Dự đoán một trận dịch trước khi nó tấn công

Thuật toán BlueDot của Canada nhanh hơn các chuyên gia trong việc nhận ra mối đe dọa từ coronavirus mới nhất. Ông đã thông báo cho khách hàng của mình về mối đe dọa ngày trước khi Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) và Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) gửi thông báo chính thức đến toàn thế giới.

Kamran Khan (1), bác sĩ, chuyên gia bệnh truyền nhiễm, người sáng lập và giám đốc điều hành của chương trình BlueDot, được giải thích trong một cuộc phỏng vấn báo chí về cách hệ thống cảnh báo sớm này sử dụng trí thông minh nhân tạo, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, để theo dõi một trăm bệnh truyền nhiễm cùng một lúc. Khoảng 100 bài báo bằng 65 ngôn ngữ được phân tích hàng ngày.

1. Kamran Khan và bản đồ cho thấy sự lây lan của coronavirus Vũ Hán.

Dữ liệu này báo hiệu cho các công ty khi nào cần thông báo cho khách hàng của họ về sự hiện diện và lây lan tiềm ẩn của một căn bệnh truyền nhiễm. Các dữ liệu khác, chẳng hạn như thông tin về hành trình du lịch và chuyến bay, có thể giúp cung cấp thêm thông tin về khả năng bùng phát bùng phát.

Ý tưởng đằng sau mô hình BlueDot như sau. nhận thông tin càng sớm càng tốt nhân viên y tế với hy vọng rằng họ có thể chẩn đoán - và nếu cần thiết, cách ly - những người bị nhiễm và có khả năng lây nhiễm ở giai đoạn đầu của mối đe dọa. Khan giải thích rằng thuật toán không sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội vì nó "quá hỗn loạn". Tuy nhiên, “thông tin chính thức không phải lúc nào cũng được cập nhật,” ông nói với Recode. Và thời gian phản ứng là điều quan trọng để ngăn chặn bùng phát thành công.

Khan đang làm việc với tư cách là một chuyên gia về bệnh truyền nhiễm ở Toronto vào năm 2003 khi nó xảy ra. Dịch bệnh SARS. Ông muốn phát triển một phương pháp mới để theo dõi các loại bệnh này. Sau khi thử nghiệm một số chương trình tiên đoán, anh đã khởi chạy BlueDot vào năm 2014 và huy động được 9,4 triệu đô la tài trợ cho dự án của mình. Công ty hiện sử dụng bốn mươi nhân viên, bác sĩ và lập trình viênnhững người đang phát triển một công cụ phân tích để theo dõi bệnh tật.

Sau khi thu thập dữ liệu và lựa chọn ban đầu, họ tham gia trò chơi các nhà phân tích. sau nhà dịch tễ học Họ kiểm tra các phát hiện về giá trị khoa học và sau đó báo cáo lại cho chính phủ, doanh nghiệp và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe. khách hàng.

Khan nói thêm rằng hệ thống của anh ấy cũng có thể sử dụng một loạt dữ liệu khác, chẳng hạn như thông tin về khí hậu, nhiệt độ của một khu vực cụ thể và thậm chí thông tin về vật nuôi địa phương, để dự đoán liệu ai đó bị nhiễm bệnh có thể gây bùng phát hay không. Ông chỉ ra rằng ngay từ năm 2016, Blue-Dot đã có thể dự đoán đợt bùng phát virus Zika ở Florida sáu tháng trước khi nó thực sự được ghi nhận trong khu vực.

Công ty hoạt động theo cách tương tự và sử dụng các công nghệ tương tự. Metabiotgiám sát dịch SARS. Các chuyên gia của nó đã từng nhận thấy rằng nguy cơ lớn nhất của sự xuất hiện của loại virus này ở Thái Lan, Hàn Quốc, Nhật Bản và Đài Loan, và họ đã làm điều này hơn một tuần trước khi công bố các trường hợp nhiễm bệnh ở các quốc gia này. Một số kết luận của họ được rút ra từ việc phân tích dữ liệu chuyến bay của hành khách.

Metabiota, giống như BlueDot, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đánh giá các báo cáo về bệnh tiềm ẩn, nhưng cũng đang nghiên cứu để phát triển công nghệ tương tự cho thông tin truyền thông xã hội.

