Ennusta epideemiat enne, kui see tabab

Kanada BlueDoti algoritm tuvastas uusimast koroonaviirusest tuleneva ohu kiiremini kui eksperdid. Ta teavitas oma kliente ohust päevi enne seda, kui USA haiguste tõrje ja ennetamise keskused (CDC) ja Maailma Terviseorganisatsioon (WHO) saatsid maailmale ametlikud teated.

Kamran Khan (1), arst, nakkushaiguste spetsialist, programmi asutaja ja tegevjuht BlueDot, selgitas pressiintervjuus, kuidas see varajase hoiatamise süsteem kasutab tehisintellekti, sealhulgas loomuliku keele töötlemist ja masinõpet, et jälgida isegi sada nakkushaigust korraga. Iga päev analüüsitakse umbes 100 65 artiklit XNUMX keeles.

1. Kamran Khan ja kaart, mis näitab Wuhani koroonaviiruse levikut.

Need andmed annavad ettevõtetele märku, millal tuleb teavitada oma kliente nakkushaiguse võimalikust esinemisest ja levikust. Muud andmed, nagu teave reisikavade ja lendude kohta, võivad aidata saada lisateavet haiguspuhangu tõenäosuse kohta.

BlueDoti mudeli idee on järgmine. saada infot esimesel võimalusel tervishoiutöötajad lootuses, et nad suudavad diagnoosida – ja vajadusel isoleerida – nakatunud ja potentsiaalselt nakkavaid inimesi ohu varajases staadiumis. Khan selgitab, et algoritm ei kasuta sotsiaalmeedia andmeid, kuna need on "liiga kaootilised". Kuid "ametlik teave ei ole alati ajakohane," ütles ta Recode'ile. Ja reaktsiooniaeg on haiguspuhangu edukaks ärahoidmiseks oluline.

Khan töötas 2003. aastal Torontos nakkushaiguste spetsialistina, kui see juhtus. SARS-i epideemia. Ta tahtis välja töötada uut viisi seda tüüpi haiguste jälgimiseks. Pärast mitme ennustamisprogrammi testimist käivitas ta 2014. aastal BlueDoti ja kogus oma projekti jaoks 9,4 miljonit dollarit. Ettevõttes töötab praegu nelikümmend töötajat, arstid ja programmeerijadkes töötavad välja analüütilist tööriista haiguste jälgimiseks.

Pärast andmete kogumist ja nende esialgset valikut sisenevad nad mängu analüütikud. pärast epidemioloogid Nad kontrollivad tulemuste teaduslikku paikapidavust ja annavad seejärel aru valitsusele, ettevõtetele ja tervishoiutöötajatele. klientidele.

Khan lisas, et tema süsteem võib kasutada ka mitmesuguseid muid andmeid, näiteks teavet konkreetse piirkonna kliima, temperatuuri ja isegi kohalike kariloomade kohta, et ennustada, kas haigusega nakatunud inimene võib haiguspuhangut põhjustada. Ta juhib tähelepanu, et juba 2016. aastal suutis Blue-Dot ennustada Zika viiruse puhangut Floridas kuus kuud enne, kui see piirkonnas tegelikult registreeriti.

Ettevõte tegutseb sarnaselt ja sarnaseid tehnoloogiaid kasutades. MetabiotSARSi epideemia jälgimine. Selle eksperdid leidsid omal ajal, et suurim oht ​​selle viiruse tekkeks on Tais, Lõuna-Koreas, Jaapanis ja Taiwanis ning nad tegid seda rohkem kui nädal enne juhtumite väljakuulutamist nendes riikides. Mõned nende järeldused tehti reisijatelendude andmete analüüsi põhjal.

Metabiota, nagu BlueDot, kasutab võimalike haigusaruannete hindamiseks loomulikku keeletöötlust, kuid töötab ka selle nimel, et arendada sama tehnoloogiat sotsiaalmeedia teabe jaoks.

Mark Gallivan, Metabiota andmete teadusdirektor, selgitas meediale, et veebiplatvormid ja foorumid võivad anda märku haiguspuhangu ohust. Töötajate eksperdid väidavad ka, et suudavad hinnata haiguse riski, mis põhjustab sotsiaalset ja poliitilist murrangut, tuginedes teabele, nagu haiguse sümptomid, suremus ja ravi kättesaadavus.

Internetiajastul ootavad kõik kiiret, usaldusväärset ja võib-olla ka loetavat visuaalset infot koroonaviiruse epideemia edenemise kohta, näiteks uuendatud kaardi kujul.

2. Johns Hopkinsi ülikooli koroonaviiruse 2019-nCoV armatuurlaud.

Johns Hopkinsi ülikooli süsteemiteaduse ja -tehnika keskus on välja töötanud võib-olla kõige kuulsama koroonaviiruse armatuurlaua maailmas (2). See andis ka täieliku andmestiku Google'i lehel allalaadimiseks. Kaardil on näha uued juhtumid, kinnitatud surmajuhtumid ja paranemised. Visualiseerimiseks kasutatavad andmed pärinevad erinevatest allikatest, sealhulgas WHO-lt, CDC-lt, Hiina CDC-lt, NHC-lt ja DXY-lt, Hiina veebisaidilt, mis koondab NHC aruandeid ja reaalajas kohaliku CCDC olukorra aruandeid.

