Эпидемия пайда болмай тұрып болжаңыз

Канадалық BlueDot алгоритмі сарапшыларға қарағанда соңғы коронавирус қаупін тану кезінде жылдамырақ болды. Ол өз клиенттерін АҚШ-тың Ауруларды бақылау және алдын алу орталықтары (CDC) мен Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымы (ДДҰ) әлемге ресми хабарламалар жібермес бұрын қауіп туралы хабардар етті.

Камран Хан (1), дәрігер, жұқпалы аурулар жөніндегі маман, бағдарламаның негізін қалаушы және бас директоры BlueDot, баспасөзге берген сұхбатында бұл ерте ескерту жүйесі жасанды интеллектті, соның ішінде табиғи тілді өңдеуді және машиналық оқытуды бақылау үшін қалай қолданатынын түсіндірді. бір мезгілде жүз жұқпалы ауру. Күн сайын 100 тілде 65 XNUMX-ға жуық мақала талданады.

1. Камран Хан және Ухань коронавирусының таралуын көрсететін карта.

Бұл деректер компанияларға жұқпалы аурудың ықтимал болуы және таралуы туралы өз тұтынушыларына қашан хабарлау керектігін көрсетеді. Туристік маршруттар мен рейстер туралы ақпарат сияқты басқа деректер індеттің өршу ықтималдығы туралы қосымша ақпарат беруге көмектеседі.

BlueDot моделінің идеясы келесідей. мүмкіндігінше тезірек ақпарат алыңыз Медицина қызметкерлері инфекция жұқтырған және ықтимал жұқпалы адамдарды қауіптің ерте сатысында диагностикалауға және қажет болған жағдайда оқшаулауға болады деп үміттенеді. Хан алгоритмнің әлеуметтік медиа деректерін пайдаланбайтынын түсіндіреді, себебі ол «тым хаотикалық». Дегенмен, «ресми ақпарат әрқашан жаңартылмайды», - деді ол Recode. Ал індеттің сәтті алдын алу үшін реакция уақыты маңызды.

Бұл болған кезде Хан 2003 жылы Торонтода жұқпалы аурулар бойынша маман болып жұмыс істеген. SARS эпидемиясы. Ол аурудың осы түрлерін есепке алудың жаңа әдісін ойлап тапқысы келді. Бірнеше болжамдық бағдарламаларды сынақтан өткізгеннен кейін ол 2014 жылы BlueDot-ты іске қосты және өз жобасын қаржыландыруға 9,4 миллион доллар жинады. Қазіргі уақытта компанияда қырық қызметкер жұмыс істейді, дәрігерлер мен бағдарламашыларауруларды қадағалаудың аналитикалық құралын әзірлеуде.

Деректерді жинап, бастапқы таңдағаннан кейін олар ойынға кіреді сарапшылар. кейін эпидемиологтар Олар ғылыми негізділігін тексереді, содан кейін үкіметке, бизнеске және денсаулық сақтау мамандарына есеп береді. клиенттер.

Хан оның жүйесі ауруды жұқтырған адамның індет тудыруы мүмкін екенін болжау үшін белгілі бір аймақтың климаты, температурасы және тіпті жергілікті мал туралы ақпарат сияқты басқа да бірқатар деректерді пайдалана алатынын айтты. Оның атап өтуінше, 2016 жылдың өзінде-ақ Blue-Dot Флоридада Зика вирусының таралуын ол аймақта тіркелгенге дейін алты ай бұрын болжай алды.

Компания ұқсас әдіспен және ұқсас технологияларды қолдана отырып жұмыс істейді. МетабиотЖРВИ эпидемиясының мониторингі. Оның сарапшылары бір кездері бұл вирустың Таиландта, Оңтүстік Кореяда, Жапонияда және Тайваньда пайда болу қаупі ең үлкен екенін анықтады және олар мұны осы елдерде ауру жарияланғанға дейін бір аптадан астам уақыт бұрын жасады. Олардың кейбір тұжырымдары жолаушылар рейсінің деректерін талдау нәтижесінде жасалды.

Metabiota, BlueDot сияқты, ықтимал ауру туралы есептерді бағалау үшін табиғи тілді өңдеуді пайдаланады, бірақ сонымен бірге әлеуметтік медиа ақпараты үшін бірдей технологияны әзірлеумен айналысады.

