Bir salgını vurmadan önce tahmin edin

Kanada BlueDot algoritması, en son koronavirüsten kaynaklanan tehdidi tanıma konusunda uzmanlardan daha hızlıydı. ABD Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC) ve Dünya Sağlık Örgütü (WHO) dünyaya resmi bildirimler göndermeden önceki tehdit günleri hakkında müşterilerine bilgi verdi.

Kamran Han (1), doktor, enfeksiyon hastalıkları uzmanı, programın kurucusu ve CEO'su Mavi Nokta, bir basın röportajında, bu erken uyarı sisteminin doğal dil işleme ve makine öğrenimi de dahil olmak üzere yapay zekayı nasıl kullandığını açıkladı. aynı anda yüz bulaşıcı hastalık. 100 dilde yaklaşık 65 makale günlük olarak analiz edilmektedir.

1. Kamran Khan ve Wuhan koronavirüsünün yayılmasını gösteren bir harita.

Bu veriler, şirketlere bulaşıcı bir hastalığın potansiyel varlığı ve yayılması konusunda müşterilerini ne zaman bilgilendirmeleri gerektiğini bildirir. Seyahat programları ve uçuşlar hakkında bilgiler gibi diğer veriler, bir salgının gelişme olasılığı hakkında ek bilgi sağlamaya yardımcı olabilir.

BlueDot modelinin arkasındaki fikir aşağıdaki gibidir. en kısa sürede bilgi almak sağlık çalışanları, tehdidin erken bir aşamasında enfekte ve potansiyel olarak bulaşıcı insanları teşhis edebileceklerini ve gerekirse izole edebileceklerini umuyorlar. Khan, algoritmanın "fazla kaotik" olduğu için sosyal medya verilerini kullanmadığını açıklıyor. Ancak, Recode'a “resmi bilgiler her zaman güncel değil” dedi. Ve bir salgını başarılı bir şekilde önlemek için önemli olan tepki süresidir.

Khan, 2003 yılında Toronto'da bulaşıcı hastalık uzmanı olarak çalışıyordu. salgın SARS. Bu tür hastalıkları takip etmek için yeni bir yol geliştirmek istedi. Birkaç tahmine dayalı programı test ettikten sonra, 2014'te BlueDot'u başlattı ve projesi için 9,4 milyon dolar fon topladı. Şirket şu anda kırk çalışanı istihdam etmektedir, doktorlar ve programcılarhastalıkları izlemek için analitik bir araç geliştiriyorlar.

Verileri toplayıp ilk seçimlerini yaptıktan sonra oyuna girerler. Analistler. sonrasında epidemiyologlar Bulguları bilimsel geçerlilik açısından kontrol ederler ve ardından hükümete, iş dünyasına ve sağlık uzmanlarına rapor verirler. istemciler.

Khan, sisteminin ayrıca, belirli bir bölgenin iklimi, sıcaklığı ve hatta yerel hayvanlar hakkında bilgi gibi bir dizi başka veriyi, hastalığa yakalanmış birinin bir salgına neden olup olmayacağını tahmin etmek için kullanabileceğini de sözlerine ekledi. Blue-Dot'un daha 2016 yılında Florida'da bir Zika virüsü salgınını bölgede fiilen kayıt altına alınmadan altı ay önce tahmin edebildiğine dikkat çekiyor.

Şirket benzer şekilde ve benzer teknolojileri kullanarak çalışır. metabiyotSARS salgınının izlenmesi. Uzmanları bir zamanlar bu virüsün ortaya çıkmasında en büyük riskin Tayland, Güney Kore, Japonya ve Tayvan'da olduğunu tespit etti ve bunu bu ülkelerdeki vakaların açıklanmasından bir haftadan fazla bir süre önce yaptılar. Sonuçlarından bazıları, yolcu uçuş verilerinin analizinden alınmıştır.

