Predpovedajte epidémiu skôr, ako zasiahne

Kanadský algoritmus BlueDot bol rýchlejší ako odborníci pri rozpoznaní hrozby najnovšieho koronavírusu. Svojich klientov informoval o hrozbe dni predtým, ako Americké centrá pre kontrolu a prevenciu chorôb (CDC) a Svetová zdravotnícka organizácia (WHO) poslali svetu oficiálne oznámenia.

Kamran Khan (1), lekár, špecialista na infekčné choroby, zakladateľ a generálny riaditeľ programu BlueDot, vysvetlil v tlačovom rozhovore, ako tento systém včasného varovania využíva umelú inteligenciu, vrátane spracovania prirodzeného jazyka a strojového učenia, na sledovanie sto nákazlivých chorôb súčasne. Denne sa analyzuje asi 100 65 článkov v XNUMX jazykoch.

1. Kamran Khan a mapa znázorňujúca šírenie wuhanského koronavírusu.

Tieto údaje signalizujú spoločnostiam, kedy majú upozorniť svojich zákazníkov na potenciálnu prítomnosť a šírenie infekčnej choroby. Ďalšie údaje, ako napríklad informácie o cestovných itinerároch a letoch, môžu pomôcť poskytnúť ďalšie informácie o pravdepodobnosti vzniku epidémie.

Myšlienka modelu BlueDot je nasledovná. získať informácie čo najskôr zdravotníckych pracovníkov v nádeji, že dokážu diagnostikovať – av prípade potreby izolovať – infikovaných a potenciálne nákazlivých ľudí v ranom štádiu hrozby. Khan vysvetľuje, že algoritmus nepoužíva údaje sociálnych médií, pretože je „príliš chaotický“. „Oficiálne informácie však nie sú vždy aktuálne,“ povedal pre Recode. A reakčný čas je to, na čom záleží, aby ste úspešne zabránili prepuknutiu choroby.

Khan pracoval ako špecialista na infekčné choroby v Toronte v roku 2003, keď sa to stalo. epidémie SARS. Chcel vyvinúť nový spôsob, ako sledovať tieto typy chorôb. Po otestovaní niekoľkých prediktívnych programov spustil v roku 2014 BlueDot a získal 9,4 milióna dolárov na financovanie svojho projektu. Spoločnosť v súčasnosti zamestnáva štyridsať zamestnancov, lekárov a programátorovktorí vyvíjajú analytický nástroj na sledovanie chorôb.

Po zozbieraní údajov a ich prvotnom výbere vstupujú do hry analytici. po epidemiológovia Kontrolujú vedeckú platnosť zistení a potom podávajú správy vláde, obchodu a zdravotníckym pracovníkom. klienti.

Khan dodal, že jeho systém môže použiť aj celý rad ďalších údajov, ako sú informácie o klíme v konkrétnej oblasti, teplote a dokonca aj informácie o miestnych hospodárskych zvieratách, aby predpovedal, či niekto infikovaný touto chorobou môže spôsobiť prepuknutie choroby. Poukazuje na to, že už v roku 2016 dokázal Blue-Dot predpovedať prepuknutie vírusu Zika na Floride šesť mesiacov predtým, ako sa v tejto oblasti skutočne zaregistroval.

Spoločnosť funguje podobným spôsobom a využíva podobné technológie. Metabiotmonitorovanie epidémie SARS. Jej experti naraz zistili, že najväčšie riziko vzniku tohto vírusu je v Thajsku, Južnej Kórei, Japonsku a na Taiwane, a to viac ako týždeň pred oznámením prípadov v týchto krajinách. Niektoré z ich záverov boli odvodené z analýzy údajov o letoch cestujúcich.

Metabiota, podobne ako BlueDot, využíva spracovanie prirodzeného jazyka na vyhodnotenie potenciálnych správ o chorobách, no pracuje aj na vývoji rovnakej technológie pre informácie zo sociálnych médií.

Mark Gallivan, vedecký riaditeľ pre údaje spoločnosti Metabiota, vysvetlil médiám, že online platformy a fóra môžu signalizovať riziko prepuknutia choroby. Odborníci na personál tiež tvrdia, že dokážu odhadnúť riziko, že choroba spôsobí sociálne a politické otrasy na základe informácií, ako sú symptómy choroby, úmrtnosť a dostupnosť liečby.

V dobe internetu každý očakáva rýchlu, spoľahlivú a snáď aj čitateľnú vizuálnu prezentáciu informácií o priebehu epidémie koronavírusu, napríklad vo forme aktualizovanej mapy.

