tilla si simptomat e sëmundjes, vdekshmëria dhe disponueshmëria e trajtimit.

Në epokën e internetit, të gjithë presin një paraqitje vizuale të shpejtë, të besueshme dhe ndoshta të lexueshme të informacionit në lidhje me ecurinë e epidemisë së koronavirusit, për shembull në formën e një harte të përditësuar.

2. Paneli i Universitetit Johns Hopkins Coronavirus 2019-nCoV.

Qendra për Shkencën dhe Inxhinierinë e Sistemeve në Universitetin Johns Hopkins ka zhvilluar ndoshta panelin më të famshëm të koronavirusit në botë (2). Ai gjithashtu siguroi të dhënat e plota për shkarkim si një fletë Google. Harta tregon raste të reja, vdekje të konfirmuara dhe shërime. Të dhënat e përdorura për vizualizimin vijnë nga një sërë burimesh, duke përfshirë OBSH, CDC, CDC të Kinës, NHC dhe DXY, një faqe interneti kineze që grumbullon raportet e NHC dhe raportet e situatës lokale të CCDC në kohë reale.

Diagnostifikimi në orë, jo me ditë

Bota dëgjoi për herë të parë për një sëmundje të re që u shfaq në Wuhan të Kinës. 31 Dhjetor 2019 Një javë më vonë, shkencëtarët kinezë njoftuan se kishin identifikuar fajtorin. Javën në vijim, specialistët gjermanë zhvilluan testin e parë diagnostikues (3). Është i shpejtë, shumë më i shpejtë se në ditët e SARS ose epidemive të ngjashme para dhe pas.

Që në fillim të dekadës së fundit, shkencëtarët që kërkonin një lloj virusi të rrezikshëm duhej ta rritnin atë në qelizat e kafshëve në enët Petri. Duhet të keni krijuar mjaft viruse për të krijuar izolojnë ADN-në dhe lexoni kodin gjenetik përmes një procesi të njohur si renditja. Megjithatë, vitet e fundit, kjo teknikë është zhvilluar jashtëzakonisht shumë.

Shkencëtarët nuk kanë më nevojë as ta rrisin virusin në qeliza. Ata mund të zbulojnë drejtpërdrejt sasi të vogla të ADN-së virale në mushkëritë e pacientit ose në sekrecionet e gjakut. Dhe duhen orë, jo ditë.

Po punohet për të zhvilluar mjete edhe më të shpejta dhe më të përshtatshme për zbulimin e viruseve. Veredus Laboratories me bazë në Singapor po punon për një komplet portativ për të zbuluar, VereChip (4) do të dalë në shitje nga 1 shkurti i këtij viti. Zgjidhjet efikase dhe të lëvizshme do ta bëjnë gjithashtu më të shpejtë identifikimin e të infektuarve për kujdesin e duhur mjekësor gjatë vendosjes së ekipeve mjekësore në terren, veçanërisht kur spitalet janë të mbipopulluara.

Përparimet e fundit teknologjike kanë bërë të mundur mbledhjen dhe shkëmbimin e rezultateve diagnostikuese pothuajse në kohë reale. Shembull i platformës nga Quidel София i sistemit Grup filmash PCR10 Kompanitë BioFire që ofrojnë teste të shpejta diagnostikuese për patogjenët e frymëmarrjes janë menjëherë të disponueshme përmes lidhjes me valë me bazat e të dhënave në re.

Gjenomi i koronavirusit 2019-nCoV (COVID-19) është sekuencuar plotësisht nga shkencëtarët kinezë më pak se një muaj pas zbulimit të rastit të parë. Gati njëzet të tjera janë përfunduar që nga renditja e parë. Në krahasim, epidemia e virusit SARS filloi në fund të vitit 2002 dhe gjenomi i tij i plotë nuk ishte i disponueshëm deri në prill 2003.

Sekuenca e gjenomit është kritike për zhvillimin e diagnostikimit dhe vaksinave kundër kësaj sëmundjeje.