Diagnostika tundides, mitte päevades

Maailm kuulis esmakordselt uuest haigusest, mis ilmnes Hiinas Wuhanis. 31 декабря 2019 г. Nädal hiljem teatasid Hiina teadlased, et tegid süüdlase kindlaks. Järgmisel nädalal töötasid Saksa spetsialistid välja esimese diagnostilise testi (3). See on kiire, palju kiirem kui SARS-i või sarnaste epideemiate päevil enne ja pärast.

Juba eelmise kümnendi alguses pidid teadlased, kes otsisid mingit ohtlikku viirust, kasvatama seda loomarakkudes Petri tassidel. Peate olema loonud piisavalt viiruseid isoleerida DNA ja lugege geneetilist koodi protsessi kaudu, mida nimetatakse toimingute jada. Viimastel aastatel on see tehnika aga tohutult arenenud.

Teadlased ei pea enam isegi viirust rakkudes kasvatama. Nad suudavad otseselt tuvastada väga väikeses koguses viiruse DNA-d patsiendi kopsudes või vere sekretsioonis. Ja selleks kulub tunde, mitte päevi.

Töö veel kiiremate ja mugavamate viirusetuvastusvahendite väljatöötamise nimel käib. Singapuris asuv Veredus Laboratories töötab kaasaskantava komplekti kallal, et tuvastada VereChip (4) tuleb müüki alates selle aasta 1. veebruarist. Tõhusad ja kaasaskantavad lahendused muudavad ka kiiremaks nakatunute tuvastamise, et saada õiget arstiabi, kui lähete kohapeale meditsiinimeeskondi, eriti kui haiglad on ülerahvastatud.

Hiljutised tehnoloogilised edusammud on võimaldanud koguda ja jagada diagnostikatulemusi peaaegu reaalajas. Platvormi näide Quidelilt Sofia I süsteem PCR10 FilmArray Hingamisteede haigustekitajate kiirdiagnostilisi teste pakkuvad BioFire ettevõtted on koheselt kättesaadavad juhtmevaba ühenduse kaudu pilve andmebaasidega.

Hiina teadlased on 2019-nCoV koroonaviiruse (COVID-19) genoomi täielikult sekveneerinud vähem kui kuu pärast esimese juhtumi avastamist. Alates esimesest järjestamisest on valminud veel ligi paarkümmend. Võrdluseks, SARS-i viiruse epideemia algas 2002. aasta lõpus ja selle täielik genoom oli saadaval alles 2003. aasta aprillis.

Genoomi sekveneerimine on selle haiguse vastase diagnostika ja vaktsiinide väljatöötamisel kriitilise tähtsusega.

Haigla innovatsioon

5. Meditsiinirobot Providence'i piirkondlikust meditsiinikeskusest Everettis.

Kahjuks ähvardab uus koroonaviirus ka arste. CNNi andmetel vältida koroonaviiruse levikut haiglas ja väljaspool, Washingtonis Everettis asuva Providence'i piirkondliku meditsiinikeskuse töötajad, kasutage Robot (5), mis mõõdab isoleeritud patsiendi elutähtsaid näitajaid ja toimib videokonverentsiplatvormina. Masin on midagi enamat kui lihtsalt sisseehitatud ekraaniga ratastel kommunikaator, kuid see ei välista täielikult inimtööjõudu.

Õed peavad ikka koos patsiendiga tuppa sisenema. Samuti juhivad nad robotit, mis vähemalt bioloogiliselt ei puutu kokku nakkusega, nii et seda tüüpi seadmeid hakatakse üha enam kasutama ka nakkushaiguste ravis.

Muidugi saab ruume soojustada, aga tuleb ka tuulutada, et saaks hingata. See nõuab uut ventilatsioonisüsteemidtakistades mikroobide levikut.

Seda tüüpi tehnikaid välja töötanud Soome firma Genano (6) sai kiirtellimuse Hiina meditsiiniasutustele. Ettevõtte ametlikul teatel on ettevõttel laialdased kogemused nakkushaiguste levikut tõkestavate seadmete tarnimisel steriilsetes ja isoleeritud haiglaruumides. Varasematel aastatel viis ta MERS-viiruse epideemia ajal muuhulgas toime Saudi Araabia meditsiiniasutustesse. Soome ohutu ventilatsiooniseadmed on tarnitud ka juba kümne päevaga ehitatud kuulsasse 2019-nCoV koroonaviirusesse nakatunud inimeste ajutisse haiglasse Wuhanis.

