Rhagweld epidemig cyn iddo daro

Roedd algorithm BlueDot Canada yn gyflymach nag arbenigwyr wrth gydnabod bygythiad y coronafirws diweddaraf. Briffio ei gleientiaid ar y bygythiad ddyddiau cyn i Ganolfannau Rheoli ac Atal Clefydau (CDC) yr UD a Sefydliad Iechyd y Byd (WHO) anfon hysbysiadau swyddogol i'r byd.

Kamran Khan (1), meddyg, arbenigwr clefyd heintus, sylfaenydd a Phrif Swyddog Gweithredol y rhaglen BlueDot, eglurodd mewn cyfweliad i'r wasg sut mae'r system rhybuddio cynnar hon yn defnyddio deallusrwydd artiffisial, gan gynnwys prosesu iaith naturiol a dysgu peiriannau, i olrhain hyd yn oed cant o glefydau heintus ar yr un pryd. Mae tua 100 o erthyglau mewn 65 o ieithoedd yn cael eu dadansoddi bob dydd.

1. Kamran Khan a map yn dangos lledaeniad coronafirws Wuhan.

Mae'r data hwn yn dynodi cwmnïau pryd i hysbysu eu cwsmeriaid am bresenoldeb a lledaeniad posibl clefyd heintus. Gall data arall, fel teithlen deithio a gwybodaeth hedfan, helpu i roi mewnwelediad ychwanegol i'r tebygolrwydd y bydd achos yn datblygu.

Mae'r syniad y tu ôl i fodel BlueDot fel a ganlyn. cael gwybodaeth cyn gynted â phosibl gweithwyr gofal iechyd yn y gobaith y gallant wneud diagnosis - ac, os oes angen, ynysu - pobl heintiedig a allai fod yn heintus yn gynnar yn y bygythiad. Mae Khan yn esbonio nad yw'r algorithm yn defnyddio data cyfryngau cymdeithasol oherwydd ei fod yn "rhy anhrefnus". Fodd bynnag, “nid yw gwybodaeth swyddogol bob amser yn gyfredol,” meddai wrth Recode. Ac amser ymateb yw'r hyn sy'n bwysig i atal achosion yn llwyddiannus.

Roedd Khan yn gweithio fel arbenigwr clefyd heintus yn Toronto yn 2003 pan ddigwyddodd. epidemii SARS. Roedd am ddatblygu ffordd newydd o gadw golwg ar y mathau hyn o afiechydon. Ar ôl profi sawl rhaglen ragfynegol, lansiodd BlueDot yn 2014 a chododd $9,4 miliwn mewn cyllid ar gyfer ei brosiect. Ar hyn o bryd mae'r cwmni'n cyflogi deugain o weithwyr, meddygon a rhaglenwyrsy'n datblygu offeryn dadansoddol i olrhain clefydau.

Ar ôl casglu'r data a'u dewis cychwynnol, maen nhw'n mynd i mewn i'r gêm dadansoddwyr. ar ol epidemioleg Maent yn profi'r canfyddiadau ar gyfer dilysrwydd gwyddonol ac yna'n adrodd yn ôl i'r llywodraeth, busnes, a gweithwyr gofal iechyd proffesiynol. cwsmeriaid.

Ychwanegodd Khan y gallai ei system hefyd ddefnyddio ystod o ddata arall, megis gwybodaeth am hinsawdd, tymheredd ardal benodol, a hyd yn oed gwybodaeth am dda byw lleol, i ragweld a allai rhywun sydd wedi'i heintio â'r afiechyd achosi achos. Mae'n nodi, mor gynnar â 2016, bod Blue-Dot wedi gallu rhagweld achos o firws Zika yn Florida chwe mis cyn iddo gofrestru yn yr ardal mewn gwirionedd.

Mae'r cwmni'n gweithredu mewn ffordd debyg ac yn defnyddio technolegau tebyg. Metabiotamonitro'r epidemig SARS. Canfu ei arbenigwyr ar un adeg fod y risg uchaf o ymddangosiad y firws hwn yng Ngwlad Thai, De Korea, Japan a Taiwan, a gwnaethant hyn fwy nag wythnos cyn cyhoeddi achosion yn y gwledydd hyn. Daethpwyd i rai o'u casgliadau o'r dadansoddiad o ddata hedfan teithwyr.

Mae Metabiota, fel BlueDot, yn defnyddio prosesu iaith naturiol i werthuso adroddiadau clefydau posibl, ond mae hefyd yn gweithio i ddatblygu'r un dechnoleg ar gyfer gwybodaeth cyfryngau cymdeithasol.

