توقع حدوث وباء قبل أن يصيبه

كانت خوارزمية BlueDot الكندية أسرع من الخبراء في التعرف على التهديد من أحدث فيروس كورونا. أطلع زبائنه على التهديدات قبل أيام من قيام المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها (CDC) ومنظمة الصحة العالمية (WHO) بإرسال إخطارات رسمية إلى العالم.

كامران خان (1) ، طبيب ، أخصائي الأمراض المعدية ، المؤسس والرئيس التنفيذي للبرنامج نقطة زرقاء، في مقابلة صحفية كيف يستخدم نظام الإنذار المبكر هذا الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي ، للتتبع حتى مائة مرض معدي في نفس الوقت. يتم تحليل حوالي 100 مقال في 65 لغة يوميًا.

1. كامران خان وخريطة توضح انتشار فيروس ووهان التاجي.

تشير هذه البيانات إلى الشركات عند إخطار عملائها باحتمال وجود وانتشار مرض معد. يمكن أن تساعد البيانات الأخرى ، مثل المعلومات حول مسارات السفر والرحلات الجوية ، في توفير معلومات إضافية حول احتمالية تفشي المرض.

الفكرة وراء نموذج BlueDot هي كما يلي. الحصول على المعلومات في أقرب وقت ممكن عمال الرعاية الصحية على أمل أن يتمكنوا من تشخيص - وإذا لزم الأمر ، عزل - الأشخاص المصابين والذين يحتمل أن يكونوا معديين في مرحلة مبكرة من التهديد. يوضح خان أن الخوارزمية لا تستخدم بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لأنها "فوضوية للغاية". ومع ذلك ، قال لـ Recode: "المعلومات الرسمية ليست محدثة دائمًا". ووقت رد الفعل هو ما يهم لمنع تفشي المرض بنجاح.

كان خان يعمل كأخصائي أمراض معدية في تورنتو عام 2003 عندما حدث ذلك. وباء السارس. أراد تطوير طريقة جديدة لتتبع هذه الأنواع من الأمراض. بعد اختبار العديد من البرامج التنبؤية ، أطلق BlueDot في عام 2014 وجمع 9,4 مليون دولار لتمويل مشروعه. توظف الشركة حاليًا أربعين موظفًا ، الأطباء والمبرمجينالذين يطورون أداة تحليلية لتتبع الأمراض.

بعد جمع البيانات واختيارهم الأولي ، يدخلون اللعبة محللون. بعد علم الأوبئة إنهم يختبرون النتائج للتأكد من صحتها العلمية ثم يقدمون تقارير إلى الحكومة والأعمال والمتخصصين في الرعاية الصحية. عملاء.

وأضاف خان أن نظامه يمكن أن يستخدم أيضًا مجموعة من البيانات الأخرى ، مثل المعلومات حول مناخ منطقة معينة ودرجة الحرارة وحتى معلومات حول الماشية المحلية ، للتنبؤ بما إذا كان شخص مصاب بالمرض يمكن أن يتسبب في تفشي المرض. ويشير إلى أنه في وقت مبكر من عام 2016 ، تمكنت Blue-Dot من التنبؤ بتفشي فيروس زيكا في فلوريدا قبل ستة أشهر من تسجيله فعليًا في المنطقة.

تعمل الشركة بطريقة مماثلة وباستخدام تقنيات مماثلة. ميتابيوتارصد وباء السارس. وجد خبراؤها في وقت واحد أن الخطر الأكبر لظهور هذا الفيروس في تايلاند وكوريا الجنوبية واليابان وتايوان ، وقد فعلوا ذلك قبل أكثر من أسبوع من إعلان الحالات في هذه البلدان. تم استخلاص بعض استنتاجاتهم من تحليل بيانات رحلة الركاب.

تستخدم Metabiota ، مثل BlueDot ، معالجة اللغة الطبيعية لتقييم تقارير الأمراض المحتملة ، ولكنها تعمل أيضًا على تطوير نفس التكنولوجيا لمعلومات الوسائط الاجتماعية.