6. Genano süsteemi skeem isolaatoris

Genano sõnul puhastites kasutatav patenteeritud tehnoloogia "kõrvaldab ja tapab kõik õhus levivad mikroobid, nagu viirused ja bakterid". Õhupuhastitel ei ole mehaanilist filtrit, mida hooldada, ja õhku filtreerib tugev elektriväli, mis on võimeline püüdma peeneid osakesi, mille suurus on kuni 3 nanomeetrit.

Teine tehniline uudishimu, mis koroonaviiruse puhangu ajal ilmnes, oli termoskannerid, mida kasutatakse muu hulgas, India lennujaamades võetakse peale palavikuga inimesi.

Internet – haiget või abi?

Vaatamata tohutule kriitikalainele replikatsiooni ja levitamise, desinformatsiooni ja paanika levitamise pärast, on sotsiaalmeedia tööriistad mänginud positiivset rolli ka pärast Hiinas puhkenud haiguspuhangut.

Nagu teatas näiteks Hiina tehnoloogiasait TMT Post, minivideote sotsiaalne platvorm. douyin, mis on Hiina vaste maailmakuulsale TikTokile (7), on käivitanud spetsiaalse segmendi, mis töötleb teavet koroonaviiruse leviku kohta. Räsimärgi all #Võitle kopsupõletikuga, avaldab mitte ainult kasutajate teavet, vaid ka ekspertide aruandeid ja nõuandeid.

Lisaks teadlikkuse tõstmisele ja olulise teabe levitamisele on Douyini eesmärk olla ka abivahendina viirusega võitlevatele arstidele ja meditsiinitöötajatele ning nakatunud patsientidele. Analüütik Daniel Ahmad säutsus, et rakendus on käivitanud "Jiayou videoefekti" (see tähendab julgustust), mida kasutajad peaksid kasutama arstide, tervishoiutöötajate ja patsientide toetuseks positiivsete sõnumite saatmiseks. Seda tüüpi sisu avaldavad ka tuntud inimesed, kuulsused ja nn mõjutajad.

Tänapäeval arvatakse, et tervisega seotud sotsiaalmeedia suundumuste hoolikas uurimine võib teadlastel ja rahvatervise asutustel oluliselt aidata inimeste vahel haiguste leviku mehhanisme paremini ära tunda ja mõista.

Osaliselt seetõttu, et sotsiaalmeedia kipub olema "väga kontekstuaalne ja üha enam hüperlokaalne", ütles ta 2016. aastal The Atlanticule. Marseille salat, Šveitsis Lausanne'i föderaalse polütehnilise kooli teadlane ja ekspert kasvavas valdkonnas, mida teadlased nimetavad. "Digitaalne epidemioloogia". Kuid praegu, lisas ta, püüavad teadlased siiski pigem aru saada, kas sotsiaalmeedias räägitakse terviseprobleemidest, mis tegelikult peegeldavad epidemioloogilisi nähtusi või mitte (8).

8. Hiinlased teevad maskidega selfisid.

Esimeste katsete tulemused selles osas on ebaselged. Juba 2008. aastal tõid Google'i insenerid turule haiguste prognoosimise tööriista – Google'i gripitrendid (GFT). Ettevõte kavatses seda kasutada Google'i otsingumootori andmete analüüsimiseks sümptomite ja signaalsõnade jaoks. Sel ajal lootis ta, et tulemusi kasutatakse gripi ja dengue puhangute "kontuuride" täpseks ja viivitamatuks äratundmiseks - kaks nädalat varem kui USA haiguste tõrje ja ennetamise keskused. (CDC), mille uuringuid peetakse valdkonna parimaks standardiks. Google'i tulemusi gripi varase Interneti-signaalipõhise diagnoosimise kohta USA-s ja hiljem Tais malaaria kohta peeti aga liiga ebatäpseks.

Erinevaid sündmusi “ennustavad” tehnikad ja süsteemid, sh. nagu plahvatuslikud rahutused või epideemiad, on töötanud ka Microsoft, kes käivitas 2013. aastal koos Iisraeli Technion Institute’iga meediasisu analüüsil põhineva katastroofide ennustamise programmi. Mitmekeelsete pealkirjade vivisektsiooni abil pidi "arvutite luure" ära tundma sotsiaalsed ohud.

Teadlased uurisid teatud sündmuste jadasid, näiteks teavet Angola põua kohta, mis andis ennustussüsteemides ennustusi võimaliku kooleraepideemia kohta, kuna nad leidsid seose põua ja haiguse esinemissageduse suurenemise vahel. Süsteemi raamistik loodi New York Timesi arhiiviväljaannete analüüsi põhjal alates 1986. aastast. Edasine arendus ja masinõppe protsess hõlmas uute Interneti-ressursside kasutamist.

Seni, tuginedes BlueDoti ja Metabiota edule epidemioloogilises prognoosimises, võib tekkida kiusatus järeldada, et täpne ennustus on võimalik eelkõige "kvalifitseeritud" andmete põhjal, s.t. professionaalsed, kontrollitud, spetsiaalsed allikad, mitte Interneti- ja portaalikogukondade kaos.

Aga võib-olla on kõik nutikamate algoritmide ja parema masinõppe taga?