Предвидите епидемију пре него што удари

Канадски алгоритам БлуеДот био је бржи од стручњака у препознавању претње од најновијег коронавируса. Он је своје клијенте обавестио о претњи неколико дана пре него што су амерички центри за контролу и превенцију болести (ЦДЦ) и Светска здравствена организација (СЗО) послали званична обавештења свету.

Камран Кхан (1), лекар, специјалиста за заразне болести, оснивач и извршни директор програма БлуеДот, објаснио је у интервјуу за штампу како овај систем раног упозорења користи вештачку интелигенцију, укључујући обраду природног језика и машинско учење, да прати чак и стотину заразних болести у исто време. Дневно се анализира око 100 чланака на 65 језика.

1. Камран Кхан и мапа која приказује ширење коронавируса из Вухана.

Ови подаци сигнализирају компанијама када да обавесте своје купце о потенцијалном присуству и ширењу заразне болести. Други подаци, као што су информације о плановима путовања и летовима, могу помоћи у пружању додатних информација о вероватноћи развоја епидемије.

Идеја иза БлуеДот модела је следећа. добити информације што је пре могуће здравствени радници у нади да могу да дијагностикују – и, ако је потребно, изолују – заражене и потенцијално заразне људе у раној фази претње. Кан објашњава да алгоритам не користи податке друштвених медија јер је „превише хаотичан“. Међутим, „званичне информације нису увек ажурне“, рекао је он за Рецоде. А време реакције је оно што је важно за успешно спречавање избијања.

Кхан је радио као специјалиста за заразне болести у Торонту 2003. када се то догодило. Епидемије САРС-а. Желео је да развије нови начин праћења ових врста болести. Након тестирања неколико предиктивних програма, покренуо је БлуеДот 2014. и прикупио 9,4 милиона долара средстава за свој пројекат. Компанија тренутно запошљава четрдесетак запослених, лекари и програмерикоји развијају аналитичко средство за праћење болести.

Након прикупљања података и њиховог почетног одабира, они улазе у игру аналитичари. после епидемиолози Они проверавају научну валидност налаза, а затим извештавају владине, пословне и здравствене раднике. клијентима.

Кан је додао да би његов систем такође могао да користи низ других података, као што су информације о клими одређеног подручја, температури, па чак и информације о локалној стоци, да предвиди да ли би неко заражен болешћу могао да изазове избијање. Он истиче да је већ 2016. Блуе-Дот могао да предвиди избијање вируса Зика на Флориди шест месеци пре него што се стварно регистровао у тој области.

Компанија послује на сличан начин и користећи сличне технологије. Метабиотпраћење епидемије САРС-а. Њени стручњаци су својевремено утврдили да је највећи ризик од појаве овог вируса у Тајланду, Јужној Кореји, Јапану и Тајвану, а то су учинили више од недељу дана пре објављивања случајева у овим земљама. Неки од њихових закључака извучени су из анализе података о путничким летовима.

Метабиота, попут БлуеДот-а, користи обраду природног језика за процену потенцијалних извештаја о болести, али такође ради на развоју исте технологије за информације на друштвеним медијима.

Марк Галливан, Метабиотин научни директор података, објаснио је медијима да онлајн платформе и форуми могу сигнализирати ризик од избијања. Стручњаци за особље такође кажу да могу да процене ризик од ширења друштвено и политички поремећене болести на основу информација као што су симптоми болести, смртност и доступност лечења.

У доба интернета сви очекују брзу, поуздану и можда читљиву визуелну презентацију информација о напретку епидемије корона вируса, на пример, у виду ажуриране мапе.

2. Контролна табла Универзитета Јохнс Хопкинс Цоронавирус 2019-нЦоВ.

Центар за системске науке и инжењерство на Универзитету Џонс Хопкинс развио је можда најпознатију контролну таблу за корона вирус на свету (2). Такође је обезбедио комплетан скуп података за преузимање као Гоогле табелу. Мапа показује нове случајеве, потврђене смрти и опорављене. Подаци који се користе за визуелизацију долазе из различитих извора, укључујући СЗО, ЦДЦ, Кинески ЦДЦ, НХЦ и ДКСИ, кинеску веб локацију која обједињује извештаје НХЦ-а и локалне извештаје о ситуацији ЦЦДЦ-а у реалном времену.

