Algoritmy proti chřipce. Jak umělá inteligence pomáhá v boji proti koronaviru
Je to vůbec poprvé, kdy se umělá inteligence stává užitečným nástrojem v boji proti globální epidemii. Nejenže sleduje, analyzuje a predikuje počet nakažených, ale může pomoci i s objevem vhodné protilátky.
Umělá inteligence sice nezastaví šíření nového viru “koronaviru”, a dokonce ani nenahradí roli epidemiologů, ale vůbec poprvé v globálním šíření smrtící chřipky se může stát užitečným nástrojem v rámci snah o monitorování epidemie a včasných reakcí na šířící se virus, píší data experti se specializací na zdravotnictví v pravidelném Healthtech newsletteru.
Během předchozích epidemií ještě umělá inteligence měla omezené možnosti, a to zejména kvůli nedostatku aktuálních dat. Dnešní svět je ale jiný. Na sociálních sítích a v médiích se denně objevují miliony příspěvků na toto téma, což umožňuje chytrým algoritmům generovat real-time informace, které pomáhají úřadům i zdravotníkům po celém světě
Jedním z takových nástrojů je veřejná stránka healthmap.org, kterou provozuje epidemiolog John Brownstein z bostonské dětské nemocnice. Ta monitoruje a analyzuje výskyt koronaviru ve světě. Jako zdroje využívá úřední oznámení, sociální sítě, zpravodajské servery a podobně.
“Když propukla chřipka SARS, z Číny nevycházelo takové množství informací jako dnes,” vrací se Brownstein do roku 2003, kdy se smrtícím virem nakazilo přes 8 000 lidí a téměř 800 mu podlehlo.
Brownstein upozorňuje, že jeho AI tu není pro to, aby nahradila současné zdravotnické či vládní platformy, které sdružují a vyhodnocují informace o šířícím se viru. Má být doplňujícím nástrojem pro lékaře a experty, který jim pomůže informace třídit, aby mohli okamžitě reagovat na rychle se měnící situaci.
“Informace posíláme kolegům do Světové zdravotnické organizace. Dnes je pro ně stále problém rozlišit, které informace jsou pro ně smysluplné a které ne,” dodává Brownstein.
Podobné monitorovací nástroje s mozkem umělé inteligence jsou pro veřejné zdravotnictví k dispozici už přes dekádu. Ale až poslední vývoj ve strojovém učení v kombinaci s čím dál širší dostupností dat z nich udělal opravdu užitečné pomocníky.
Kromě monitoringu výskytu viru nástroje dokážou předpovídat nejen to, jak rychle a kam se bude virius šířit, ale také to, kteří lidé patří do nejrizikovější skupiny nakažení.
“Strojové učení je velmi dobré v identifikaci, dokáže poukázat na riziko například podle PSČ obyvatel nebo ukázat na okruh lidí, kteří mohli s virem přijít do styku,” vysvětluje Don Woodlock, šéf společnosti Intersystems, která se zabývá analýzou zdravotnických dat.
TIP: Ochrana osobních údajů jako lidské právo: máte je v bezpečí?
To ale není vše. “Technologie machine learning se dá využívat také k identifikaci léku, který už dnes existuje a mohl by proti viru působit,” dodal Woodlock s tím, že na to je ale zatím příliš brzy. Umělá inteligence ale může už teď urychlit jakýkoliv výzkum.
“Čím více se na celou věc soustředíme, čím rychleji identifikujeme nakažené a dáme je do karantény, tím větší šanci budeme mít v naší snaze eliminovat globální dopad koronaviru,” uzavřel Brownstein, který nově spolupracuje i s bostonským startupem Buoy Health. Společně chtějí vytvořit AI nástroj pro okamžité vyhodnocení symptomů, které odlišují koronavirus od běžné chřipky.