當(dāng)一種神秘的疾病首次出現(xiàn)時(shí)，政府和公共衛(wèi)生官員可能很難迅速收集信息并協(xié)調(diào)應(yīng)對(duì)。但新的AI技術(shù)可以通過世界各地的新聞報(bào)道和在線內(nèi)容自動(dòng)進(jìn)行挖掘，幫助專家識(shí)別可能導(dǎo)致潛在流行病或更嚴(yán)重流行病的異常情況。換句話說，我們的新AI霸主可能會(huì)幫助我們?cè)谙乱淮挝烈咧行掖嫦聛怼?/p>
這些新的AI技術(shù)在最近的冠狀病毒爆發(fā)中得到了充分展示，加拿大一家名為BlueDot的公司很早就發(fā)現(xiàn)了這種病毒，BlueDot是利用數(shù)據(jù)評(píng)估公共健康風(fēng)險(xiǎn)的眾多公司之一。據(jù)外媒報(bào)道，該公司稱其進(jìn)行了“自動(dòng)傳染病監(jiān)測(cè)”，并在12月底通知了客戶這種新型冠狀病毒，而這個(gè)時(shí)間比美國疾病控制與預(yù)防中心（CDC）和世界衛(wèi)生組織（WHO）發(fā)出的官方通知提前了幾天。1月底，與中國武漢有關(guān)的呼吸系統(tǒng)病毒已經(jīng)奪去了100多人的生命。包括美國在內(nèi)的其他幾個(gè)國家也出現(xiàn)了相關(guān)病例，CDC警告美國人避免不必要的中國旅行。
傳染病醫(yī)生、BlueDot創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Kamran Khan在一次采訪中解釋了該公司的預(yù)警系統(tǒng)如何使用AI，包括自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，通過每天分析65種語言的約10萬篇文章來追蹤100多種傳染病。這些數(shù)據(jù)有助于公司知道何時(shí)通知客戶某種傳染病的潛在存在和傳播風(fēng)險(xiǎn)。
旅行者行程信息和航班路線等其他數(shù)據(jù)可以幫助該公司了解疾病可能的傳播方式。例如，本月早些時(shí)候，BlueDot研究人員預(yù)測(cè)，在中國大陸出現(xiàn)冠狀病毒后，亞洲其他城市也會(huì)出現(xiàn)冠狀病毒。
BlueDot的模型（其最終結(jié)果隨后由人類研究人員進(jìn)行分析）背后的想法是盡快將信息傳遞給醫(yī)護(hù)人員，希望他們能夠盡早診斷出并在必要時(shí)候隔離被感染的和可能具有傳染性的人。
Kha說：“官方信息并不總是及時(shí)的。旅行者身上的一個(gè)病例與疫情爆發(fā)之間的區(qū)別，往往取決于第一線醫(yī)護(hù)人員是否認(rèn)識(shí)到存在某種特定的疾病。這可能是防止疫情真正發(fā)生的關(guān)鍵?！?/p>
Khan補(bǔ)充說，他的系統(tǒng)還可以利用一系列其他數(shù)據(jù)——比如一個(gè)地區(qū)的氣候、溫度，甚至當(dāng)?shù)厣蟮男畔ⅰ獊眍A(yù)測(cè)一個(gè)人是否感染了某種疾病，是否有可能在該地區(qū)引發(fā)疫情。他指出，早在2016年，BlueDot就能夠在寨卡病毒在佛羅里達(dá)州出現(xiàn)6個(gè)月之前預(yù)測(cè)到它的出現(xiàn)。
與此類似，流行病監(jiān)測(cè)公司Metabiota通過觀察飛行數(shù)據(jù)得出結(jié)論，認(rèn)為泰國、韓國、日本和中國臺(tái)灣是發(fā)現(xiàn)冠狀病毒病例的最高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)，這些國家的病例出現(xiàn)時(shí)間比實(shí)際官方報(bào)告的時(shí)間早了一個(gè)多星期。與BlueDot一樣，Metabiota也使用自然語言處理技術(shù)來評(píng)估關(guān)于潛在疾病的在線報(bào)告，而且它也在為社交媒體數(shù)據(jù)開發(fā)同樣的技術(shù)。