2. Informačný panel univerzity Johns Hopkins Coronavirus 2019-nCoV.

Centrum pre systémové vedy a inžinierstvo na Univerzite Johnsa Hopkinsa vyvinulo azda najznámejší informačný panel s koronavírusmi na svete (2). Poskytol tiež kompletný súbor údajov na stiahnutie ako hárok Google. Mapa zobrazuje nové prípady, potvrdené úmrtia a uzdravenia. Údaje použité na vizualizáciu pochádzajú z rôznych zdrojov vrátane WHO, CDC, Číny CDC, NHC a DXY, čínskej webovej stránky, ktorá zhromažďuje správy NHC a miestne správy o situácii CCDC v reálnom čase.

Diagnostika za hodiny, nie dni

Svet prvýkrát počul o novej chorobe, ktorá sa objavila v čínskom Wu-chane. 31 December 2019 O týždeň neskôr čínski vedci oznámili, že identifikovali vinníka. Nasledujúci týždeň vyvinuli nemeckí špecialisti prvý diagnostický test (3). Je to rýchle, oveľa rýchlejšie ako počas SARS alebo podobných epidémií predtým a potom.

Už začiatkom minulého desaťročia ho vedci, ktorí hľadali nejaký nebezpečný vírus, museli pestovať v živočíšnych bunkách v Petriho miskách. Musíte vytvoriť dostatok vírusov izolovať DNA a prečítať genetický kód prostredníctvom procesu známeho ako postupnosť akcií. V posledných rokoch sa však táto technika výrazne rozvinula.

Vedci už ani nepotrebujú pestovať vírus v bunkách. Môžu priamo detegovať veľmi malé množstvá vírusovej DNA v pľúcach pacienta alebo v krvných sekrétoch. A to trvá hodiny, nie dni.

Pracuje sa na vývoji ešte rýchlejších a pohodlnejších nástrojov na detekciu vírusov. Spoločnosť Veredus Laboratories so sídlom v Singapure pracuje na prenosnej súprave na zistenie, VereChip (4) sa začne predávať od 1. februára tohto roku. Efektívne a prenosné riešenia tiež urýchlia identifikáciu infikovaných osôb pre náležitú lekársku starostlivosť pri nasadzovaní lekárskych tímov v teréne, najmä ak sú nemocnice preplnené.

Nedávny technologický pokrok umožnil zhromažďovať a zdieľať diagnostické výsledky takmer v reálnom čase. Príklad platformy od Quidel София I systém PCR10 FilmArray Spoločnosti BioFire poskytujúce rýchle diagnostické testy na respiračné patogény sú okamžite dostupné prostredníctvom bezdrôtového pripojenia k databázam v cloude.

Genóm koronavírusu 2019-nCoV (COVID-19) čínski vedci úplne sekvenovali menej ako mesiac po objavení prvého prípadu. Od prvého sekvenovania bolo dokončených takmer dvadsať ďalších. Na porovnanie, epidémia vírusu SARS sa začala koncom roka 2002 a jej úplný genóm nebol k dispozícii až do apríla 2003.

Sekvenovanie genómu je rozhodujúce pre vývoj diagnostiky a vakcín proti tejto chorobe.

Nemocničné inovácie

5. Lekársky robot z Providence Regional Medical Center v Everette.

Žiaľ, nový koronavírus ohrozuje aj lekárov. Podľa CNN, zabrániť šíreniu koronavírusu v nemocnici aj mimo nej, personál v Providence Regional Medical Center v Everett, Washington, použitie Robot (5), ktorá meria vitálne funkcie u izolovaného pacienta a funguje ako platforma pre videokonferencie. Stroj je viac ako len komunikátor na kolieskach so zabudovanou obrazovkou, no ľudskú prácu úplne neodstráni.

Sestry musia stále vchádzať do miestnosti s pacientom. Ovládajú aj robota, ktorý aspoň biologicky nebude vystavený infekcii, takže zariadenia tohto typu sa budú čoraz častejšie využívať pri liečbe infekčných chorôb.

Izby sa samozrejme dajú zatepliť, ale treba aj vetrať, aby ste mohli dýchať. To si vyžaduje nové ventilačné systémyzabránenie šírenia mikróbov.

Fínska spoločnosť Genano (6), ktorá vyvinula tieto typy techník, dostala expresnú objednávku pre zdravotnícke zariadenia v Číne. V oficiálnom vyhlásení spoločnosti sa uvádza, že spoločnosť má bohaté skúsenosti s poskytovaním zariadení na prevenciu šírenia infekčných chorôb v sterilných a izolovaných nemocničných izbách. V predchádzajúcich rokoch realizovala okrem iného dodávky do zdravotníckych zariadení v Saudskej Arábii počas epidémie vírusu MERS. Fínske zariadenia na bezpečnú ventiláciu boli dodané aj do známej dočasnej nemocnice pre ľudí infikovaných koronavírusom 2019-nCoV vo Wu-chane, ktorú už postavili za desať dní.

