Prezice o epidemie înainte de a lovi

Algoritmul canadian BlueDot a fost mai rapid decât experții în recunoașterea amenințării cauzate de cel mai recent coronavirus. El și-a informat clienții despre amenințare cu câteva zile înainte ca Centrele pentru Controlul și Prevenirea Bolilor din SUA (CDC) și Organizația Mondială a Sănătății (OMS) să trimită notificări oficiale către lume.

Kamran Khan (1), medic, specialist în boli infecțioase, fondator și CEO al programului BlueDot, a explicat într-un interviu de presă modul în care acest sistem de avertizare timpurie folosește inteligența artificială, inclusiv procesarea limbajului natural și învățarea automată, pentru a urmări chiar și o sută de boli contagioase în același timp. Aproximativ 100 de articole în 65 de limbi sunt analizate zilnic.

1. Kamran Khan și o hartă care arată răspândirea coronavirusului Wuhan.

Aceste date indică companiilor când să își notifice clienții despre potențiala prezență și răspândire a unei boli infecțioase. Alte date, cum ar fi informații despre itinerariile de călătorie și zboruri, pot ajuta la furnizarea de informații suplimentare despre probabilitatea apariției unui focar.

Ideea din spatele modelului BlueDot este următoarea. obțineți informații cât mai curând posibil lucrătorii din domeniul sănătății în speranța că pot diagnostica – și, dacă este necesar, izola – persoanele infectate și potențial contagioase într-un stadiu incipient al amenințării. Khan explică că algoritmul nu folosește datele din rețelele sociale deoarece este „prea haotic”. Cu toate acestea, „informațiile oficiale nu sunt întotdeauna la zi”, a spus el pentru Recode. Și timpul de reacție este ceea ce contează pentru a preveni cu succes un focar.

Khan lucra ca specialist în boli infecțioase în Toronto în 2003 când s-a întâmplat. epidemia de SARS. El a vrut să dezvolte o nouă modalitate de a ține evidența acestor tipuri de boli. După ce a testat mai multe programe predictive, a lansat BlueDot în 2014 și a strâns 9,4 milioane de dolari în finanțare pentru proiectul său. Compania are in prezent patruzeci de angajati, medici si programatoricare dezvoltă un instrument analitic pentru a urmări bolile.

După colectarea datelor și selecția lor inițială, intră în joc analiști. după epidemiologi Ei verifică validitatea științifică a rezultatelor și apoi raportează guvernului, afacerilor și profesioniștilor din domeniul sănătății. clienți.

Khan a adăugat că sistemul său ar putea folosi și o serie de alte date, cum ar fi informații despre clima, temperatura unei anumite zone și chiar informații despre animalele locale, pentru a prezice dacă cineva infectat cu boala ar putea provoca un focar. El subliniază că încă din 2016, Blue-Dot a putut prezice un focar de virus Zika în Florida cu șase luni înainte ca acesta să se înregistreze efectiv în zonă.

Compania funcționează într-un mod similar și folosind tehnologii similare. Metabiotmonitorizarea epidemiei de SARS. Experții săi au descoperit la un moment dat că cel mai mare risc de apariție a acestui virus în Thailanda, Coreea de Sud, Japonia și Taiwan, și au făcut acest lucru cu mai mult de o săptămână înainte de anunțarea cazurilor în aceste țări. Unele dintre concluziile lor au fost extrase din analiza datelor despre zborurile pasagerilor.

Metabiota, la fel ca BlueDot, folosește procesarea limbajului natural pentru a evalua potențialele rapoarte de boală, dar lucrează și pentru a dezvolta aceeași tehnologie pentru informațiile din rețelele sociale.

Mark Gallivan, directorul științific al datelor Metabiota, a explicat mass-mediei că platformele și forumurile online pot semnala riscul unui focar. Experții personalului spun, de asemenea, că pot estima riscul ca o boală să provoace tulburări sociale și politice pe baza unor informații precum simptomele bolii, mortalitatea și disponibilitatea tratamentului.

În era internetului, toată lumea se așteaptă la o prezentare vizuală rapidă, fiabilă și poate lizibilă a informațiilor despre progresul epidemiei de coronavirus, de exemplu, sub forma unei hărți actualizate.

2. Tabloul de bord al Universității Johns Hopkins Coronavirus 2019-nCoV.

Centrul de Știință și Inginerie a Sistemelor de la Universitatea Johns Hopkins a dezvoltat poate cel mai faimos tablou de bord pentru coronavirus din lume (2). De asemenea, a furnizat setul de date complet pentru descărcare ca foaie Google. Harta arată cazuri noi, decese confirmate și recuperări. Datele utilizate pentru vizualizare provin dintr-o varietate de surse, inclusiv OMS, CDC, China CDC, NHC și DXY, un site web chinez care adună rapoarte NHC și rapoarte locale de situație CCDC în timp real.