Дијагноза у сатима, а не данима

Свет је први пут чуо за нову болест која се појавила у Вухану у Кини. 31. децембра 2019 Недељу дана касније, кинески научници су објавили да су идентификовали кривца. Следеће недеље, немачки стручњаци развили су први дијагностички тест (3). Брзо је, много брже него у данима САРС-а или сличних епидемија пре и после.

Још почетком прошле деценије, научници који су тражили неку врсту опасног вируса морали су да га узгајају у животињским ћелијама у Петријевим посудама. Мора да сте створили довољно вируса да их направите изоловати ДНК и прочитајте генетски код кроз процес познат као секвенцирање. Међутим, последњих година ова техника је у великој мери развијена.

Научници више чак и не морају да узгајају вирус у ћелијама. Они могу директно да открију веома мале количине вирусне ДНК у плућима или крвним излучевинама пацијента. И то траје сатима, а не данима.

У току је рад на развоју још бржих и практичнијих алата за откривање вируса. Вередус Лабораториес са седиштем у Сингапуру ради на преносивом комплету за откривање, ВереЦхип (4) биће у продаји од 1. фебруара ове године. Ефикасна и преносива решења ће такође убрзати идентификацију заражених за одговарајућу медицинску негу приликом распоређивања медицинских тимова на терену, посебно када су болнице препуне.

Недавна технолошка достигнућа су омогућила прикупљање и дељење дијагностичких резултата у скоро реалном времену. Пример платформе из Куидела София и систем ПЦР10 ФилмАрраи БиоФире компаније које пружају брзе дијагностичке тестове за респираторне патогене су одмах доступне путем бежичног повезивања са базама података у облаку.

Кинески научници су у потпуности секвенционирали геном 2019-нЦоВ коронавируса (ЦОВИД-19) мање од месец дана након што је откривен први случај. Још скоро двадесет је завршено од првог секвенцирања. Поређења ради, епидемија САРС вируса почела је крајем 2002. године, а његов комплетан геном није био доступан све до априла 2003. године.

Секвенцирање генома је кључно за развој дијагностике и вакцина против ове болести.

Болничке иновације

5. Медицински робот из регионалног медицинског центра Провиденце у Еверету.

Нажалост, нови корона вирус прети и лекарима. Према ЦНН-у, спречити ширење коронавируса унутар и ван болнице, особље у Регионалном медицинском центру Провиденце у Еверету, Вашингтон, употреба Робот (5), који мери виталне знаке код изолованог пацијента и делује као платформа за видео конференције. Машина је више од обичног комуникатора на точковима са уграђеним екраном, али не елиминише у потпуности људски рад.

Медицинске сестре и даље морају да уђу у собу са пацијентом. Они контролишу и робота који неће бити изложен инфекцији, бар биолошки, па ће се уређаји овог типа све више користити у лечењу заразних болести.

Наравно, просторије се могу изоловати, али је потребно и проветравање да бисте могли да дишете. Ово захтева ново вентилациони системиспречавање ширења микроба.

Финска компанија Генано (6), која је развила ове врсте техника, добила је експресну наруџбу за медицинске установе у Кини. У званичном саопштењу компаније наводи се да компанија има велико искуство у обезбеђивању опреме за спречавање ширења заразних болести у стерилним и изолованим болничким собама. Претходних година обављала је, између осталог, испоруке медицинским установама у Саудијској Арабији током епидемије вируса МЕРС. У чувену привремену болницу за особе заражене коронавирусом 2019-нЦоВ у Вухану, већ изграђену за десет дана, испоручени су и фински уређаји за безбедну вентилацију.

6. Дијаграм Генано система у изолатору

Патентирана технологија која се користи у пречишћивачима „елиминише и убија све микробе у ваздуху као што су вируси и бактерије“, каже Генано. Способни да ухвате фине честице величине само 3 нанометра, пречистачи ваздуха немају механички филтер за одржавање, а ваздух се филтрира јаким електричним пољем.

