Прадказаць эпідэмію да таго, як яна выліцца
Канадскі алгарытм BlueDot аказаўся хутчэй спецыялістаў у распазнанні пагрозы ад найноўшага каранавіруса. Ён праінфармаваў сваіх кліентаў аб пагрозе за некалькі дзён да таго, як Цэнтры ЗША па кантролі і прафілактыцы захворванняў (CDC) і Сусветная арганізацыя аховы здароўя (СААЗ) разаслалі свету афіцыйныя апавяшчэнні.
Камран Хан (1), лекар, інфекцыяніст, заснавальнік і генеральны дырэктар праграмы BlueDot, растлумачыў у інтэрв'ю для прэсы, як гэтая сістэма ранняга папярэджання выкарыстоўвае штучны інтэлект, у тым ліку апрацоўку натуральнай мовы і машыннае навучанне, каб адсочваць нават сто заразных хвароб адначасова. Штодзень аналізуецца каля 100 тыс. артыкула на 65 мовах.
1. Камран Хан і карта, якая паказвае распаўсюджванне вуханьскага каранавіруса.
Гэтыя дадзеныя сігналізуюць кампаніі, калі варта апавяшчаць сваіх кліентаў аб патэнцыйнай наяўнасці і распаўсюджванні інфекцыйнага захворвання. Іншыя дадзеныя, такія як інфармацыя аб маршрутах паездак і рэйсах, могуць дапамагчы даць дадатковыя звесткі аб верагоднасці развіцця ўспышкі.
Ідэя мадэлі BlueDot заключаецца ў наступным. атрымаць інфармацыю як мага хутчэй медыцынскім работнікам у надзеі, што яны змогуць дыягнаставаць - і, пры неабходнасці, ізаляваць - інфікаваных і патэнцыйна заразных людзей на ранняй стадыі пагрозы. Хан тлумачыць, што алгарытм не выкарыстоўвае дадзеныя сацыяльных сетак, таму што яны "занадта хаатычныя". Пры гэтым "афіцыйная інфармацыя не заўсёды актуальная", сказаў ён Recode. І час рэакцыі - гэта тое, што мае значэнне для паспяховага прадухілення ўспышкі.
Хан працаваў у 2003 годзе ў Таронта спецыялістам па інфекцыйных захворванняў, калі гэта здарылася. эпідэміі ВРВІ. Ён хацеў распрацаваць новы спосаб адсочвання гэтых тыпаў захворванняў. Пратэставаўшы некалькі праграм прагназавання, ён запусціў BlueDot у 2014 годзе і прыцягнуў 9,4 даляраў фінансавання свайго праекта. У цяперашні час у кампаніі працуе сорак супрацоўнікаў, лекары і праграмістыякія распрацоўваюць аналітычны інструмент для адсочвання захворванняў.
Пасля збору дадзеных і іх першапачатковага выбару яны ўваходзяць у гульню аналітыкі. потым эпідэміялогіі Яны правяраюць высновы на навуковую абгрунтаванасць, а затым прадстаўляюць справаздачу ўраду, бізнесу і медыцынскім работнікам. кліенты.
Хан дадаў, што яго сістэма можа таксама выкарыстоўваць шэраг іншых дадзеных, такіх як інфармацыя аб клімаце канкрэтнай вобласці, тэмпературы і нават інфармацыя аб мясцовым жывёле, каб прадказаць, ці можа нехта, заражаны гэтай хваробай, выклікаць ўспышку. Ён паказвае, што яшчэ ў 2016 годзе Blue-Dot змагла прадказаць выбліск віруса Зіка ў Фларыдзе за шэсць месяцаў да яго фактычнай рэгістрацыі ў гэтым раёне.
Кампанія працуе аналагічнай выявай і з выкарыстаннем аналагічных тэхналогій. Метабіётаманіторынг эпідэміі ВРВІ. Яго спецыялісты ў свой час устанавілі, што найбольшая рызыка з'яўлення гэтага віруса ў Тайландзе, Паўднёвай Карэі, Японіі і Тайвані, прычым зрабілі яны гэта больш чым за тыдзень да аб'яўлення выпадкаў захворвання ў гэтых краінах. Частка іх высноў была зроблена на аснове аналізу даных аб пасажырскіх рэйсах.
