Tagna ang usa ka epidemya sa dili pa kini moigo

Ang Canadian BlueDot algorithm mas paspas kay sa mga eksperto sa pag-ila sa hulga gikan sa pinakabag-o nga coronavirus. Gipahibalo niya ang iyang mga kliyente sa hulga sa mga adlaw sa wala pa ang US Centers for Disease Control and Prevention (CDC) ug ang World Health Organization (WHO) nagpadala ug opisyal nga mga pahibalo sa kalibutan.

Kamran Khan (1), doktor, espesyalista sa makatakod nga sakit, founder ug CEO sa programa BlueDot, gipatin-aw sa usa ka press interview kon sa unsang paagi kining sayo nga sistema sa pasidaan naggamit sa artipisyal nga paniktik, lakip ang natural nga pagproseso sa pinulongan ug pagkat-on sa makina, aron masubay bisan ang usa ka gatos ka makatakod nga mga sakit sa samang higayon. Mga 100 ka artikulo sa 65 ka lengguwahe ang gina-analisar kada adlaw.

1. Kamran Khan ug usa ka mapa nga nagpakita sa pagkaylap sa Wuhan coronavirus.

Kini nga datos nagpahibalo sa mga kompanya kung kanus-a ipahibalo sa ilang mga kostumer ang potensyal nga presensya ug pagkaylap sa usa ka makatakod nga sakit. Ang ubang mga datos, sama sa impormasyon bahin sa mga itineraryo sa pagbiyahe ug mga biyahe, makatabang sa paghatag ug dugang nga impormasyon bahin sa posibilidad sa pag-uswag sa outbreak.

Ang ideya luyo sa modelo sa BlueDot mao ang mosunod. pagkuha og impormasyon sa labing dali nga panahon mga trabahante sa pag-atiman sa panglawas sa paglaum nga sila makadayagnos - ug, kung kinahanglan, ihimulag - nataptan ug posibleng makatakod nga mga tawo sa sayong bahin sa hulga. Gipasabot ni Khan nga ang algorithm wala mogamit sa datos sa social media tungod kay kini "sobra ka gubot". Bisan pa, "ang opisyal nga kasayuran dili kanunay nga bag-o," ingon niya sa Recode. Ug ang oras sa reaksyon mao ang hinungdanon aron malampuson nga mapugngan ang usa ka pagbuto.

Si Khan nagtrabaho isip usa ka espesyalista sa makatakod nga sakit sa Toronto kaniadtong 2003 sa dihang kini nahitabo. epidemya sa SARS. Gusto niya nga maghimo usa ka bag-ong paagi aron masubay ang kini nga mga klase sa sakit. Pagkahuman sa pagsulay sa daghang mga prediktibo nga programa, gilunsad niya ang BlueDot kaniadtong 2014 ug gipataas ang $9,4 milyon nga pondo alang sa iyang proyekto. Ang kompanya karon adunay kap-atan ka mga empleyado, mga doktor ug programmerkinsa nag-develop ug analytical tool aron masubay ang mga sakit.

Pagkahuman sa pagkolekta sa datos ug sa ilang inisyal nga pagpili, sila mosulod sa dula analista. pagkahuman mga epidemiologist Gisusi nila ang mga nahibal-an alang sa kabalido sa siyensya ug dayon i-report balik sa gobyerno, negosyo, ug mga propesyonal sa pag-atiman sa panglawas. mga kliyente.

Gidugang ni Khan nga ang iyang sistema mahimo usab nga mogamit usa ka lainlaing mga datos, sama sa kasayuran bahin sa klima sa usa ka partikular nga lugar, temperatura, ug bisan ang kasayuran bahin sa lokal nga kahayupan, aron matagna kung ang usa nga nataptan sa sakit mahimong hinungdan sa usa ka pag-ulbo. Iyang gitumbok nga niadto pang 2016, ang Blue-Dot nakatagna na og Zika virus outbreak sa Florida unom ka buwan una pa kini marehistro sa maong lugar.

Ang kompanya naglihok sa parehas nga paagi ug naggamit sa parehas nga mga teknolohiya. Metabiotpagmonitor sa epidemya sa SARS. Ang mga eksperto niini sa usa ka higayon nakit-an nga ang labing kadaghan nga peligro sa pagtungha sa kini nga virus sa Thailand, South Korea, Japan ug Taiwan, ug gibuhat nila kini kapin sa usa ka semana sa wala pa ang pagpahibalo sa mga kaso sa kini nga mga nasud. Pipila sa ilang mga konklusyon gikuha gikan sa pag-analisar sa datos sa paglupad sa pasahero.