Mark Gallivan, cyfarwyddwr data gwyddonol Metabiota, i'r cyfryngau y gall llwyfannau a fforymau ar-lein nodi'r risg o achos. Dywed arbenigwyr staff hefyd y gallant amcangyfrif y risg y bydd clefyd aflonyddgar yn gymdeithasol ac yn wleidyddol yn ymledu yn seiliedig ar wybodaeth fel symptomau afiechyd, marwolaethau ac argaeledd triniaeth.

Yn oes y Rhyngrwyd, mae pawb yn disgwyl cyflwyniad gweledol cyflym, dibynadwy ac o bosibl yn ddarllenadwy o wybodaeth am gynnydd yr epidemig coronafirws, er enghraifft ar ffurf map wedi'i ddiweddaru.

2. Dangosfwrdd Coronafeirws 2019-nCoV Prifysgol Johns Hopkins.

Mae'r Ganolfan Gwyddor Systemau a Pheirianneg ym Mhrifysgol Johns Hopkins wedi datblygu efallai'r dangosfwrdd coronafirws enwocaf yn y byd (2). Roedd hefyd yn darparu'r set ddata gyflawn i'w lawrlwytho fel taflen Google. Mae'r map yn dangos achosion newydd, marwolaethau wedi'u cadarnhau ac adferiadau. Daw'r data a ddefnyddir ar gyfer delweddu o amrywiaeth o ffynonellau, gan gynnwys Sefydliad Iechyd y Byd, CDC, China CDC, NHC, a DXY, gwefan Tsieineaidd sy'n cydgrynhoi adroddiadau NHC amser real ac adroddiadau sefyllfa CCDC lleol.

Diagnosteg mewn oriau, nid dyddiau

Clywodd y byd gyntaf am afiechyd newydd a ymddangosodd yn Wuhan, China. 31 2019 Rhagfyr ddinas Wythnos yn ddiweddarach, cyhoeddodd gwyddonwyr Tsieineaidd eu bod wedi adnabod y troseddwr. Yr wythnos ganlynol, datblygodd arbenigwyr Almaeneg y prawf diagnostig cyntaf (3). Mae'n gyflym, yn llawer cyflymach nag yn nyddiau SARS neu epidemigau tebyg cyn ac ar ôl.

Mor gynnar â dechrau'r degawd diwethaf, bu'n rhaid i wyddonwyr a oedd yn chwilio am ryw fath o firws peryglus ei dyfu mewn celloedd anifeiliaid mewn prydau Petri. Mae'n rhaid eich bod wedi creu digon o firysau i'w gwneud ynysu DNA a darllen y cod genetig trwy broses a elwir dilyniannu. Fodd bynnag, yn ystod y blynyddoedd diwethaf, mae'r dechneg hon wedi'i datblygu'n fawr.

Nid oes angen i wyddonwyr hyd yn oed dyfu'r firws mewn celloedd mwyach. Gallant ganfod yn uniongyrchol symiau bach iawn o DNA firaol yn ysgyfaint claf neu secretiadau gwaed. Ac mae'n cymryd oriau, nid dyddiau.

Mae gwaith ar y gweill i ddatblygu offer canfod firws hyd yn oed yn gyflymach ac yn fwy cyfleus. Mae Veredus Laboratories o Singapôr yn gweithio ar becyn cludadwy i ganfod, VereChip (4) yn mynd ar werth o Chwefror 1 eleni. Bydd atebion effeithlon a chludadwy hefyd yn ei gwneud hi'n gyflymach i adnabod y rhai sydd wedi'u heintio ar gyfer gofal meddygol priodol wrth ddefnyddio timau meddygol ar lawr gwlad, yn enwedig pan fo ysbytai yn orlawn.

Mae datblygiadau technolegol diweddar wedi ei gwneud hi'n bosibl casglu a rhannu canlyniadau diagnostig mewn amser real bron. Enghraifft o lwyfan gan Quidel София system ydw i PCR10 FfilmArray Mae cwmnïau BioFire sy'n darparu profion diagnostig cyflym ar gyfer pathogenau anadlol ar gael ar unwaith trwy gysylltedd diwifr â chronfeydd data yn y cwmwl.

Mae genom coronafirws 2019-nCoV (COVID-19) wedi'i ddilyniannu'n llwyr gan wyddonwyr Tsieineaidd lai na mis ar ôl darganfod yr achos cyntaf. Mae bron i ugain arall wedi'u cwblhau ers y dilyniant cyntaf. Mewn cymhariaeth, dechreuodd epidemig firws SARS ddiwedd 2002, ac nid oedd ei genom cyflawn ar gael tan Ebrill 2003.