مارك جاليفان، المدير العلمي للبيانات في Metabiota ، أوضح لوسائل الإعلام أن المنصات والمنتديات عبر الإنترنت يمكن أن تشير إلى خطر تفشي المرض. يقول خبراء الطاقم أيضًا إنهم يستطيعون تقدير مخاطر انتشار مرض مزعج اجتماعيًا وسياسيًا بناءً على معلومات مثل أعراض المرض والوفيات وتوافر العلاج.

في عصر الإنترنت ، يتوقع الجميع عرضًا مرئيًا سريعًا وموثوقًا وربما مقروءًا للمعلومات حول تقدم وباء فيروس كورونا ، على سبيل المثال في شكل خريطة محدثة.

2. لوحة معلومات جامعة جونز هوبكنز لفيروس كورونا 2019-nCoV.

قام مركز علوم وهندسة النظم بجامعة جونز هوبكنز بتطوير لوحة أجهزة القياس الأكثر شهرة في العالم لفيروس كورونا (2). كما قدمت مجموعة البيانات الكاملة للتنزيل على شكل ورقة Google. تُظهر الخريطة الحالات الجديدة والوفيات المؤكدة وحالات الشفاء. تأتي البيانات المستخدمة في التصور من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك WHO و CDC و China CDC و NHC و DXY ، وهو موقع إلكتروني صيني يجمع تقارير NHC في الوقت الفعلي وتقارير حالة CCDC المحلية.

التشخيص في ساعات وليس أيام

سمع العالم لأول مرة عن مرض جديد ظهر في مدينة ووهان الصينية. 31 ديسمبر 2019 المدينة بعد أسبوع ، أعلن العلماء الصينيون أنهم تعرفوا على الجاني. في الأسبوع التالي ، طور المتخصصون الألمان أول اختبار تشخيصي (3). إنه سريع وأسرع بكثير مما كان عليه في أيام السارس أو الأوبئة المماثلة قبل وبعد.

في وقت مبكر من بداية العقد الماضي ، كان على العلماء الباحثين عن نوع من الفيروسات الخطيرة أن ينموها في خلايا حيوانية في أطباق بتري. يجب أن تكون قد خلقت فيروسات كافية لصنعها عزل الحمض النووي وقراءة الشفرة الجينية من خلال عملية تعرف باسم التسلسل. ومع ذلك ، في السنوات الأخيرة ، تطورت هذه التقنية بشكل كبير.

لم يعد العلماء بحاجة إلى زراعة الفيروس في الخلايا بعد الآن. يمكنهم الكشف مباشرة عن كميات صغيرة جدًا من الحمض النووي الفيروسي في رئتي المريض أو إفرازات الدم. ويستغرق ساعات وليس أيام.

يجري العمل على تطوير أدوات الكشف عن الفيروسات بشكل أسرع وأكثر ملاءمة. تعمل مختبرات Veredus ومقرها سنغافورة على مجموعة أدوات محمولة لاكتشاف ، فيريشيب سيتم طرح (4) للبيع اعتبارًا من 1 فبراير من هذا العام. ستعمل الحلول الفعالة والمحمولة أيضًا على تسريع عملية تحديد المصابين للحصول على الرعاية الطبية المناسبة عند نشر الفرق الطبية في الميدان ، خاصةً عندما تكون المستشفيات مكتظة.

جعلت التطورات التكنولوجية الحديثة من الممكن جمع نتائج التشخيص ومشاركتها في الوقت الفعلي تقريبًا. مثال على منصة من Quidel صوفيا أنا نظام PCR10 فيلم مصفوفة شركات BioFire التي تقدم اختبارات تشخيصية سريعة لمسببات أمراض الجهاز التنفسي متاحة على الفور من خلال الاتصال اللاسلكي بقواعد البيانات في السحابة.

تم ترتيب جينوم فيروس كورونا 2019-nCoV (COVID-19) بالكامل من قبل العلماء الصينيين بعد أقل من شهر من اكتشاف الحالة الأولى. تم الانتهاء من ما يقرب من عشرين آخرين منذ التسلسل الأول. بالمقارنة ، بدأ وباء فيروس السارس في أواخر عام 2002 ، ولم يكن الجينوم الكامل متاحًا حتى أبريل 2003.