Metabiota的數(shù)據(jù)科學(xué)主任Mark Gallivan解釋說，在線平臺(tái)和論壇也可能顯示存在疫情爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。Metabiota還聲稱，它可以根據(jù)疾病的癥狀、死亡率和可獲得的治療等信息，來評(píng)估疾病傳播造成社會(huì)和政治混亂的風(fēng)險(xiǎn)。例如，Metabiota將引起美國和中國公眾焦慮的新型冠狀病毒的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)為“高”，但將剛果民主共和國猴痘病毒的這種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)為“中等”。
很難知道這個(gè)評(píng)級(jí)系統(tǒng)或平臺(tái)本身有多精確，但是Gallivan說，該公司正在與美國情報(bào)機(jī)構(gòu)和國防部就與冠狀病毒相關(guān)的問題進(jìn)行合作。這是Metabiota與In-Q-Tel合作的部分成果。In-Q-Tel是與美國中央情報(bào)局有關(guān)聯(lián)的非營利性風(fēng)險(xiǎn)投資公司。但政府機(jī)構(gòu)并不是這些系統(tǒng)的唯一潛在客戶。Metabiota還向再保險(xiǎn)公司宣傳它的平臺(tái)。再保險(xiǎn)本質(zhì)上是保險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)，這些公司可能希望管理與疾病潛在傳播相關(guān)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
但是，AI遠(yuǎn)比僅僅在疾病突然出現(xiàn)時(shí)通知流行病學(xué)家和官員有用得多。研究人員已經(jīng)建立了基于AI的模型，可以實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)寨卡病毒的爆發(fā)，這可以告訴醫(yī)生如何應(yīng)對(duì)潛在的危機(jī)。AI還可以用來指導(dǎo)公共衛(wèi)生官員在危機(jī)期間如何分配資源。實(shí)際上，AI將成為對(duì)抗疾病的第一道新防線。
更廣泛地說，AI已經(jīng)在協(xié)助研究新藥、治療罕見疾病和檢測(cè)乳腺癌方面作出了杰出的貢獻(xiàn)，它甚至被用來識(shí)別傳播查加斯病的昆蟲。查加斯病是一種無法治愈的潛在致命疾病，在墨西哥、中美洲和南美洲已經(jīng)感染了大約800萬人。人們也越來越有興趣使用非健康數(shù)據(jù)——比如社交媒體帖子——來幫助衛(wèi)生政策制定者和制藥公司了解健康危機(jī)的廣度。例如，AI可以挖掘社交媒體帖子，追蹤非法鴉片類藥物的銷售，并讓公共衛(wèi)生官員了解這些受控制藥物的傳播。
這些系統(tǒng)，包括Metabiota和BlueDot的系統(tǒng)，只有在它們所評(píng)估的數(shù)據(jù)有效時(shí)才有效。而AI通常存在一定的偏見問題，這種偏見來自于設(shè)計(jì)系統(tǒng)的工程師，也來自于它所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。在醫(yī)療保健領(lǐng)域使用的AI也無法避免這個(gè)問題。
盡管如此，所有這些進(jìn)步都代表著AI所能做的事情有著更加樂觀的前景。一般來說，有關(guān)AI機(jī)器人篩選大量數(shù)據(jù)的新聞大多都是負(fù)面的。想想執(zhí)法部門使用面部識(shí)別數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫建立在從網(wǎng)上搜集的圖像基礎(chǔ)上。或者招聘經(jīng)理可以根據(jù)你的社交媒體帖子，用AI預(yù)測(cè)你的工作表現(xiàn)。AI對(duì)抗致命疾病的想法為我們提供了一個(gè)案例，在這個(gè)案例中，盡管并非完全充滿希望，但我們至少可以感到稍微不那么不安。如果開發(fā)和使用得當(dāng)，也許這項(xiàng)技術(shù)確實(shí)可以幫助拯救一些生命。
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