BlueDot gibi Metabiota, potansiyel hastalık raporlarını değerlendirmek için doğal dil işlemeyi kullanır, ancak aynı zamanda sosyal medya bilgileri için aynı teknolojiyi geliştirmeye çalışır.

Mark GallivanMetabiota'nın bilimsel veri direktörü, medyaya çevrimiçi platformların ve forumların bir salgın riskini işaret edebileceğini açıkladı. Personel uzmanları ayrıca, hastalık semptomları, ölüm oranı ve tedavi bulunabilirliği gibi bilgilere dayanarak bir hastalığın sosyal ve politik karışıklığa neden olma riskini tahmin edebileceklerini söylüyorlar.

İnternet çağında herkes, örneğin güncellenmiş bir harita şeklinde, koronavirüs salgınının ilerleyişi hakkında bilgilerin hızlı, güvenilir ve belki de okunaklı bir görsel sunumunu bekliyor.

2. Johns Hopkins Üniversitesi Coronavirüs 2019-nCoV Panosu.

Johns Hopkins Üniversitesi Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi, belki de dünyadaki en ünlü koronavirüs gösterge panosunu geliştirdi (2). Ayrıca, bir Google sayfası olarak indirilmek üzere eksiksiz veri kümesi sağladı. Harita yeni vakaları, onaylanmış ölümleri ve iyileşmeleri gösteriyor. Görselleştirme için kullanılan veriler, WHO, CDC, Çin CDC, NHC ve NHC raporlarını ve gerçek zamanlı yerel CCDC durum raporlarını toplayan bir Çin web sitesi olan DXY dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelmektedir.

Günler değil, saatler içinde teşhis

Dünya ilk kez Çin'in Vuhan kentinde ortaya çıkan yeni bir hastalığı duydu. 31 Aralık 2019 şehir Bir hafta sonra Çinli bilim adamları, suçluyu tespit ettiklerini açıkladılar. Ertesi hafta, Alman uzmanlar ilk tanı testini geliştirdi (3). Hızlı, öncesi ve sonrası SARS veya benzeri salgın günlerinden çok daha hızlı.

Son on yılın başlarında, bir tür tehlikeli virüs arayan bilim adamları, onu Petri kaplarındaki hayvan hücrelerinde büyütmek zorunda kaldılar. yapmak için yeterince virüs oluşturmuş olmalısınız. izole DNA olarak bilinen bir süreçle genetik kodu okuyun. eylem sırası. Ancak son yıllarda bu teknik çok gelişti.

Bilim adamlarının artık virüsü hücrelerde büyütmelerine bile gerek yok. Hastanın akciğerlerinde veya kan salgılarında çok az miktarda viral DNA'yı doğrudan tespit edebilirler. Ve günler değil saatler sürer.

Daha hızlı ve daha kullanışlı virüs algılama araçları geliştirmek için çalışmalar devam ediyor. Singapur merkezli Veredus Laboratories, tespit etmek için taşınabilir bir kit üzerinde çalışıyor. VereChip (4) bu yıl 1 Şubat'tan itibaren satışa sunulacak. Etkili ve taşınabilir çözümler, özellikle hastaneler aşırı kalabalık olduğunda, sahada tıbbi ekipler görevlendirirken, uygun tıbbi bakım için enfekte olanların tespit edilmesini daha hızlı hale getirecektir.

Son teknolojik gelişmeler, teşhis sonuçlarının neredeyse gerçek zamanlı olarak toplanmasını ve paylaşılmasını mümkün kılmıştır. Quidel'den platform örneği Sofya ben sistem PCR10 Film Dizisi Solunum yolu patojenleri için hızlı tanı testleri sağlayan BioFire şirketleri, buluttaki veritabanlarına kablosuz bağlantı yoluyla hemen kullanılabilir.

