Насколько поможет ИИ во время следующей пандемии?

Ее окрестили "Болезнью X" — следующей глобальной пандемией, которая, по прогнозам некоторых экспертов, наверняка произойдет.

По некоторым прогнозам, в течение следующего десятилетия вероятность возникновения новой вспышки заболевания масштабов COVID-19 составляет один к четырем.

Читайте нас в Telegram: только самые актуальные и проверенные новости

Это может быть грипп или коронавирус — или что-то совершенно новое.

Конечно, COVID-19 заразил и убил миллионы людей по всему миру, так что это пугающая перспектива.

Может ли ИИ помочь облегчить эту проблему?

Исследователи из Калифорнии разрабатывают систему раннего оповещения на основе искусственного интеллекта, которая будет анализировать сообщения в социальных сетях, чтобы помочь предсказать будущие пандемии.

Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне (UCI) и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) являются участниками грантовой программы Национального научного фонда США "Прогностическая разведка для предотвращения пандемий".

Из этих средств финансируются исследования, "направленные на выявление, моделирование, прогнозирование, отслеживание и смягчение последствий будущих пандемий".

Проект основан на более ранних работах исследователей Калифорнийского университета в Ирвайне и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, включая поисковую базу данных из 2,3 млрд сообщений в Х в США, собранных с 2015 года, для мониторинга тенденций в области общественного здравоохранения.

Профессор Чэнь Ли возглавляет проект на кафедре компьютерных наук Калифорнийского университета в Ирвайне. Он говорит, что за последние несколько лет они собрали миллиарды твитов на X, ранее известном как Twitter.

По словам профессора Чена, инструмент определяет, какие твиты имеют смысл, и обучает алгоритм выявлять ранние признаки будущей пандемии, прогнозировать предстоящие вспышки и оценивать потенциальные результаты конкретных мер политики в области общественного здравоохранения.

"Мы разработали модель машинного обучения для выявления и категоризации значимых событий, которые могут быть признаком предстоящей эпидемии на основе сообщений в социальных сетях".

По его словам, этот инструмент, предназначенный для департаментов общественного здравоохранения и больниц, также может "оценивать влияние методов лечения на распространение вирусов".

Однако не без проблем. Например, он зависит от X, платформы, недоступной в некоторых странах.

"Доступность данных за пределами США неоднозначна", — признает профессор Чэнь.

"До сих пор мы фокусировались на США. Мы работаем над преодолением дефицита данных и потенциальной предвзятости при расширении охвата на другие регионы мира".