Марк Галливан, Метабиотаның деректер жөніндегі ғылыми директоры БАҚ-қа онлайн платформалар мен форумдар індет қаупі туралы сигнал бере алатынын түсіндірді. Сондай-ақ қызметкерлердің сарапшылары аурудың белгілері, өлім-жітім және емдеудің қолжетімділігі сияқты ақпарат негізінде әлеуметтік және саяси толқулар тудыратын аурудың қаупін бағалай алатынын айтады.

Интернет ғасырында барлығы коронавирустық індеттің барысы туралы ақпаратты, мысалы, жаңартылған карта түрінде жылдам, сенімді және мүмкін түсінікті көрнекі түрде ұсынуды күтеді.

2. Джонс Хопкинс университетінің коронавирус 2019-nCoV бақылау тақтасы.

Джонс Хопкинс университетінің Жүйелік ғылым және инженерия орталығы әлемдегі ең танымал коронавирус бақылау тақтасын әзірледі (2). Ол сонымен қатар Google парағы ретінде жүктеп алу үшін толық деректер жинағын қамтамасыз етті. Картада жаңа жағдайлар, расталған өлім және сауығулар көрсетілген. Визуализация үшін пайдаланылатын деректер әртүрлі көздерден, соның ішінде ДДҰ, CDC, Қытай CDC, NHC және DXY, NHC есептерін және нақты уақыттағы жергілікті CCDC жағдайының есептерін біріктіретін қытайлық веб-сайттан алынады.

Диагностика күнмен емес, сағатпен

Қытайдың Ухань қаласында пайда болған жаңа ауру туралы әлем алғаш рет естіді. 31 желтоқсан 2019 Бір аптадан кейін қытай ғалымдары қылмыскерді анықтағанын хабарлады. Келесі аптада неміс мамандары бірінші диагностикалық сынақты жасады (3). Бұл ЖРВИ немесе осыған ұқсас эпидемиялар алдындағы және одан кейінгі кезеңдерге қарағанда жылдам, әлдеқайда жылдам.

Соңғы онжылдықтың басында-ақ қауіпті вирустың қандай да бір түрін іздеген ғалымдар оны жануарлар жасушаларында Петри табақшаларында өсіруге мәжбүр болды. Жасау үшін жеткілікті вирустар жасаған болуыңыз керек ДНҚ-ны бөліп алу деп аталатын процесс арқылы генетикалық кодты оқыңыз әрекеттер тізбегі. Дегенмен, соңғы жылдары бұл техника өте дамыды.

Ғалымдар бұдан былай вирусты жасушаларда өсірудің қажеті жоқ. Олар науқастың өкпесінде немесе қан секрецияларында вирустық ДНҚ-ның өте аз мөлшерін тікелей анықтай алады. Және бұл күн емес, сағаттар алады.

Вирустарды анықтаудың бұдан да жылдам және ыңғайлы құралдарын жасау жұмыстары жүргізілуде. Сингапурда орналасқан Veredus Laboratories компаниясы мыналарды анықтау үшін портативті жинақпен жұмыс істеуде. VereChip (4) ағымдағы жылдың 1 ақпанынан бастап сатылымға шығады. Тиімді және портативті шешімдер, сонымен қатар, медициналық бригадаларды далаға орналастыру кезінде, әсіресе ауруханалар толып кеткен кезде, тиісті медициналық көмек алу үшін жұқтырғандарды анықтауды тездетеді.

Соңғы технологиялық жетістіктер диагностикалық нәтижелерді нақты уақытта жинауға және бөлісуге мүмкіндік берді. Quidel платформасының мысалы София I жүйесі PCR10 Filmarray Тыныс алу жолдарының патогендеріне жылдам диагностикалық сынақтарды ұсынатын BioFire компаниялары бұлттағы дерекқорларға сымсыз қосылым арқылы бірден қол жетімді.