Mark Gallivan, Giám đốc khoa học về dữ liệu của Metabiota, giải thích với giới truyền thông rằng các nền tảng và diễn đàn trực tuyến có thể báo hiệu nguy cơ bùng phát. Các chuyên gia nhân viên cũng cho biết họ có thể ước tính rủi ro của một căn bệnh gây ra biến động xã hội và chính trị dựa trên các thông tin như triệu chứng bệnh, tỷ lệ tử vong và khả năng điều trị.

Trong thời đại của Internet, mọi người đều mong đợi một bản trình bày trực quan nhanh chóng, đáng tin cậy và có lẽ dễ đọc về thông tin tiến triển của đại dịch coronavirus, chẳng hạn, dưới dạng một bản đồ được cập nhật.

2. Bảng điều khiển Coronavirus 2019-nCoV của Đại học Johns Hopkins.

Trung tâm Khoa học và Kỹ thuật Hệ thống tại Đại học Johns Hopkins đã phát triển bảng điều khiển coronavirus có lẽ nổi tiếng nhất trên thế giới (2). Nó cũng cung cấp tập dữ liệu hoàn chỉnh để tải xuống dưới dạng trang tính của Google. Bản đồ hiển thị các trường hợp mới, các trường hợp tử vong được xác nhận và phục hồi. Dữ liệu được sử dụng để trực quan hóa đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm WHO, CDC, China CDC, NHC và DXY, một trang web của Trung Quốc tổng hợp các báo cáo NHC và báo cáo tình hình CCDC địa phương theo thời gian thực.

Chẩn đoán trong vài giờ, không phải ngày

Lần đầu tiên thế giới nghe nói về một căn bệnh mới xuất hiện ở Vũ Hán, Trung Quốc. Thành phố 31 Tháng Mười Hai 2019 Một tuần sau, các nhà khoa học Trung Quốc thông báo đã xác định được thủ phạm. Tuần sau, các chuyên gia Đức đã phát triển xét nghiệm chẩn đoán đầu tiên (3). Nó nhanh, nhanh hơn nhiều so với thời kỳ SARS hoặc các vụ dịch tương tự trước và sau đó.

Ngay từ đầu thập kỷ trước, các nhà khoa học đang tìm kiếm một loại vi rút nguy hiểm nào đó đã phải nuôi cấy nó trong tế bào động vật trong đĩa Petri. Bạn phải đã tạo đủ vi-rút để tạo ra cô lập DNA và đọc mã di truyền thông qua một quá trình được gọi là trình tự. Tuy nhiên, trong những năm gần đây kỹ thuật này đã được phát triển rất nhiều.

Các nhà khoa học thậm chí không cần phát triển virus trong tế bào nữa. Họ có thể trực tiếp phát hiện một lượng rất nhỏ DNA của virus trong phổi hoặc dịch tiết máu của bệnh nhân. Và nó mất hàng giờ, không phải ngày.

Công việc đang được tiến hành để phát triển các công cụ phát hiện vi rút nhanh hơn và tiện lợi hơn. Phòng thí nghiệm Veredus có trụ sở tại Singapore đang nghiên cứu một bộ dụng cụ di động để phát hiện, VereChip (4) sẽ được bán từ ngày 1 tháng XNUMX năm nay. Các giải pháp hiệu quả và di động cũng sẽ giúp xác định nhanh hơn những người bị nhiễm bệnh để chăm sóc y tế thích hợp khi triển khai các đội y tế tại hiện trường, đặc biệt là khi các bệnh viện quá đông.

Những tiến bộ công nghệ gần đây đã cho phép thu thập và chia sẻ kết quả chẩn đoán trong thời gian gần thực. Ví dụ về nền tảng từ Quidel Sofia Tôi hệ thống Mảng phim PCR10 Các công ty BioFire cung cấp các xét nghiệm chẩn đoán nhanh các mầm bệnh đường hô hấp có sẵn ngay lập tức thông qua kết nối không dây với cơ sở dữ liệu trên đám mây.

Bộ gen 2019-nCoV coronavirus (COVID-19) đã được các nhà khoa học Trung Quốc giải trình tự đầy đủ chưa đầy một tháng sau khi trường hợp đầu tiên được phát hiện. Gần hai mươi nữa đã được hoàn thành kể từ trình tự đầu tiên. Để so sánh, dịch vi rút SARS bắt đầu vào cuối năm 2002, và bộ gen hoàn chỉnh của nó chỉ có sẵn cho đến tháng 2003 năm XNUMX.