6. Schéma systému Genano v izolátore

Patentovaná technológia použitá v čističkách "eliminuje a zabíja všetky mikróby prenášané vzduchom, ako sú vírusy a baktérie," tvrdí Genano. Čističe vzduchu, ktoré sú schopné zachytiť jemné častice už od 3 nanometrov, nemajú mechanický filter na údržbu a vzduch je filtrovaný silným elektrickým poľom.

Ďalšia technická kuriozita, ktorá sa objavila počas vypuknutia strachu z koronavírusu, bola tepelné skenery, používa sa okrem iného na indických letiskách vyzdvihnutie ľudí s horúčkou.

Internet – ublížiť alebo pomôcť?

Napriek obrovskej vlne kritiky za replikáciu a šírenie, šírenie dezinformácií a paniky, nástroje sociálnych médií zohrali od vypuknutia v Číne tiež pozitívnu úlohu.

Ako informovala napríklad čínska technologická stránka TMT Post, sociálna platforma pre mini-videá. douyin, čo je čínska obdoba svetoznámeho TikToku (7), spustila špeciálny segment na spracovanie informácií o šírení koronavírusu. Pod hashtagom #Bojujte so zápalom pľúc, zverejňuje nielen informácie od používateľov, ale aj odborné správy a rady.

Okrem zvyšovania povedomia a šírenia dôležitých informácií má Douyin slúžiť aj ako podporný nástroj pre lekárov a zdravotnícky personál bojujúci s vírusom, ako aj infikovaných pacientov. Analytik Daniel Ahmad tweetoval, že aplikácia spustila „videoefekt Jiayou“ (čo znamená povzbudenie), ktorý by používatelia mali používať na posielanie pozitívnych správ na podporu lekárov, zdravotníckych pracovníkov a pacientov. Tento typ obsahu zverejňujú aj známi ľudia, celebrity a takzvaní influenceri.

Dnes sa verí, že starostlivé štúdium trendov sociálnych médií súvisiacich so zdravím by mohlo výrazne pomôcť vedcom a orgánom verejného zdravotníctva lepšie rozpoznať a pochopiť mechanizmy prenosu chorôb medzi ľuďmi.

Čiastočne preto, že sociálne médiá majú tendenciu byť „vysoko kontextové a čoraz hypermiestnejšie,“ povedal pre The Atlantic v roku 2016. Marseillský šalát, výskumník na Federálnej polytechnickej škole vo švajčiarskom Lausanne a odborník na rastúcu oblasť, ktorú vedci nazývajú "Digitálna epidemiológia". V súčasnosti sa však vedci stále snažia pochopiť, či sociálne médiá hovoria o zdravotných problémoch, ktoré skutočne odrážajú epidemiologické javy, alebo nie (8).

8. Číňania si robia selfie s maskami.

Výsledky prvých experimentov sú v tomto smere nejasné. Už v roku 2008 spustili inžinieri Google nástroj na predpovedanie chorôb – Chrípkové trendy Google (GFT). Spoločnosť ho plánovala použiť na analýzu údajov vyhľadávacieho nástroja Google na symptómy a signálne slová. V tom čase dúfala, že výsledky sa použijú na presné a okamžité rozpoznanie „obrysov“ prepuknutia chrípky a horúčky dengue – o dva týždne skôr ako Centrá pre kontrolu a prevenciu chorôb v USA. (CDC), ktorej výskum je považovaný za najlepší štandard v danej oblasti. Výsledky spoločnosti Google týkajúce sa včasnej diagnostiky chrípky v USA a neskôr malárie v Thajsku na základe internetového signálu sa však považovali za príliš nepresné.

Techniky a systémy, ktoré „predpovedajú“ rôzne udalosti, vr. ako je výbuch nepokojov či epidémií, zapracoval aj Microsoft, ktorý v roku 2013 spolu s izraelským Technion Institute spustil program predpovedania katastrof založený na analýze mediálneho obsahu. Pomocou vivisekcie viacjazyčných titulkov musela „počítačová inteligencia“ rozpoznať sociálne hrozby.

Vedci skúmali určité sledy udalostí, ako napríklad informácie o suchu v Angole, ktoré viedli k predpovediam v predpovedných systémoch o možnej epidémii cholery, keďže našli súvislosť medzi suchom a zvýšeným výskytom choroby. Rámec systému bol vytvorený na základe analýzy archívnych publikácií New York Times od roku 1986. Ďalší vývoj a proces strojového učenia zahŕňal využívanie nových internetových zdrojov.

Doteraz, na základe úspechu BlueDot a Metabiota v epidemiologickej predpovedi, možno v pokušení dospieť k záveru, že presná predpoveď je možná predovšetkým na základe „kvalifikovaných“ údajov, t.j. odborné, overené, špecializované zdroje, nie chaos internetových a portálových komunít.

Ale možno je to všetko o inteligentnejších algoritmoch a lepšom strojovom učení?