Inovacioni Spitalor

5. Robot mjekësor nga Qendra Mjekësore Rajonale Providence në Everett.

Fatkeqësisht, koronavirusi i ri kërcënon edhe mjekët. Sipas CNN, parandalimi i përhapjes së koronavirusit brenda dhe jashtë spitalit, stafi në Qendrën Mjekësore Rajonale Providence në Everett, Washington, përdorim Roboti (5), i cili mat shenjat vitale në një pacient të izoluar dhe vepron si një platformë videokonferencash. Makina është më shumë sesa thjesht një komunikues në rrota me një ekran të integruar, por nuk e eliminon plotësisht punën njerëzore.

Infermierët ende duhet të hyjnë në dhomë me pacientin. Ata gjithashtu kontrollojnë një robot që nuk do të ekspozohet ndaj infeksionit, të paktën biologjikisht, kështu që pajisjet e këtij lloji do të përdoren gjithnjë e më shumë në trajtimin e sëmundjeve infektive.

Sigurisht që dhomat mund të izolohen, por duhet edhe ajrosja në mënyrë që të merrni frymë. Kjo kërkon të reja sistemet e ventilimitparandalimi i përhapjes së mikrobeve.

Kompania finlandeze Genano (6), e cila zhvilloi këto lloj teknikash, mori një urdhër të shprehur për institucionet mjekësore në Kinë. Në deklaratën zyrtare të kompanisë thuhet se kompania ka përvojë të gjerë në ofrimin e pajisjeve për parandalimin e përhapjes së sëmundjeve infektive në dhoma sterile dhe të izoluara të spitalit. Në vitet e mëparshme, ajo ndër të tjera ka kryer dërgesa në institucionet mjekësore në Arabinë Saudite gjatë epidemisë së virusit MERS. Pajisjet finlandeze për ventilim të sigurt janë dorëzuar gjithashtu në spitalin e famshëm të përkohshëm për njerëzit e infektuar me koronavirusin 2019-nCoV në Wuhan, i ndërtuar tashmë në dhjetë ditë.

6. Diagrami i sistemit Genano në izolator

Sipas Genano, teknologjia e patentuar e përdorur në pastruesit "eliminon dhe vret të gjitha mikrobet e ajrit si viruset dhe bakteret". Të aftë për të kapur grimca të imëta deri në 3 nanometra, pastruesit e ajrit nuk kanë një filtër mekanik për të mirëmbajtur dhe ajri filtrohet nga një fushë e fortë elektrike.

Një tjetër kuriozitet teknik që u shfaq gjatë shpërthimit të koronavirusit ishte skaner termik, përdoret, ndër të tjera, njerëzit me temperaturë merren në aeroportet indiane.

Internet - lëndim apo ndihmë?

Pavarësisht valës së madhe të kritikave për përsëritje dhe shpërndarje, përhapjen e dezinformatave dhe panikut, mjetet e mediave sociale kanë luajtur gjithashtu një rol pozitiv që nga shpërthimi në Kinë.

Siç raportohet, për shembull, nga faqja kineze e teknologjisë TMT Post, një platformë sociale për mini-video. douyin, i cili është ekuivalenti kinez i TikTok (7) me famë botërore, ka nisur një segment të veçantë për përpunimin e informacionit në lidhje me përhapjen e koronavirusit. Nën hashtag #LuftoniPneumoninë, publikon jo vetëm informacione nga përdoruesit, por edhe raporte dhe këshilla ekspertësh.

Përveç rritjes së ndërgjegjësimit dhe përhapjes së informacionit të rëndësishëm, Douyin synon gjithashtu të shërbejë si një mjet mbështetës për mjekët dhe stafin mjekësor që luftojnë virusin, si dhe pacientët e infektuar. Analist Daniel Ahmad postoi në Twitter se aplikacioni ka lançuar një "efekt video Jiayou" (që do të thotë inkurajim) që përdoruesit duhet ta përdorin për të dërguar mesazhe pozitive në mbështetje të mjekëve, profesionistëve të kujdesit shëndetësor dhe pacientëve. Ky lloj i përmbajtjes publikohet edhe nga njerëz të famshëm, të famshëm dhe të ashtuquajtur influencues.