Diagnosticare în ore, nu în zile

Lumea a auzit pentru prima dată despre o nouă boală care a apărut în Wuhan, China. 31 decembrie 2019 oraș O săptămână mai târziu, oamenii de știință chinezi au anunțat că au identificat vinovatul. În săptămâna următoare, specialiștii germani au dezvoltat primul test de diagnostic (3). Este rapid, mult mai rapid decât în ​​timpul SARS sau a unor epidemii similare înainte și după.

Încă de la începutul ultimului deceniu, oamenii de știință care căutau un fel de virus periculos au fost nevoiți să-l cultive în celule animale în vase Petri. Trebuie să fi creat destui viruși pentru a crea izola ADN-ul și citiți codul genetic printr-un proces cunoscut ca secvențierea. Cu toate acestea, în ultimii ani, această tehnică s-a dezvoltat enorm.

Oamenii de știință nici nu mai au nevoie să crească virusul în celule. Ele pot detecta direct cantități foarte mici de ADN viral în plămânii sau secrețiile sanguine ale pacientului. Și durează ore, nu zile.

Se lucrează pentru a dezvolta instrumente de detectare a virușilor și mai rapide și mai convenabile. Veredus Laboratories din Singapore lucrează la un kit portabil pentru a detecta, VereChip (4) va intra în vânzare de la 1 februarie a acestui an. Soluțiile eficiente și portabile vor face, de asemenea, mai rapidă identificarea celor infectați pentru îngrijire medicală adecvată atunci când se desfășoară echipe medicale pe teren, mai ales când spitalele sunt supraaglomerate.

Progresele tehnologice recente au făcut posibilă colectarea și partajarea rezultatelor diagnosticului în timp aproape real. Exemplu de platformă de la Quidel Sofia I sistem PCR10 FilmArray Companiile BioFire care furnizează teste de diagnosticare rapide pentru agenții patogeni respiratori sunt disponibile imediat prin conexiune wireless la bazele de date din cloud.

Genomul coronavirusului 2019-nCoV (COVID-19) a fost secvențiat complet de oamenii de știință chinezi la mai puțin de o lună după ce a fost descoperit primul caz. De la prima secvențiere au fost finalizate încă aproape douăzeci. Prin comparație, epidemia de virus SARS a început la sfârșitul anului 2002, iar genomul său complet nu a fost disponibil până în aprilie 2003.

Secvențierea genomului este esențială pentru dezvoltarea diagnosticelor și a vaccinurilor împotriva acestei boli.

Inovare spital

5. Robot medical de la Providence Regional Medical Center din Everett.

Din păcate, noul coronavirus îi amenință și pe medici. Potrivit CNN, prevenirea răspândirii coronavirusului în interiorul și în afara spitalului, personalul de la Providence Regional Medical Center din Everett, Washington, folosește Robotul (5), care măsoară semnele vitale la un pacient izolat și acționează ca o platformă de videoconferință. Aparatul este mai mult decât un simplu comunicator pe roți cu ecran încorporat, dar nu elimină complet munca umană.

Asistentele mai trebuie să intre în cameră cu pacientul. De asemenea, aceștia controlează un robot care nu va fi expus la infecții, cel puțin biologic, astfel încât dispozitivele de acest tip vor fi din ce în ce mai folosite în tratamentul bolilor infecțioase.

Bineînțeles că încăperile pot fi izolate, dar trebuie și aerisit pentru a putea respira. Acest lucru necesită noi sisteme de ventilațieprevenirea răspândirii microbilor.

Compania finlandeză Genano (6), care a dezvoltat aceste tipuri de tehnici, a primit o comandă expresă pentru instituțiile medicale din China. Declarația oficială a companiei arată că compania are o vastă experiență în furnizarea de echipamente pentru prevenirea răspândirii bolilor infecțioase în camerele de spital sterile și izolate. În anii precedenți, ea a efectuat, printre altele, livrări către instituții medicale din Arabia Saudită în timpul epidemiei de virus MERS. Dispozitive finlandeze pentru ventilație sigură au fost, de asemenea, livrate celebrului spital temporar pentru persoanele infectate cu coronavirusul 2019-nCoV din Wuhan, deja construit în zece zile.

6. Schema sistemului Genano din izolator

Tehnologia patentată folosită în purificatoare „elimină și ucide toți microbii din aer, cum ar fi virușii și bacteriile”, potrivit Genano. Capabile de a capta particule fine de până la 3 nanometri, purificatoarele de aer nu au un filtru mecanic de întreținut, iar aerul este filtrat de un câmp electric puternic.