Mae dilyniannu genom yn hanfodol i ddatblygiad diagnosteg a brechlynnau yn erbyn y clefyd hwn.

Arloesi mewn Ysbytai

5. Robot meddygol o Ganolfan Feddygol Ranbarthol Providence yn Everett.

Yn anffodus, mae'r coronafirws newydd hefyd yn bygwth meddygon. Yn ôl CNN, atal lledaeniad coronafeirws y tu mewn a'r tu allan i'r ysbyty, mae staff yng Nghanolfan Feddygol Ranbarthol Providence yn Everett, Washington, yn defnyddio Robot (5), sy'n mesur arwyddion hanfodol mewn claf ynysig ac yn gweithredu fel llwyfan fideo-gynadledda. Mae'r peiriant yn fwy na chyfathrebwr ar olwynion yn unig gyda sgrin adeiledig, ond nid yw'n dileu llafur dynol yn llwyr.

Mae nyrsys yn dal i orfod mynd i mewn i'r ystafell gyda'r claf. Maent hefyd yn rheoli robot na fydd yn agored i haint, o leiaf yn fiolegol, felly bydd dyfeisiau o'r math hwn yn cael eu defnyddio fwyfwy wrth drin clefydau heintus.

Wrth gwrs, gellir inswleiddio'r ystafelloedd, ond mae angen i chi hefyd awyru fel y gallwch chi anadlu. Mae hyn yn gofyn am newydd systemau awyruatal microbau rhag lledaenu.

Derbyniodd y cwmni Ffindir Genano (6), a ddatblygodd y mathau hyn o dechnegau, orchymyn cyflym ar gyfer sefydliadau meddygol yn Tsieina. Dywed datganiad swyddogol y cwmni fod gan y cwmni brofiad helaeth o ddarparu offer i atal lledaeniad clefydau heintus mewn ystafelloedd ysbytai di-haint ac ynysig. Mewn blynyddoedd blaenorol, cyflawnodd, ymhlith pethau eraill, ddanfoniadau i sefydliadau meddygol yn Saudi Arabia yn ystod epidemig firws MERS. Mae dyfeisiau o'r Ffindir ar gyfer awyru diogel hefyd wedi'u danfon i'r ysbyty dros dro enwog ar gyfer pobl sydd wedi'u heintio â'r coronafirws 2019-nCoV yn Wuhan, a adeiladwyd eisoes mewn deg diwrnod.

6. Diagram o'r system Genano yn yr ynysydd

Mae'r dechnoleg patent a ddefnyddir yn y purifiers "yn dileu ac yn lladd pob microb yn yr awyr fel firysau a bacteria," yn ôl Genano. Yn gallu dal gronynnau mân mor fach â 3 nanometr, nid oes gan purifiers aer hidlydd mecanyddol i'w gynnal, ac mae'r aer yn cael ei hidlo gan faes trydan cryf.

Chwilfrydedd technegol arall a ddaeth i'r amlwg yn ystod yr achosion o coronafirws oedd sganwyr thermol, a ddefnyddir, ymhlith pethau eraill, mae pobl â thwymyn yn cael eu codi mewn meysydd awyr Indiaidd.

Rhyngrwyd - brifo neu help?

Er gwaethaf y don enfawr o feirniadaeth am atgynhyrchu a lledaenu, lledaenu dadffurfiad a phanig, mae offer cyfryngau cymdeithasol hefyd wedi chwarae rhan gadarnhaol yn dilyn yr achosion yn Tsieina.

Fel yr adroddwyd, er enghraifft, gan y safle technoleg Tsieineaidd TMT Post, llwyfan cymdeithasol ar gyfer fideos mini. douyin, sy'n cyfateb yn Tsieineaidd i'r byd-enwog TikTok (7), wedi lansio segment arbennig i brosesu gwybodaeth am ymlediad y coronafirws. O dan yr hashnod #YmladdNeumonia, yn cyhoeddi nid yn unig gwybodaeth gan ddefnyddwyr, ond hefyd adroddiadau a chyngor arbenigol.