Још један технички куриозитет који се појавио током избијања страха од корона вируса је термални скенери, коришћени, између осталог, људи са температуром преузимају се на индијским аеродромима.

Интернет - повредити или помоћи?

Упркос огромном таласу критика због репликације и ширења, ширења дезинформација и панике, алати друштвених медија такође су играли позитивну улогу од избијања епидемије у Кини.

Као што је известио, на пример, кинески технолошки сајт ТМТ Пост, друштвена платформа за мини видео записе. Доуиин, који је кинески еквивалент светски познатог ТикТока (7), покренуо је посебан сегмент за обраду информација о ширењу корона вируса. Испод хаштага #ФигхтПнеумониа, објављује не само информације корисника, већ и стручне извештаје и савете.

Поред подизања свести и ширења важних информација, Доуиин такође има за циљ да послужи као алат за подршку лекарима и медицинском особљу који се боре против вируса, као и зараженим пацијентима. Аналист Даниел Ахмад је твитовао да је апликација покренула „Јиаиоу видео ефекат“ (што значи охрабрење) који корисници треба да користе за слање позитивних порука у знак подршке лекарима, здравственим радницима и пацијентима. Ову врсту садржаја објављују и познате личности, познате личности и такозвани инфлуенсери.

Данас се верује да би пажљиво проучавање трендова друштвених медија у вези са здрављем могло у великој мери помоћи научницима и јавним здравственим властима да боље препознају и разумеју механизме преноса болести међу људима.

Делом зато што друштвени медији имају тенденцију да буду „високо контекстуални и све више хиперлокални“, рекао је за Атлантик 2016. Марсејска салата, истраживач на Федералној политехничкој школи у Лозани, Швајцарска, и стручњак у растућој области коју научници називају "Дигитална епидемиологија". Међутим, за сада, додао је, истраживачи још увек покушавају да схвате да ли друштвени медији говоре о здравственим проблемима који заправо одражавају епидемиолошке појаве или не (8).

8. Кинези праве селфије са маскама.

Резултати првих експеримената у овом погледу су нејасни. Већ 2008. године, Гоогле инжењери су лансирали алатку за предвиђање болести - Гоогле грип (ГФТ). Компанија је планирала да га користи за анализу података Гоогле претраживача за симптоме и сигналне речи. У то време се надала да ће резултати бити искоришћени да се тачно и одмах препознају „обриси“ избијања грипа и денга - две недеље раније од америчких центара за контролу и превенцију болести. (ЦДЦ), чије истраживање се сматра најбољим стандардом у овој области. Међутим, Гуглови резултати о раној дијагнози грипа у САД и касније маларије на Тајланду на основу интернет сигнала су сматрани превише нетачним.

Технике и системи који „предвиђају“ различите догађаје, укљ. као што је експлозија нереда или епидемија, радио је и Мајкрософт, који је 2013. године, заједно са израелским институтом Тецхнион, покренуо програм за предвиђање катастрофа заснован на анализи медијског садржаја. Уз помоћ вивисекције вишејезичних наслова, „компјутерска интелигенција“ је морала да препозна друштвене претње.

Научници су испитивали одређене секвенце догађаја, као што је информација о суши у Анголи, што је дало повода за предвиђања у системима прогнозе о могућој епидемији колере, јер су пронашли везу између суше и пораста инциденције болести. Оквир система креиран је на основу анализе архивских публикација Њујорк тајмса, почев од 1986. године. Даљи развој и процес машинског учења подразумевао је коришћење нових Интернет ресурса.

До сада, на основу успеха БлуеДот и Метабиоте у епидемиолошком предвиђању, може се доћи у искушење да се закључи да је тачно предвиђање могуће првенствено на основу „квалификованих“ података, тј. професионални, поуздани, специјализовани извори, а не хаос интернетских и порталских заједница.

Али можда је све у паметнијим алгоритмима и бољем машинском учењу?