Sot, besohet se një studim i kujdesshëm i tendencave të mediave sociale në lidhje me shëndetin mund t'i ndihmojë shumë shkencëtarët dhe autoritetet e shëndetit publik për të njohur dhe kuptuar më mirë mekanizmat e transmetimit të sëmundjeve midis njerëzve.

Pjesërisht sepse mediat sociale priren të jenë "shumë kontekstuale dhe gjithnjë e më hiperlokale", tha ai për The Atlantic në 2016. Sallatë Marsejë, një studiues në Shkollën Politeknike Federale në Lozanë, Zvicër dhe një ekspert në një fushë në rritje që shkencëtarët e quajnë "Epidemiologjia Dixhitale". Megjithatë, për momentin, shtoi ai, studiuesit ende po përpiqen të kuptojnë nëse mediat sociale po flasin për probleme shëndetësore që pasqyrojnë në të vërtetë fenomene epidemiologjike apo jo (8).

8. Kinezët bëjnë selfie me maska.

Rezultatet e eksperimenteve të para në këtë drejtim janë të paqarta. Tashmë në vitin 2008, inxhinierët e Google lançuan një mjet për parashikimin e sëmundjeve - Trendet e gripit të Google (GFT). Kompania planifikoi ta përdorte atë për të analizuar të dhënat e motorit të kërkimit Google për simptomat dhe fjalët sinjalizuese. Në atë kohë, ajo shpresonte se rezultatet do të përdoreshin për të njohur me saktësi dhe menjëherë "skicat" e shpërthimeve të gripit dhe dengës - dy javë më herët se Qendrat e SHBA për Kontrollin dhe Parandalimin e Sëmundjeve. (CDC), hulumtimi i të cilit konsiderohet si standardi më i mirë në këtë fushë. Megjithatë, rezultatet e Google për diagnozën e hershme të bazuar në sinjale në internet të gripit në SHBA dhe më vonë malaries në Tajlandë u konsideruan shumë të pasakta.

Teknika dhe sisteme që “parashikojnë” ngjarje të ndryshme, përfshirë. si shpërthimi i trazirave apo epidemive, ka punuar edhe Microsoft, i cili në vitin 2013, së bashku me Institutin Technion Izraelit, nisi një program parashikimi të fatkeqësive bazuar në analizën e përmbajtjes mediatike. Me ndihmën e viviseksionit të titujve shumëgjuhësh, "inteligjenca kompjuterike" duhej të njihte kërcënimet sociale.

Shkencëtarët shqyrtuan sekuenca të caktuara ngjarjesh, të tilla si informacioni në lidhje me thatësirën në Angola, gjë që shkaktoi parashikime në sistemet e parashikimit për një epidemi të mundshme të kolerës, pasi gjetën një lidhje midis thatësirës dhe rritjes së incidencës së sëmundjes. Kuadri i sistemit u krijua në bazë të analizës së botimeve arkivore të New York Times, duke filluar nga viti 1986. Zhvillimi i mëtejshëm dhe procesi i mësimit të makinerive përfshinte përdorimin e burimeve të reja të Internetit.

Deri më tani, bazuar në suksesin e BlueDot dhe Metabiota në parashikimin epidemiologjik, dikush mund të tundohet të konkludojë se një parashikim i saktë është i mundur kryesisht në bazë të të dhënave "të kualifikuara", d.m.th. burime profesionale, të verifikuara, të specializuara, jo kaosi i komuniteteve të internetit dhe portaleve.

Por ndoshta ka të bëjë me algoritme më të zgjuar dhe mësim më të mirë të makinerive?