2019-nCoV коронавирусының (COVID-19) геномын қытай ғалымдары бірінші жағдай анықталғаннан кейін бір айдан аз уақыт өткен соң толық ретке келтірді. Бірінші реттіліктен бері тағы жиырмаға жуық жұмыс аяқталды. Салыстырмалы түрде айтсақ, SARS вирусының эпидемиясы 2002 жылдың аяғында басталды және оның толық геномы 2003 жылдың сәуіріне дейін қол жетімді болмады.

Геномды секвенирлеу осы ауруға қарсы диагностика мен вакциналарды жасау үшін өте маңызды.

Аурухана инновациясы

5. Эвереттегі Провиденс аймақтық медициналық орталығының медициналық роботы.

Өкінішке орай, жаңа коронавирус дәрігерлерге де қауіп төндіреді. CNN хабарлауынша, аурухана ішінде және сыртында коронавирустың таралуын болдырмау, Эверетттегі Провиденс аймақтық медициналық орталығының қызметкерлері, Вашингтон, пайдалану жұмыс (5), ол оқшауланған пациенттегі өмірлік маңызды белгілерді өлшейді және бейнеконференция платформасы ретінде әрекет етеді. Машина кіріктірілген экраны бар дөңгелектердегі коммуникатор ғана емес, бірақ ол адам еңбегін толығымен жоя алмайды.

Медбикелер әлі де науқаспен бірге бөлмеге кіруі керек. Олар сондай-ақ инфекцияға ұшырамайтын роботты, кем дегенде биологиялық тұрғыдан басқарады, сондықтан мұндай типтегі құрылғылар жұқпалы ауруларды емдеуде көбірек қолданылатын болады.

Әрине, бөлмелерді оқшаулауға болады, бірақ сіз дем алу үшін де желдетуіңіз керек. Бұл жаңалықты қажет етеді желдету жүйелерімикробтардың таралуын болдырмау.

Осы техника түрлерін жасаған финдік Genano (6) компаниясы Қытайдағы медициналық мекемелерге жедел тапсырыс алды. Компанияның ресми мәлімдемесінде компанияның зарарсыздандырылған және оқшауланған аурухана бөлмелерінде жұқпалы аурулардың таралуын болдырмауға арналған құрал-жабдықтармен қамтамасыз етуде үлкен тәжірибесі бар екені айтылған. Өткен жылдары ол Сауд Арабиясының медициналық мекемелеріне MERS вирусының эпидемиясы кезінде жеткізілімдерді жүзеге асырды. Қауіпсіз желдетуге арналған фин құрылғылары Уханьдағы 2019-nCoV коронавирусын жұқтырған адамдарға арналған әйгілі уақытша ауруханаға жеткізілді, ол он күнде салынған.

6. Оқшаулағыштағы Genano жүйесінің диаграммасы

Генаноның айтуынша, тазартқыштарда қолданылатын патенттелген технология «вирустар мен бактериялар сияқты ауадағы барлық микробтарды жояды және өлтіреді». 3 нанометрге дейінгі ұсақ бөлшектерді ұстауға қабілетті, ауа тазартқыштарда техникалық қызмет көрсету үшін механикалық сүзгі жоқ, ал ауа күшті электр өрісімен сүзіледі.

Коронавирустан қорқу кезінде пайда болған тағы бір техникалық қызығушылық болды термиялық сканерлер, пайдаланылады, басқа нәрселермен қатар, ыстығы бар адамдарды Үндістан әуежайларында алып кетеді.

Интернет - зиян ма, әлде көмек пе?

Көшіру және тарату, жалған ақпарат тарату және дүрбелең үшін үлкен сын толқынына қарамастан, Қытайдағы індет басталғаннан бері әлеуметтік медиа құралдары да оң рөл атқарды.

Мысалы, қытайлық TMT Post технологиялық сайты хабарлағандай, шағын бейнелерге арналған әлеуметтік платформа. ДуинӘлемге әйгілі TikTok (7) қытайлық баламасы болып табылатын , коронавирустың таралуы туралы ақпаратты өңдеу үшін арнайы сегментті іске қосты. Хэштег астында #Пневмониямен күресу, пайдаланушылардың ақпаратын ғана емес, сонымен қатар сарапшылардың есептері мен кеңестерін де жариялайды.