Метабіёта, як і BlueDot, выкарыстоўвае апрацоўку дадзеных на натуральнай мове для ацэнкі патэнцыйных паведамленняў аб захворваннях, але таксама працуе над распрацоўкай той жа тэхналогіі для інфармацыі з сацыяльных сетак.
Марк Галіван, навуковы дырэктар Metabiota па дадзеных, патлумачыў у СМІ, што анлайн-платформы і форумы могуць сігналізаваць аб рызыцы ўспышкі. Штатныя спецыялісты таксама кажуць, што яны могуць ацаніць рызыку распаўсюджвання хваробы, якая выклікае сацыяльныя і палітычныя ўзрушэнні, на аснове такой інфармацыі, як сімптомы хваробы, смяротнасць і даступнасць лячэння.
У часы Інтэрнэту ўсё чакаюць хуткага, дакладнага і, магчыма, пераборлівага нагляднага ўяўлення інфармацыі аб ходзе эпідэміі каранавіруса, напрыклад, у выглядзе абноўленай карты.
2. Інфармацыйная панэль Coronavirus 2019-nCoV Універсітэта Джона Хопкінса.
Цэнтр сістэмных навук і інжынерыі Універсітэта Джона Хопкінса распрацаваў, мабыць, самую вядомую ў свеце інфармацыйную панэль аб каранавірусе (2). Ён таксама даў поўны набор дадзеных для загрузкі ў выглядзе ліста Google. На карце паказаны новыя выпадкі, пацверджаныя смерці і акрыянні. Дадзеныя, якія выкарыстоўваюцца для візуалізацыі, паступаюць з розных крыніц, уключаючы СААЗ, CDC, China CDC, NHC і DXY – кітайскі вэб-сайт, які аб'ядноўвае справаздачы NHC і мясцовыя сітуацыйныя справаздачы CCDC у рэжыме рэальнага часу.
Дыягностыка ў гадзінах, а не днях
Свет упершыню пачуў аб новай хваробе, якая з'явілася ў кітайскім Ухане. 31 сьнежня 2019 г. Праз тыдзень кітайскія навукоўцы аб'явілі, што ўстанавілі віноўніка. На наступным тыдні нямецкія спецыялісты распрацавалі першы дыягнастычны тэст (3). Гэта хутка, значна хутчэй, чым у часы атыповай пнеўманіі ці падобных эпідэмій да і пасля.
Яшчэ ў пачатку мінулага дзесяцігоддзя навукоўцам, якія шукаюць нейкі небяспечны вірус, даводзілася вырошчваць яго ў клетках жывёл у кубках Петры. Вы павінны былі стварыць дастаткова вірусаў, каб зрабіць ізаляваць ДНК і прачытаць генетычны код з дапамогай працэсу, вядомага як паслядоўнасць дзеянняў. Аднак у апошнія гады гэта тэхніка атрымала вялікае развіццё.
Навукоўцам нават не трэба больш вырошчваць вірус у клетках. Яны могуць наўпрост выяўляць вельмі невялікую колькасць віруснай ДНК у лёгкіх ці крывяных вылучэннях пацыента. І гэта займае гадзіннік, а не дні.
Вядуцца работы па распрацоўцы яшчэ больш хуткіх і зручных сродкаў для выяўлення вірусаў. Сінгапурская кампанія Veredus Laboratories працуе над партатыўным камплектам для выяўлення, Верачып (4) паступіць у продаж з 1 лютага гэтага года. Дзякуючы эфектыўным і партатыўным рашэнням выяўленне інфіцыраваных з мэтай аказання ім належнай медыцынскай дапамогі таксама будзе адбывацца хутчэй пры рэалізацыі медыцынскіх брыгад на месцах, асабліва ў выпадку перапоўненасці бальніц.
Апошнія тэхналагічныя дасягненні дазволілі збіраць і абменьвацца дыягнастычнымі вынікамі практычна ў рэжыме рэальнага часу. Прыклад платформы ад кампаніі Quidel Сафія Я сістэма PCR10 FilmArray Кампаніі BioFire, якія прадстаўляюць хуткія дыягнастычныя тэсты на рэспіраторныя патагены, становяцца даступнымі неадкладна дзякуючы бесправаднога падлучэння да баз дадзеных у воблаку.