يعد تسلسل الجينوم أمرًا بالغ الأهمية لتطوير التشخيصات واللقاحات ضد هذا المرض.

ابتكار المستشفى

5. روبوت طبي من مركز بروفيدنس الإقليمي الطبي في إيفريت.

لسوء الحظ ، فإن فيروس كورونا الجديد يهدد الأطباء أيضًا. وفقًا لـ CNN ، منع انتشار فيروس كورونا داخل وخارج المستشفى، العاملون في مركز بروفيدنس الإقليمي الطبي في إيفريت ، واشنطن الروبوت (5) ، الذي يقيس العلامات الحيوية في مريض منعزل ويعمل كمنصة لعقد المؤتمرات عبر الفيديو. الآلة أكثر من مجرد جهاز اتصال على عجلات مع شاشة مدمجة ، ولكنها لا تقضي تمامًا على العمالة البشرية.

لا يزال يتعين على الممرضات دخول الغرفة مع المريض. كما أنهم يتحكمون في روبوت لن يتعرض للعدوى ، على الأقل من الناحية البيولوجية ، لذلك ستُستخدم أجهزة من هذا النوع بشكل متزايد في علاج الأمراض المعدية.

بالطبع ، يمكن عزل الغرف ، لكنك تحتاج أيضًا إلى التهوية حتى تتمكن من التنفس. هذا يتطلب الجديد أنظمة التهويةمنع انتشار الميكروبات.

تلقت شركة Genano الفنلندية (6) ، التي طورت هذه الأنواع من التقنيات ، طلبًا سريعًا للمؤسسات الطبية في الصين. يذكر البيان الرسمي للشركة أن الشركة لديها خبرة واسعة في توفير المعدات اللازمة لمنع انتشار الأمراض المعدية في غرف المستشفيات المعقمة والمعزولة. في السنوات السابقة ، نفذت ، من بين أمور أخرى ، عمليات تسليم للمؤسسات الطبية في المملكة العربية السعودية خلال وباء فيروس كورونا. كما تم تسليم أجهزة فنلندية للتهوية الآمنة إلى المستشفى المؤقت الشهير للأشخاص المصابين بفيروس كورونا 2019-nCoV في ووهان ، والذي تم بناؤه بالفعل في غضون عشرة أيام.

6. رسم تخطيطي لنظام Genano في العازل

وبحسب جينانو ، فإن التكنولوجيا الحاصلة على براءة اختراع والمستخدمة في أجهزة التنقية "تقضي على جميع الميكروبات المحمولة جوًا مثل الفيروسات والبكتيريا وتقتلها". قادرة على التقاط الجسيمات الدقيقة التي يصل حجمها إلى 3 نانومتر ، ولا تحتوي أجهزة تنقية الهواء على مرشح ميكانيكي للمحافظة عليه ، ويتم ترشيح الهواء بواسطة مجال كهربائي قوي.

كان الفضول التقني الآخر الذي ظهر أثناء تفشي فيروس كورونا الماسحات الضوئية الحرارية، من بين أمور أخرى ، يتم التقاط الأشخاص المصابين بالحمى في المطارات الهندية.

الإنترنت - مؤلم أم مساعدة؟

على الرغم من موجة الانتقادات الهائلة للتكرار والنشر ونشر المعلومات المضللة والذعر ، لعبت أدوات وسائل التواصل الاجتماعي أيضًا دورًا إيجابيًا منذ تفشي المرض في الصين.

كما ورد ، على سبيل المثال ، من قبل موقع التكنولوجيا الصينية TMT Post ، وهي منصة اجتماعية لمقاطع الفيديو المصغرة. Douyin، وهو المعادل الصيني لـ TikTok المشهور عالميًا (7) ، أطلق قسمًا خاصًا لمعالجة المعلومات حول انتشار فيروس كورونا. تحت الهاشتاج # محاربة الالتهاب الرئوي، لا تنشر المعلومات من المستخدمين فحسب ، بل تنشر أيضًا تقارير الخبراء والمشورة.