Хабардарлықты арттыру және маңызды ақпаратты таратумен қатар, Дуин вируспен күресетін дәрігерлер мен медициналық қызметкерлерге, сондай-ақ жұқтырған науқастарға қолдау көрсету құралы ретінде қызмет етуді мақсат етеді. талдаушы Даниел Ахмад Твиттерде қолданба «Jiayou бейне эффектісін» (көтермелеуді білдіреді) іске қосты, оны қолданушылар дәрігерлерге, денсаулық сақтау мамандарына және пациенттерге қолдау көрсету үшін оң хабарламалар жіберу үшін қолдануы керек. Мазмұнның бұл түрін танымал адамдар, атақты адамдар және ықпал етушілер деп аталатындар да шығарады.

Бүгінгі күні денсаулыққа қатысты әлеуметтік медиа тенденцияларын мұқият зерттеу ғалымдар мен денсаулық сақтау органдарына адамдар арасындағы аурудың таралу механизмдерін жақсырақ тануға және түсінуге көмектесе алады деп саналады.

Ішінара әлеуметтік медиа «жоғары контекстік және барған сайын гиперлокальды» болып келетіндіктен, ол 2016 жылы The Atlantic-ке берген сұхбатында. Марсель салаты, Швейцарияның Лозанна қаласындағы Федералдық политехникалық мектептің зерттеушісі және ғалымдар деп атайтын өсіп келе жатқан саланың сарапшысы. «Цифрлық эпидемиология». Дегенмен, ол әзірге зерттеушілер әлеуметтік медиа эпидемиологиялық құбылыстарды көрсететін денсаулық проблемалары туралы айтып жатыр ма, жоқ па түсінуге тырысуда (8).

8. Қытайлықтар бетперде киіп селфи жасайды.

Осыған байланысты алғашқы эксперименттердің нәтижелері түсініксіз. 2008 жылы Google инженерлері ауруды болжау құралын іске қосты - Google Flu Trends (GFT). Компания оны белгілер мен сигнал сөздері үшін Google іздеу жүйесінің деректерін талдау үшін пайдалануды жоспарлады. Сол кезде ол нәтижелер тұмау мен қанды індеттердің «сызбаларын» дәл және дереу тану үшін пайдаланылады деп үміттенді - АҚШ-тың Ауруларды бақылау және алдын алу орталықтарынан екі апта бұрын. (CDC), оның зерттеулері осы саладағы ең жақсы стандарт болып саналады. Дегенмен, Google компаниясының АҚШ-тағы тұмаудың және кейінірек Тайландтағы безгектің Интернет сигналына негізделген ерте диагностикасы бойынша нәтижелері тым дұрыс емес деп танылды.

Әртүрлі оқиғаларды «болжайтын» әдістер мен жүйелер, соның ішінде. тәртіпсіздіктер немесе эпидемиялардың жарылысы сияқты Microsoft корпорациясы да жұмыс істеді, ол 2013 жылы Израиль Технион Институтымен бірге медиа-контентті талдау негізінде апатты болжау бағдарламасын іске қосты. Көптілді тақырыптарды жандыру арқылы «компьютерлік интеллект» әлеуметтік қауіптерді тануға мәжбүр болды.

Ғалымдар кейбір оқиғалар тізбегін зерттеді, мысалы, Анголадағы құрғақшылық туралы ақпарат, бұл тырысқақ эпидемиясы туралы болжау жүйелерінде болжам жасауға мүмкіндік берді, өйткені олар құрғақшылық пен ауру жиілігінің артуы арасындағы байланысты тапты. Жүйенің негізі 1986 жылдан бастап New York Times газетінің мұрағаттық басылымдарын талдау негізінде құрылды. Машиналық оқытудың одан әрі дамуы мен процесі жаңа интернет ресурстарын пайдалануды қамтыды.

Осы уақытқа дейін эпидемиологиялық болжаудағы BlueDot және Metabiota жетістіктеріне сүйене отырып, дәл болжау, ең алдымен, «білікті» деректер негізінде мүмкін болады деген қорытынды жасауға азғырылуы мүмкін, яғни. Интернет пен портал қауымдастықтарының хаосы емес, кәсіби, сенімді, мамандандырылған көздер.

Бірақ бәрі ақылды алгоритмдер мен жақсырақ машиналық оқыту туралы болуы мүмкін бе?