Геном каранавіруса 2019-nCoV (COVID-19) быў цалкам секвеніраваны кітайскімі навукоўцамі менш чым праз месяц пасля выяўлення першага выпадку. З часу першага секвеніравання было завершана яшчэ амаль дваццаць. Для параўнання, эпідэмія віруса SARS пачалася ў канцы 2002 года, а яго поўны геном не быў даступны да красавіка 2003 года.
Паслядоўнасці геному маюць вырашальнае значэнне для распрацоўкі сродкаў дыягностыкі і вакцын супраць гэтага захворвання.
Бальнічныя інавацыі
5. Медыцынскі робат з Рэгіянальнага медыцынскага цэнтра Правідэнс у Эверэт.
Нажаль, новы каранавірус пагражае і лекарам. Як паведамляе CNN, па прадухіліць распаўсюджванне каранавіруса ўнутры і за межамі бальніцы, супрацоўнікі Рэгіянальнага медыцынскага цэнтра Правідэнс у Эверэце, штат Вашынгтон, карыстаюцца праца (5), які вымярае жыццёвыя паказчыкі ў ізаляванага пацыента і дзейнічае як платформа для відэаканферэнцсувязі. Машына больш, чым проста камунікатар на колах са ўбудаваным экранам, але яна не выключае цалкам чалавечай працы.
Медсёстрам па-ранейшаму даводзіцца ўваходзіць у палату з пацыентам. Яны таксама кіруюць робатам, які не будзе падвяргацца заражэнню, прынамсі біялагічнаму, таму прылады гэтага тыпу будуць усё часцей выкарыстоўвацца пры лячэнні інфекцыйных захворванняў.
Пакоі вядома можна ўцяпліць, але праветрываць таксама трэба, каб можна было дыхаць. Для гэтага патрэбны новыя сістэмы вентыляцыі, перашкаджаючы распаўсюджванню мікробаў.
Фінская кампанія Genano (6), якая распрацавала дадзеныя віды методык, атрымала экспрэс-заказ для медыцынскіх устаноў Кітая. У афіцыйным паведамленні кампаніі пазначана, што кампанія мае вялікі вопыт у прадастаўленні абсталявання для прадухілення распаўсюджвання інфекцыйных захворванняў у стэрыльных і ізаляваных бальнічных палатах. У папярэднія гады яна выконвала, у прыватнасці, пастаўкі ў медыцынскія ўстановы Саудаўскай Аравіі падчас эпідэміі віруса MERS. Фінскія прылады для бяспечнай вентыляцыі пастаўленыя ў тым ліку ва ў знакамітую, ужо пабудаваную за дзесяць дзён часовую лякарню для людзей, інфікаваных каранавірусам 2019-nCoV ва Ухане.
6. Схема сістэмы Genano у ізалятары
Паводле паведамлення Genano, запатэнтаваная тэхналогія, выкарыстоўваная ў ачышчальніках, "ухіляе і забівае ўсе пераносныя па паветры мікробы, такія як вірусы і бактэрыі". У ачышчальніках паветра, здольных улоўліваць дробныя часціцы памерам 3 нанаметра, няма механічнага фільтра, які трэба абслугоўваць, а паветра фільтруецца пад дзеяннем моцнага электрычнага поля.
Яшчэ адным тэхнічным кур'ёзам, які з'явіўся падчас ўспышкі страху перад каранавірусам, сталі цеплавыя сканары, б/к, сярод іншага ў індыйскіх аэрапортах забіраюць людзей з падвышанай тэмпературай.
Інтэрнэт - шкодзіць ці дапамагае?
Нягледзячы на вялізную хвалю крытыкі за тыражаванне і распаўсюджванне, якая сеіць дэзінфармацыю і паніку, інструменты сацыяльных сетак пасля ўспышкі ў Кітаі таксама адыгралі станоўчую ролю.
Як паведамляе, напрыклад, кітайскі тэхналагічны сайт TMT Post, сацыяльная платформа для міні-відэа. Дуіна, які з'яўляецца кітайскім аналагам сусветна вядомага TikTok (7), запусціў спецыяльны сегмент для апрацоўкі інфармацыі аб распаўсюджванні каранавіруса. Пад хэштэгам #БарацьбаПнеўманія, публікуецца не толькі інфармацыя ад карыстальнікаў, але і справаздачы спецыялістаў і парады.