2019-nCoV koronavirüs (COVID-19) genomu, ilk vakanın keşfedilmesinden bir aydan kısa bir süre sonra Çinli bilim adamları tarafından tamamen dizilendi. İlk sıralamadan bu yana yaklaşık yirmi tane daha tamamlandı. Buna karşılık, SARS virüsü salgını 2002'nin sonlarında başladı ve tam genomu Nisan 2003'e kadar mevcut değildi.

Genom dizilimi, bu hastalığa karşı teşhis ve aşıların geliştirilmesi için kritik öneme sahiptir.

Hastane İnovasyonu

5. Everett'deki Providence Bölgesel Tıp Merkezi'nden tıbbi robot.

Ne yazık ki yeni koronavirüs doktorları da tehdit ediyor. CNN'e göre, koronavirüsün hastane içinde ve dışında yayılmasını önlemek, Everett, Washington'daki Providence Bölgesel Tıp Merkezi personeli, Robot (5) izole bir hastada yaşamsal belirtileri ölçen ve bir video konferans platformu görevi gören. Makine, yerleşik bir ekrana sahip tekerlekli bir iletişimciden daha fazlasıdır, ancak insan emeğini tamamen ortadan kaldırmaz.

Hemşireler hala hastayla birlikte odaya girmek zorunda. En azından biyolojik olarak enfeksiyona maruz kalmayacak bir robotu da kontrol ediyorlar, bu nedenle bu tip cihazlar bulaşıcı hastalıkların tedavisinde giderek daha fazla kullanılacak.

Elbette odalar yalıtılabilir, ancak nefes alabilmeniz için havalandırmanız da gerekir. Bu yeni gerektirir havalandırma sistemlerimikropların yayılmasını önlemek.

Bu tür teknikleri geliştiren Fin şirketi Genano (6), Çin'deki tıbbi kurumlar için açık bir sipariş aldı. Şirketin resmi açıklaması, şirketin steril ve izole hastane odalarında bulaşıcı hastalıkların yayılmasını önlemek için ekipman sağlama konusunda geniş deneyime sahip olduğunu belirtiyor. Daha önceki yıllarda MERS virüsü salgını sırasında diğer işlerinin yanı sıra Suudi Arabistan'daki sağlık kurumlarına teslimatlar gerçekleştirdi. Güvenli havalandırma için Fin cihazları, Wuhan'daki 2019-nCoV koronavirüsü bulaşmış kişiler için on gün içinde inşa edilen ünlü geçici hastaneye de teslim edildi.

6. İzolatördeki Genano sisteminin şeması

Genano'ya göre, arıtıcılarda kullanılan patentli teknoloji "virüsler ve bakteriler gibi havadaki tüm mikropları ortadan kaldırır ve öldürür". 3 nanometre kadar küçük partikülleri yakalayabilen hava temizleyicileri, bakım için mekanik bir filtreye sahip değildir ve hava, güçlü bir elektrik alanı tarafından filtrelenir.

Koronavirüs salgını sırasında ortaya çıkan bir diğer teknik merak ise şu oldu: termal tarayıcılar, kullanılan, diğer şeylerin yanı sıra, ateşi olan insanlar Hindistan havaalanlarından alınır.

İnternet - zarar mı yoksa yardım mı?

Çoğaltma ve yayma, yanlış bilgilendirme ve panik yayma konusundaki devasa eleştiri dalgasına rağmen, sosyal medya araçları da Çin'deki salgından bu yana olumlu bir rol oynadı.

Örneğin, mini videolar için bir sosyal platform olan Çin teknoloji sitesi TMT Post tarafından bildirildiği gibi. DouyinDünyaca ünlü TikTok'un (7) Çin'deki karşılığı olan , koronavirüsün yayılmasıyla ilgili bilgileri işlemek için özel bir segment başlattı. hashtag altında #FightPnömoni, yalnızca kullanıcılardan gelen bilgileri değil, aynı zamanda uzman raporları ve tavsiyeleri de yayınlar.

