Künstliche Intelligenz kann Pandemie Lebensretter… eines Tages

Am Dezember 30, Forscher aus der künstlichen Intelligenz Systeme zu kämmen durch die Medien und sozialen Plattformen festgestellt, die Ausbreitung einer ungewöhnlichen Grippe-wie Krankheit in Wuhan, China.

Es würde Tage dauern, bevor die World Health Organisation veröffentlichte eine Risikobewertung und einen vollen Monat vor der UN-Agentur erklärt, ein “ global public health emergency für das neuartige coronavirus.

Könnte die KI-Systeme wurden beschleunigt den Prozess und beschränkt, oder sogar verhaftet, das Ausmaß der COVID-19-Pandemie?

Clark Freifeld, a Northeastern University Informatiker in Zusammenarbeit mit dem globalen Krankheitsüberwachung Plattform HealthMap, eines der Systeme der Erkennung der Ausbruch, sagte, es bleibt eine offene Frage.

„Wir identifizierten die frühen Signale, aber die Realität ist, es ist schwer zu sagen, wenn Sie haben eine nicht identifizierte Erkrankung der Atemwege, wenn es eine wirklich ernste situation“, sagte Freifeld.

Dataminr, eine real-time Risiko-detection-Technologie-Firma, sagte, es lieferte die früheste Warnung über COVID-19 Dezember 30, basierend auf Augenzeugenberichten von innen Wuhan Kliniken, Bilder von der Desinfektion der Wuhan Meeresfrüchte-Markt, wo der virus entstanden ist und eine Abmahnung durch einen chinesischen Arzt, der später starb an dem virus selbst.

„Eine unserer größten Herausforderungen ist, dass wir tendenziell reaktiv in diesen Situationen, es ist die menschliche Natur“, sagt Kamran Khan, Gründer und Geschäftsführer der in Toronto ansässigen Krankheit-tracking-Firma BlueDot, eines der frühen Systeme, die geflasht warn-flags, die im Dezember über die Epidemie.

„Wenn Sie‘ re Umgang mit einer neuen Krankheit, die Sie nicht alle Antworten haben. Zeit ist Ihre wertvollste Ressource; können Sie nicht bekommen es zurück.“

Khan, der auch ein professor der Medizin und public health an der University of Toronto, sagte der Nachrichtenagentur AFP per Telefon die Daten zeigten, „Echos von der SARS-17 Jahre früher, aber wir wussten nicht, wie ansteckend das war.“

Dennoch, KI-Systeme haben sich als wertvoll bei der tracking-Epidemien durch scheuern eine Breite Palette von Quellen, angefangen von airline-Buchungen, Twitter-und Weibo-Nachrichten news Berichte und sensoren der angeschlossenen Geräte.

Die Menschen in der Schleife

Noch, Freifeld, sagte KI-Systeme haben Grenzen, und die großen Entscheidungen müssen immer noch von Menschen gemacht.

„Wir nutzen die AI-system als Multiplikator, aber wir sind verpflichtet, das Konzept mit Menschen in der Schleife“, sagte er.

KI und maschinelles lernen Systeme sind wahrscheinlich zu helfen, die Schlacht in mehrere Möglichkeiten, von der Verfolgung der Ausbruch selbst zu beschleunigen-und Drogentests.

„Wir führen Simulationen im Gegensatz zu die wir je gemacht haben, bevor wir verstehen, biologische pathways anders als wir es jemals verstanden haben, bevor, und das ist alles wegen der macht von AI,“ sagte Michael Greeley des equity-Firma Flare Capital Partners, der investiert hat in mehreren AI-medical-startups.

Aber Greeley sagte, es bleibt eine Herausforderung, diese Technologien zu den Sektoren wie drug-delivery-wo die normale Testzeit kann Jahre dauern.

„Es ist außergewöhnlich, Druck auf die Industrie zu starten, verwenden Sie diese Werkzeuge, obwohl Sie möglicherweise nicht bereit für die prime Zeit“, sagte er.

Nach Khan, AI hilft auch bei der Eindämmung phase mit Systemen verwendet, die „anonymisiert“ smartphone Standort-Daten zu verfolgen, die das Fortschreiten der Krankheit und finden Sie hotspots, und um zu bestimmen, wenn die Menschen nach „social distancing“ – Richtlinien.

Andrew Kress, Geschäftsführer der Medizintechnik-Firma HealthVerity, sagte, es bleibt eine Herausforderung zum sammeln von medizinischen Daten, die für Ausbrüche von Krankheiten bei gleichzeitiger Einhaltung der Privatsphäre des Patienten geschützt.

Es ist möglich, trends zu erkennen, die mit Signalen wie Apotheke Besuche und Verkäufe von bestimmten Medikamenten oder auch online-sucht, Kress sagte, aber die Aggregation hat Implikationen für die Privatsphäre.

„Wir brauchen eine echte Diskussion über die balance-und-Dienstprogramm, um bestimmte use cases und möglicherweise die richtige Art von Forschung, um fortzufahren, um herauszufinden, neue Möglichkeiten zu nutzen, einige dieser nicht-traditionellen Datenquellen,“ Kress gesagt.

Data mining

KI-Systeme sind auch arbeiten durchforsten der tausenden von Studien für Hinweise, welche Behandlungen wirksam sein könnten.

Letzte Woche, Forscher trat das Weiße Haus in einem Versuch zu machen, einige 29,000 coronavirus Forschungs-Artikel, die gescannt werden kann, für das data mining.

Die Mühe zusammen gebracht, das Allen Institute for AI-Chan Zuckerberg-Initiative, die Microsoft, der Georgetown University und andere.

Durch Kaggle, eine machine-learning und data science community, die im Besitz von Google, diese Werkzeuge offen zugänglich für Forscher auf der ganzen Welt.

„Es ist schwierig für Menschen, um manuell durch mehr als 20.000 Artikel und synthetisieren Ihre Ergebnisse,“ sagte Kaggle CEO und co-Gründer Anthony Goldbloom.