Акрамя павышэння дасведчанасці і распаўсюджвання важнай інфармацыі, Douyin таксама закліканы служыць інструментам падтрымкі для лекараў і медыцынскага персанала, якія змагаюцца з вірусам, а таксама для інфікаваных пацыентаў. Аналітык Даніэль Ахмад напісаў у Твітэры, што прыкладанне запусціла "відэаэфект Jiayou" (маецца на ўвазе заахвочванне), які карыстальнікі павінны выкарыстоўваць для адпраўкі станоўчых паведамленняў у падтрымку лекараў, медыцынскіх работнікаў і пацыентаў. Гэты тып кантэнту таксама публікуюць вядомыя людзі, знакамітасці і так званыя інфлюенсер.
Сёння лічыцца, што дбайнае вывучэнне тэндэнцый у сацыяльных сетках, звязаных са здароўем, магло б значна дапамагчы вучоным і дзяржаўным органам аховы здароўя лепш распазнаваць і разумець механізмы перадачы хвароб паміж людзьмі.
Збольшага таму, што сацыяльныя сеткі маюць тэндэнцыю быць "у вышэйшай ступені кантэкстуальнымі і ўсё больш гіперлакальнымі", сказаў ён у інтэрв'ю The Atlantic у 2016 годзе. Марсельскі салата, навуковы супрацоўнік Федэральнай політэхнічнай школы ў Лазане, Швейцарыя, і спецыяліст у галіне развіцця, якую навукоўцы называюць "Лічбавая эпідэміялогія". Аднак на дадзены момант, дадаў ён, даследчыкі ўсё яшчэ хутчэй спрабуюць зразумець, ці гавораць сацыяльныя сеткі аб праблемах са здароўем, якія на самой справе адлюстроўваюць эпідэміялагічныя з'явы ці не (8).
8. Кітайцы робяць сэлфі ў масках
Вынікі першых доследаў у гэтых адносінах незразумелыя. Інжынеры Google ужо ў 2008 годзе запусцілі інструмент прагназавання захворванняў. Google Тэндэнцыі грыпу (ГФТ). Кампанія планавала выкарыстоўваць яго для аналізу дадзеных пошукавай сістэмы Google на наяўнасць сімптомаў і сігнальных слоў. У той час яна спадзявалася, што вынікі будуць выкарыстаныя для дакладнага і неадкладнага распазнання «контураў» выбліскаў грыпу і денге (віруснае захворванне, якое пераносіцца казуркамі ў тропіках) – на два тыдні раней, чым Цэнтры па кантролі і прафілактыцы захворванняў ЗША. (CDC), чые даследаванні лічацца лепшым стандартам у гэтай галіне. Аднак вынікі, атрыманыя Google у стаўленні ранняй дыягностыкі на аснове сігналаў з Інтэрнэту грыпу ў ЗША, а затым і малярыі ў Тайландзе, былі палічаныя занадта недакладнымі.
Прыёмы і сістэмы, якія «прадказваюць» розныя падзеі, у т.л. такіх як выбух беспарадкаў ці эпідэмій, працавала і Microsoft, якая ў 2013 годзе сумесна з ізраільскім інстытутам Тэхніён пачала дзейнасць па праграме прагназавання бедстваў на аснове аналізу мэдыякантэнту. З дапамогай вівісекцыі шматмоўных загалоўкаў «кампутарны інтэлект» павінен быў распазнаваць грамадскія пагрозы.
Навукоўцы даследавалі пэўныя паслядоўнасці падзей - напрыклад, інфармацыю аб засухі ў Анголе, якая спарадзіла прагнозы ў сістэмах прагназавання аб магчымай эпідэміі халеры, так як знайшлі сувязь паміж засухай і ростам захворвання хваробай. Каркас сістэмы ствараўся на аснове аналізу архіўных выданняў New York Times, пачынальна з 1986 гады. Далейшае развіццё і працэс машыннага навучання мелі на ўвазе выкарыстанне новых інтэрнэт-рэсурсаў.
Пакуль што, засноўваючыся на поспехах BlueDot і Metabiota у эпідэміялагічным прагназаванні, можа ўзнікнуць спакуса зрабіць выснову, што дакладнае прадказанне магчыма перш за ўсё на аснове "кваліфікаваных" дадзеных, г.зн. прафесійных, правераных, спецыялізаваных крыніц, а не хаосу інтэрнэт- і партал-супольнасцей.
Але, можа быць, уся справа ў разумнейшых алгарытмах і лепшым машынным навучанні?
