Počet úmrtí na koronavirus v Číně se zvýšiljiž 54, počet infikovaných přesáhl 1600. Více než 12 měst je v karanténě a situace se nezlepšuje. Všechny síly byly uvrženy do boje proti nebezpečnému viru, včetně pokročilých technologií.
Umělá inteligence zněla poplach 31. prosince
Monitorovací platforma BlueDot běží naumělá inteligence, předpověděla vypuknutí viru 2019-nCov na 31. prosince. Světová zdravotnická organizace vydala oficiální prohlášení až o 9 dní později. BlueDot dokázal identifikovat nebezpečí díkykontrola rozsáhlých údajů o chorobách zvířats informacemi o prodeji letenek. Platforma také předpověděla propuknutí viru v Thajsku a Japonsku. V tuto chvíli byl třetí případ onemocnění zaznamenán v Japonsku a sedmý v Thajsku.
Algoritmus BlueDot nepoužívá data zPříspěvky na sociálních sítích, protože jsou příliš chaotické a nespolehlivé. Algoritmus se ukázal být správným a dokonce předpovídal směr šíření viru: Wu-chan - Bangkok - Soul - Tchaj-pej - Tokio.
BlueDot byl spuštěn v roce 2014 a zaujalrizikového financování ve výši 9,4 mil. USD.V současné době má společnost 40 zaměstnanců včetně lékařů a programátorů. Úkolem programátorů je vyvinout metody zpracování přirozeného jazyka a strojového učení, které jim umožní sledovat zprávy v 65 jazycích v kombinaci se zpracováním informací o letenkách a zprávách o propuknutí onemocnění zvířat. Po automatizovaném výběru dat však přichází řada na analýzu lidí, na které se podílejí epidemiologové.
Zprávy BlueDot jsou zasílány úředníkům veřejného zdraví ve více než 12 zemích a také leteckým společnostem a nemocnicím, kde mohou být infikovaní pacienti vystaveni.
Historie neučí
Vytvoření algoritmu BlueDot začalo v roce 2003,když budoucí zakladatel společnosti Kamran Khan pracoval jako specialista na infekční onemocnění v nemocnici v Torontu během epidemie SARS. Virus se poté rozšířil z Hongkongu do Toronta, kde způsobil smrt 44 lidí. Nyní Khan zažívá déjà vu: „V roce 2003 jsem viděl, jak virus ovládl město a zabíjel lidi. Nedělejme to znovu."
Před dvanácti lety společnost Google tuto službu spustila,které detekovaly ohniska chřipky pomocí vyhledávacích dotazů lidí. Pandemie prasečí chřipky v roce 2009 byla identifikována službou 2 týdny před oficiálním oznámením americkými zdravotními úředníky. Google však neustále přeceňuje oblast šíření chřipky, takže výsledky výzkumu byly zveřejněny mnohem později.
Vědecký výzkumník na University of Glasgow DanielStraker tvrdí, že AI je lepší než jiné nástroje při shromažďování dat o pohybu lidí na základě dopravy a letecké dopravy. Podobnou činností se dlouhodobě věnují různé soukromé i veřejné společnosti.
V Seattlu byla umělá inteligence zvyklávysoce kvalitní simulace ohnisek Ebola, zatímco Harvardova škola veřejného zdraví používá AI v Bangladéši, zpracovává data z mobilní sítě ke sledování cestujících a předpovídá místa pro potenciální ložiska nemoci.
Podobné činnosti jsou prováděny na univerzitě Johns Hopkins University, kde se údaje Twitteru používají ke shromažďování informací o nebezpečných ložiscích šíření nemoci.
Jak použít technologii k detekci koronaviru
Navzdory jasným výhodám AI v prognózováníStraker také poznamenává, že systémy umělé inteligence stále nejsou dostatečně přesné: „Problém s koronavirem v Číně je v tom, že nemáme ověřené modely, které by nám mohly s jistotou říci, zda naše předpovědi dávají smysl.“ Dalším krokem ve využití AI by mělo být propojení nemocí s konkrétními jednotlivci pomocí sociálních sítí a mobilních dat, ale již tento krok vyvolává etické otázky.
V Číně vláda používá AI ke kontroleobyvatel a omezení přístupu k některým službám na základě jejich indikátoru „důvěry“, což by se snadno mohlo změnit v automatický karanténní systém. Nástroj na identifikaci nemocných lidí a zabránění jim v cestování by byl velmi užitečný, ale problém je v tom, že systém může být špatný nebo zaujatý vůči určitým skupinám lidí.
Dr. Streaker tvrdí, že je nezbytné vyvinout umělou inteligenci, která bude schopna přesně modelovat ohniska choroby na individuální úrovni, a teprve poté bude tento systém možné v praxi aplikovat.