Yn ogystal â chodi ymwybyddiaeth a lledaenu gwybodaeth bwysig, mae Douyin hefyd yn anelu at wasanaethu fel offeryn cymorth i feddygon a staff meddygol sy'n ymladd y firws, yn ogystal â chleifion heintiedig. Dadansoddwr Daniel Ahmad wedi trydar bod yr ap wedi lansio “effaith fideo Jiayou” (sy’n golygu anogaeth) y dylai defnyddwyr ei ddefnyddio i anfon negeseuon cadarnhaol i gefnogi meddygon, gweithwyr gofal iechyd proffesiynol, a chleifion. Mae'r math hwn o gynnwys hefyd yn cael ei gyhoeddi gan bobl enwog, enwogion a dylanwadwyr fel y'u gelwir.

Heddiw, credir y gallai astudiaeth ofalus o dueddiadau cyfryngau cymdeithasol sy'n gysylltiedig ag iechyd helpu gwyddonwyr ac awdurdodau iechyd cyhoeddus yn fawr i adnabod a deall yn well y mecanweithiau trosglwyddo clefydau rhwng pobl.

Yn rhannol oherwydd bod cyfryngau cymdeithasol yn tueddu i fod yn “gyd-destunol iawn ac yn gynyddol hyper-leol,” meddai wrth The Atlantic yn 2016. Salad Marseille, ymchwilydd yn yr Ysgol Polytechnig Ffederal yn Lausanne, y Swistir, ac arbenigwr mewn maes cynyddol y mae gwyddonwyr yn ei alw "Epidemioleg Ddigidol". Fodd bynnag, ar hyn o bryd, ychwanegodd, mae ymchwilwyr yn dal i fod braidd yn ceisio deall a yw cyfryngau cymdeithasol yn siarad am broblemau iechyd sydd mewn gwirionedd yn adlewyrchu ffenomenau epidemiolegol ai peidio (8).

8. Mae'r Tsieineaid yn cymryd hunluniau gyda masgiau ymlaen.

Mae canlyniadau'r arbrofion cyntaf yn hyn o beth yn aneglur. Eisoes yn 2008, lansiodd peirianwyr Google offeryn rhagfynegi afiechyd - Tueddiadau Ffliw Google (GFT). Roedd y cwmni'n bwriadu ei ddefnyddio i ddadansoddi data peiriannau chwilio Google am symptomau a geiriau signal. Ar y pryd, roedd hi’n gobeithio y byddai’r canlyniadau’n cael eu defnyddio i gydnabod yn gywir ac ar unwaith yr “amlinelliadau” o achosion o ffliw a dengue - bythefnos ynghynt na Chanolfannau Rheoli ac Atal Clefydau’r UD. (CDC), y mae ei ymchwil yn cael ei ystyried fel y safon orau yn y maes. Fodd bynnag, barnwyd bod canlyniadau Google ar ddiagnosis cynnar o ffliw yn seiliedig ar y Rhyngrwyd yn yr Unol Daleithiau ac yn ddiweddarach malaria yng Ngwlad Thai yn rhy anghywir.

Technegau a systemau sy'n “rhagweld” digwyddiadau amrywiol, gan gynnwys. megis y ffrwydrad o derfysgoedd neu epidemigau, mae Microsoft hefyd wedi gweithio, a lansiodd yn 2013, ynghyd â Sefydliad Technion Israel, raglen rhagfynegi trychineb yn seiliedig ar ddadansoddi cynnwys cyfryngau. Gyda chymorth bywiogrwydd penawdau amlieithog, roedd yn rhaid i "ddeallusrwydd cyfrifiadurol" gydnabod bygythiadau cymdeithasol.

Archwiliodd y gwyddonwyr rai dilyniannau o ddigwyddiadau, megis gwybodaeth am y sychder yn Angola, a arweiniodd at ragfynegiadau mewn systemau rhagweld am epidemig posibl o golera, wrth iddynt ddod o hyd i gysylltiad rhwng sychder a chynnydd yn nifer yr achosion o'r clefyd. Crëwyd fframwaith y system ar sail dadansoddiad o gyhoeddiadau archifol y New York Times, gan ddechrau ym 1986. Roedd datblygiad pellach a'r broses o ddysgu peirianyddol yn cynnwys defnyddio adnoddau Rhyngrwyd newydd.

Hyd yn hyn, yn seiliedig ar lwyddiant BlueDot a Metabiota mewn rhagolygon epidemiolegol, gellir temtio rhywun i ddod i'r casgliad bod rhagfynegiad cywir yn bosibl yn bennaf ar sail data "cymwysedig", h.y. ffynonellau proffesiynol, wedi'u gwirio, arbenigol, nid anhrefn cymunedau Rhyngrwyd a phorthladdoedd.

Ond efallai ei fod i gyd yn ymwneud ag algorithmau doethach a gwell dysgu peirianyddol?