Việc xác định trình tự gen là rất quan trọng đối với sự phát triển của chẩn đoán và vắc-xin chống lại căn bệnh này.

Đổi mới bệnh viện

5. Robot y tế từ Trung tâm Y tế Khu vực Providence ở Everett.

Thật không may, coronavirus mới cũng đe dọa các bác sĩ. Theo CNN, ngăn chặn sự lây lan của coronavirus trong và ngoài bệnh viện, nhân viên tại Trung tâm Y tế Khu vực Providence ở Everett, Washington, sử dụng Robot (5), đo lường các dấu hiệu quan trọng ở một bệnh nhân bị cô lập và hoạt động như một nền tảng hội nghị truyền hình. Máy móc không chỉ đơn thuần là một thiết bị giao tiếp trên bánh xe có màn hình tích hợp mà nó không loại bỏ hoàn toàn sức lao động của con người.

Y tá vẫn phải vào phòng cùng bệnh nhân. Họ cũng điều khiển một robot không bị lây nhiễm, ít nhất là về mặt sinh học, vì vậy các thiết bị kiểu này sẽ ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong việc điều trị các bệnh truyền nhiễm.

Tất nhiên, các phòng có thể được cách nhiệt, nhưng bạn cũng cần phải thông gió để bạn có thể thở. Điều này yêu cầu mới hệ thống thông gióngăn chặn sự lây lan của vi sinh vật.

Công ty Phần Lan Genano (6), công ty phát triển các loại kỹ thuật này, đã nhận được một đơn đặt hàng cấp tốc cho các cơ sở y tế ở Trung Quốc. Tuyên bố chính thức của công ty nói rằng công ty có nhiều kinh nghiệm trong việc cung cấp thiết bị để ngăn chặn sự lây lan của các bệnh truyền nhiễm trong các phòng bệnh viện vô trùng và cách ly. Trong những năm trước, cô đã thực hiện, trong số những việc khác, giao hàng cho các cơ sở y tế ở Ả Rập Xê Út trong thời gian xảy ra dịch vi rút MERS. Các thiết bị của Phần Lan để thông gió an toàn cũng đã được chuyển đến bệnh viện tạm thời nổi tiếng dành cho những người bị nhiễm coronavirus 2019-nCoV ở Vũ Hán, đã được chế tạo trong XNUMX ngày.

6. Sơ đồ hệ thống Genano trong chất cách điện

Theo Genano, công nghệ được cấp bằng sáng chế được sử dụng trong máy lọc "loại bỏ và tiêu diệt tất cả các vi khuẩn trong không khí như vi rút và vi khuẩn". Có khả năng bắt các hạt mịn nhỏ tới 3 nanomet, máy lọc không khí không có bộ lọc cơ học để duy trì và không khí được lọc bằng điện trường mạnh.

Một sự tò mò kỹ thuật khác xuất hiện trong thời kỳ bùng phát nỗi sợ hãi về coronavirus là máy quét nhiệt, đã qua sử dụng, trong số những thứ khác, những người bị sốt được đón tại các sân bay của Ấn Độ.

Internet - tổn thương hay giúp đỡ?

Bất chấp làn sóng chỉ trích khổng lồ về việc sao chép và phổ biến, truyền bá thông tin sai lệch và gây hoang mang, các công cụ truyền thông xã hội cũng đã đóng một vai trò tích cực kể từ khi bùng phát ở Trung Quốc.

Như đã báo cáo, ví dụ, bởi trang công nghệ TMT Post của Trung Quốc, một nền tảng xã hội dành cho video mini. Đa âm, tương đương với TikTok (7) nổi tiếng thế giới của Trung Quốc, đã đưa ra một phân đoạn đặc biệt để xử lý thông tin về sự lây lan của coronavirus. Dưới thẻ bắt đầu bằng # # FightPneumonia, không chỉ công bố thông tin từ người dùng, mà còn cả các báo cáo và lời khuyên của chuyên gia.