بالإضافة إلى زيادة الوعي ونشر المعلومات المهمة ، تهدف Douyin أيضًا إلى أن تكون بمثابة أداة دعم للأطباء والموظفين الطبيين الذين يحاربون الفيروس ، وكذلك المرضى المصابين. المحلل دانيال احمد غرد بأن التطبيق أطلق "تأثير فيديو Jiayou" (أي التشجيع) الذي يجب على المستخدمين استخدامه لإرسال رسائل إيجابية لدعم الأطباء والمتخصصين في الرعاية الصحية والمرضى. يتم نشر هذا النوع من المحتوى أيضًا بواسطة مشاهير ومشاهير ومن يسمون مؤثرين.

اليوم ، يُعتقد أن الدراسة الدقيقة للاتجاهات في وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بالصحة يمكن أن تساعد العلماء وسلطات الصحة العامة بشكل كبير على التعرف على آليات انتقال المرض بين الناس وفهمها بشكل أفضل.

ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن وسائل التواصل الاجتماعي تميل إلى أن تكون "سياقية للغاية ومحلية بشكل متزايد" ، كما قال لصحيفة The Atlantic في عام 2016. سلطة مرسيليا، باحث في مدرسة البوليتكنيك الفيدرالية في لوزان ، سويسرا ، وخبير في مجال متنام يسميه العلماء "علم الأوبئة الرقمي". ومع ذلك ، أضاف ، في الوقت الحالي ، لا يزال الباحثون يحاولون بالأحرى فهم ما إذا كانت وسائل التواصل الاجتماعي تتحدث عن مشاكل صحية تعكس في الواقع ظواهر وبائية أم لا (8).

8. الصينيون يلتقطون صور سيلفي وهم يرتدون أقنعة.

نتائج التجارب الأولى في هذا الصدد غير واضحة. بالفعل في عام 2008 ، أطلق مهندسو Google أداة للتنبؤ بالأمراض - جوجل انفلونزا الاتجاهات (GFT). خططت الشركة لاستخدامه لتحليل بيانات محرك بحث Google للأعراض وكلمات الإشارة. في ذلك الوقت ، أعربت عن أملها في أن يتم استخدام النتائج للتعرف بدقة وعلى الفور على "الخطوط العريضة" لتفشي الإنفلونزا وحمى الضنك - قبل أسبوعين من المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها. (CDC) ، التي تعتبر أبحاثها أفضل معيار في هذا المجال. ومع ذلك ، فإن نتائج Google بشأن التشخيص المبكر المستند إلى إشارات الإنترنت للأنفلونزا في الولايات المتحدة ولاحقًا الملاريا في تايلاند اعتبرت غير دقيقة للغاية.

التقنيات والأنظمة التي "تتنبأ" بالأحداث المختلفة ، بما في ذلك. مثل انفجار أعمال الشغب أو الأوبئة ، عملت Microsoft أيضًا ، والتي أطلقت في عام 2013 ، بالتعاون مع معهد التخنيون الإسرائيلي ، برنامجًا للتنبؤ بالكوارث يعتمد على تحليل المحتوى الإعلامي. بمساعدة تشريح العناوين متعددة اللغات ، كان على "ذكاء الكمبيوتر" التعرف على التهديدات الاجتماعية.

قام العلماء بفحص تسلسلات معينة من الأحداث ، مثل المعلومات حول الجفاف في أنغولا ، والتي أدت إلى تنبؤات في أنظمة التنبؤ حول وباء الكوليرا المحتمل ، حيث وجدوا صلة بين الجفاف وزيادة حدوث المرض. تم إنشاء إطار عمل النظام على أساس تحليل المنشورات الأرشيفية لصحيفة نيويورك تايمز ، بدءًا من عام 1986. تضمن التطوير الإضافي وعملية التعلم الآلي استخدام موارد الإنترنت الجديدة.

حتى الآن ، بناءً على نجاح BlueDot و Metabiota في التنبؤ الوبائي ، قد يميل المرء إلى استنتاج أن التنبؤ الدقيق ممكن في المقام الأول على أساس البيانات "المؤهلة" ، أي مصادر مهنية وموثوقة ومتخصصة ، وليس فوضى مجتمعات الإنترنت والبوابات.

ولكن ربما يتعلق الأمر بخوارزميات أكثر ذكاءً وتعلم آلي أفضل؟