O altă curiozitate tehnică apărută în timpul izbucnirii fricii de coronavirus a fost scanere termice, folosit, printre altele, persoanele cu febră sunt preluate pe aeroporturile indiene.

Internet - rănit sau ajutor?

În ciuda valului uriaș de critici pentru replicare și diseminare, răspândirea dezinformării și panică, instrumentele de social media au jucat și ele un rol pozitiv de la izbucnirea epidemiei din China.

După cum a raportat, de exemplu, site-ul chinez de tehnologie TMT Post, o platformă socială pentru mini-videoclipuri. douyin, care este echivalentul chinezesc al celebrului TikTok (7), a lansat un segment special pentru a procesa informații despre răspândirea coronavirusului. Sub hashtag #FightPneumonia, publică nu numai informații de la utilizatori, ci și rapoarte de expertiză și sfaturi.

Pe lângă creșterea gradului de conștientizare și răspândirea informațiilor importante, Douyin își propune și să servească drept instrument de sprijin pentru medicii și personalul medical care luptă împotriva virusului, precum și pentru pacienții infectați. Analist Daniel Ahmad a scris pe Twitter că aplicația a lansat un „efect video Jiayou” (însemnând încurajare) pe care utilizatorii ar trebui să-l folosească pentru a trimite mesaje pozitive în sprijinul medicilor, profesioniștilor din domeniul sănătății și pacienților. Acest tip de conținut este publicat și de oameni celebri, celebrități și așa-numiți influenceri.

Astăzi, se crede că un studiu atent al tendințelor rețelelor sociale legate de sănătate ar putea ajuta foarte mult oamenii de știință și autoritățile de sănătate publică să recunoască și să înțeleagă mai bine mecanismele de transmitere a bolilor între oameni.

Parțial pentru că rețelele sociale tinde să fie „foarte contextuale și din ce în ce mai hiperlocale”, a spus el pentru The Atlantic în 2016. Salata Marsilia, cercetător la Școala Politehnică Federală din Lausanne, Elveția, și expert într-un domeniu în creștere pe care oamenii de știință îl numesc „Epidemiologie digitală”. Cu toate acestea, deocamdată, a adăugat el, cercetătorii încă mai încearcă să înțeleagă dacă rețelele sociale vorbesc despre probleme de sănătate care reflectă sau nu fenomene epidemiologice (8).

8. Chinezii își fac selfie-uri cu măști.

Rezultatele primelor experimente în acest sens sunt neclare. Deja în 2008, inginerii Google au lansat un instrument de predicție a bolii - Tendințele gripei Google (GFT). Compania a planificat să-l folosească pentru a analiza datele motorului de căutare Google pentru simptome și cuvinte de semnalare. La acea vreme, ea spera ca rezultatele să fie folosite pentru a recunoaște cu acuratețe și imediat „contururile” focarelor de gripă și dengue – cu două săptămâni mai devreme decât Centrele pentru Controlul și Prevenirea Bolilor din SUA. (CDC), a cărui cercetare este considerată cel mai bun standard în domeniu. Cu toate acestea, rezultatele Google privind diagnosticarea timpurie pe bază de semnal pe internet a gripei în SUA și mai târziu a malariei în Thailanda au fost considerate prea inexacte.

Tehnici și sisteme care „prevăd” diverse evenimente, incl. precum explozia de revolte sau epidemii, a lucrat și Microsoft, care în 2013, împreună cu Institutul israelian Technion, a lansat un program de predicție a dezastrelor bazat pe analiza conținutului media. Cu ajutorul vivisecției titlurilor multilingve, „inteligenta informatică” a trebuit să recunoască amenințările sociale.

Oamenii de știință au examinat anumite secvențe de evenimente, cum ar fi informații despre seceta din Angola, care au dat naștere unor predicții în sistemele de prognoză despre o posibilă epidemie de holeră, deoarece au găsit o legătură între secetă și o creștere a incidenței bolii. Cadrul sistemului a fost creat pe baza analizei publicațiilor de arhivă a New York Times, începând cu 1986. Dezvoltarea ulterioară și procesul de învățare automată au implicat utilizarea de noi resurse de internet.

Până acum, pe baza succesului BlueDot și Metabiota în prognoza epidemiologică, cineva poate fi tentat să concluzioneze că o predicție precisă este posibilă în primul rând pe baza unor date „calificate”, adică surse profesionale, de încredere, specializate, nu haosul comunităților de internet și portal.

Dar poate că totul este despre algoritmi mai inteligenți și o învățare automată mai bună?