Douyin, farkındalığı artırmanın ve önemli bilgileri yaymanın yanı sıra, virüsle savaşan doktorlar ve sağlık personeli ile enfekte hastalar için bir destek aracı olarak hizmet etmeyi amaçlıyor. Analist Daniel Ahmed Uygulamanın, kullanıcıların doktorları, sağlık profesyonellerini ve hastaları desteklemek için olumlu mesajlar göndermek için kullanmaları gereken bir "Jiayou video efekti" (teşvik anlamına gelen) başlattığını tweetledi. Bu tür içerikler ünlü kişiler, ünlüler ve sözde influencerlar tarafından da yayınlanmaktadır.

Bugün, sağlıkla ilgili sosyal medya eğilimlerinin dikkatli bir şekilde incelenmesinin, bilim insanlarının ve halk sağlığı yetkililerinin, insanlar arasında hastalık bulaşma mekanizmalarını daha iyi tanımalarına ve anlamalarına büyük ölçüde yardımcı olabileceğine inanılıyor.

2016'da The Atlantic'e verdiği demeçte, kısmen sosyal medyanın "son derece bağlamsal ve giderek aşırı yerel" olma eğiliminde olması nedeniyle. Marsilya Salatası, İsviçre, Lozan'daki Federal Politeknik Okulu'nda bir araştırmacı ve bilim adamlarının dediği büyüyen bir alanda uzman "Dijital Epidemiyoloji". Ancak şimdilik araştırmacıların sosyal medyanın aslında epidemiyolojik fenomenleri yansıtan sağlık sorunlarından söz edip etmediğini anlamaya çalıştıklarını da sözlerine ekledi (8).

8. Çinliler maskeli selfie çekiyorlar.

Bu konudaki ilk deneylerin sonuçları belirsizdir. Daha 2008'de Google mühendisleri bir hastalık tahmin aracı başlattı - Google Grip Trendleri (GFT). Şirket, semptomlar ve sinyal kelimeleri için Google arama motoru verilerini analiz etmek için kullanmayı planladı. O sırada, sonuçların, ABD Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezlerinden iki hafta önce, grip ve dang salgınlarının "ana hatlarını" doğru ve hemen tanımak için kullanılacağını umuyordu. (CDC), araştırması alanında en iyi standart olarak kabul edilir. Bununla birlikte, Google'ın ABD'de erken İnternet sinyaline dayalı grip teşhisi ve daha sonra Tayland'da sıtmayla ilgili sonuçları çok yanlış kabul edildi.

Çeşitli olayları "tahmin eden" teknikler ve sistemler, dahil. Microsoft, 2013'te İsrail Technion Enstitüsü ile birlikte medya içeriğinin analizine dayalı bir afet tahmin programı başlatan ayaklanmaların veya salgın hastalıkların patlaması gibi çalıştı. Çok dilli manşetlerin canlı kesitlerinin yardımıyla, "bilgisayar zekası" sosyal tehditleri tanımak zorunda kaldı.

Bilim adamları, kuraklık ile hastalık insidansındaki artış arasında bir bağlantı buldukları için, olası bir kolera salgını hakkında tahmin sistemlerinde tahminlere yol açan Angola'daki kuraklık hakkında bilgiler gibi belirli olay dizilerini incelediler. Sistemin çerçevesi, 1986'dan başlayarak New York Times'ın arşiv yayınlarının analizi temelinde oluşturuldu. Daha fazla geliştirme ve makine öğrenimi süreci, yeni İnternet kaynaklarının kullanımını içeriyordu.

Şimdiye kadar, BlueDot ve Metabiota'nın epidemiyolojik tahminlerdeki başarısına dayanarak, öncelikle "nitelikli" verilere dayanarak doğru bir tahminin mümkün olduğu sonucuna varmak cazip gelebilir, yani İnternet ve portal topluluklarının karmaşası değil, profesyonel, doğrulanmış, özel kaynaklar.

Ama belki de her şey daha akıllı algoritmalar ve daha iyi makine öğrenimi ile ilgilidir?