Ngoài việc nâng cao nhận thức và truyền bá những thông tin quan trọng, Douyin còn hướng tới mục tiêu là một công cụ hỗ trợ cho các bác sĩ và nhân viên y tế chống lại virus, cũng như những bệnh nhân bị nhiễm bệnh. Nhà phân tích Daniel Ahmad đã tweet rằng ứng dụng đã tung ra "hiệu ứng video Jiayou" (có nghĩa là khuyến khích) mà người dùng nên sử dụng để gửi thông điệp tích cực ủng hộ các bác sĩ, chuyên gia chăm sóc sức khỏe và bệnh nhân. Loại nội dung này cũng được xuất bản bởi những người nổi tiếng, những người nổi tiếng và những người được gọi là người có ảnh hưởng.

Ngày nay, người ta tin rằng một nghiên cứu cẩn thận về các xu hướng truyền thông xã hội liên quan đến sức khỏe có thể giúp các nhà khoa học và cơ quan y tế công cộng nhận biết và hiểu rõ hơn về cơ chế lây truyền bệnh tật giữa người với người.

Một phần là do truyền thông xã hội có xu hướng "theo ngữ cảnh cao và ngày càng siêu địa phương", ông nói với The Atlantic vào năm 2016. Marseille Salad, một nhà nghiên cứu tại Trường Bách khoa Liên bang ở Lausanne, Thụy Sĩ, và một chuyên gia trong lĩnh vực đang phát triển mà các nhà khoa học gọi là "Dịch tễ học kỹ thuật số". Tuy nhiên, ông nói thêm, hiện tại, các nhà nghiên cứu vẫn đang cố gắng tìm hiểu xem liệu phương tiện truyền thông xã hội đang nói về các vấn đề sức khỏe có thực sự phản ánh các hiện tượng dịch tễ học hay không (8).

8. Người Trung Quốc chụp ảnh tự sướng với mặt nạ.

Kết quả của các thí nghiệm đầu tiên về mặt này là không rõ ràng. Vào năm 2008, các kỹ sư của Google đã tung ra một công cụ dự đoán dịch bệnh - Google Xu hướng Dịch cúm (GFT). Công ty đã lên kế hoạch sử dụng nó để phân tích dữ liệu của công cụ tìm kiếm Google để tìm các triệu chứng và từ tín hiệu. Vào thời điểm đó, cô hy vọng kết quả sẽ được sử dụng để nhận ra chính xác và ngay lập tức các "đường nét" của các đợt bùng phát cúm và sốt xuất huyết - sớm hơn hai tuần so với Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ. (CDC), có nghiên cứu được coi là tiêu chuẩn tốt nhất trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, kết quả của Google về chẩn đoán sớm dựa trên tín hiệu Internet đối với bệnh cúm ở Mỹ và sau đó là bệnh sốt rét ở Thái Lan được cho là quá không chính xác.

Các kỹ thuật và hệ thống “dự đoán” các sự kiện khác nhau, bao gồm. chẳng hạn như sự bùng nổ của bạo loạn hoặc dịch bệnh, Microsoft cũng đã làm việc, vào năm 2013, cùng với Viện Technion của Israel, đã đưa ra một chương trình dự báo thảm họa dựa trên việc phân tích nội dung phương tiện truyền thông. Với sự trợ giúp của việc xem xét các tiêu đề đa ngôn ngữ, "trí thông minh máy tính" đã phải nhận ra các mối đe dọa xã hội.

Các nhà khoa học đã kiểm tra các chuỗi sự kiện nhất định, chẳng hạn như thông tin về hạn hán ở Angola, dẫn đến dự đoán trong các hệ thống dự báo về khả năng có thể xảy ra dịch tả, vì họ phát hiện ra mối liên hệ giữa hạn hán và sự gia tăng tỷ lệ mắc bệnh. Khung của hệ thống được tạo ra trên cơ sở phân tích các ấn phẩm lưu trữ của Thời báo New York, bắt đầu từ năm 1986. Sự phát triển hơn nữa và quá trình học máy liên quan đến việc sử dụng các tài nguyên Internet mới.

Cho đến nay, dựa trên thành công của BlueDot và Metabiota trong dự báo dịch tễ học, người ta có thể bị cám dỗ để kết luận rằng một dự đoán chính xác có thể thực hiện được chủ yếu dựa trên dữ liệu "đủ điều kiện", tức là các nguồn chuyên nghiệp, được xác minh, chuyên biệt, không phải sự hỗn loạn của cộng đồng Internet và cổng thông tin.

Nhưng có lẽ đó là tất cả về các thuật toán thông minh hơn và học máy tốt hơn?