Ang Metabiota, sama sa BlueDot, naggamit sa natural nga pagproseso sa pinulongan aron sa pagtimbang-timbang sa potensyal nga mga taho sa sakit, apan nagtrabaho usab sa pagpalambo sa samang teknolohiya alang sa impormasyon sa social media.

Mark Gallivan, ang siyentipikong direktor sa datos sa Metabiota, nagpatin-aw sa media nga ang mga online platform ug mga forum mahimong magpahibalo sa peligro sa usa ka outbreak. Ang mga eksperto sa kawani nag-ingon usab nga ilang mabanabana ang peligro sa usa ka sakit nga hinungdan sa sosyal ug politikal nga kagubot base sa kasayuran sama sa mga sintomas sa sakit, pagka-mortal ug pagkaanaa sa pagtambal.

Sa panahon sa Internet, ang tanan nagpaabut sa usa ka dali, kasaligan ug tingali mabasa nga biswal nga presentasyon sa kasayuran bahin sa pag-uswag sa epidemya sa coronavirus, pananglitan, sa porma sa usa ka updated nga mapa.

2. Ang Johns Hopkins University Coronavirus 2019-nCoV Dashboard.

Ang Center for Systems Science and Engineering sa Johns Hopkins University nakahimo tingali sa labing inila nga coronavirus dashboard sa kalibutan (2). Naghatag usab kini sa kompleto nga dataset alang sa pag-download ingon usa ka sheet sa Google. Ang mapa nagpakita sa mga bag-ong kaso, nakumpirma nga pagkamatay ug pagkaayo. Ang datos nga gigamit para sa visualization nagagikan sa lain-laing tinubdan, lakip ang WHO, CDC, China CDC, NHC, ug DXY, usa ka Chinese nga website nga nag-aggregate sa mga report sa NHC ug real-time nga lokal nga mga report sa sitwasyon sa CCDC.

Mga diagnostic sa mga oras, dili mga adlaw

Ang kalibutan una nga nakadungog bahin sa usa ka bag-ong sakit nga nagpakita sa Wuhan, China. 31 Disyembre 2019 Usa ka semana ang milabay, gipahibalo sa mga siyentipiko sa China nga nahibal-an na nila ang hinungdan. Pagkasunod semana, ang German nga mga espesyalista nakahimo sa unang diagnostic test (3). Kini paspas, labi ka paspas kaysa sa panahon sa SARS o parehas nga mga epidemya sa wala pa ug pagkahuman.

Ingon ka sayo sa pagsugod sa miaging dekada, ang mga siyentista nga nangita usa ka matang sa peligro nga virus kinahanglan nga motubo kini sa mga selula sa hayop sa mga pinggan nga Petri. Kinahanglan nga nakahimo ka og igo nga mga virus aron mahimo ibulag ang DNA ug basaha ang genetic code pinaagi sa proseso nga nailhang pagkasunodsunod. Bisan pa, sa bag-ohay nga mga tuig kini nga teknik labi nga naugmad.

Dili na kinahanglan nga patuboon sa mga siyentipiko ang virus sa mga selyula. Direkta nilang makit-an ang gamay kaayo nga kantidad sa viral DNA sa baga o mga sekreto sa dugo sa usa ka pasyente. Ug nagkinahanglan kini og mga oras, dili mga adlaw.

Nagpadayon ang pagtrabaho aron mapalambo ang labi ka paspas ug labi ka dali nga mga himan sa pag-ila sa virus. Ang Veredus Laboratories nga nakabase sa Singapore nagtrabaho sa usa ka portable kit aron makit-an, VereChip (4) ibaligya gikan sa Pebrero 1 karong tuiga. Ang episyente ug madaladala nga mga solusyon makapapaspas usab sa pag-ila sa mga nataptan alang sa tukmang medikal nga pag-atiman sa dihang mag-deploy og mga medical team sa field, ilabina kung ang mga ospital naghuot.

Ang mga bag-o nga pag-uswag sa teknolohiya nagpaposible sa pagkolekta ug pagpaambit sa mga resulta sa diagnostic sa hapit sa tinuud nga oras. Pananglitan sa plataporma gikan sa Quidel Sofia akong sistema PCR10 FilmArray Ang mga kompanya sa BioFire nga naghatag paspas nga mga pagsusi sa diagnostic alang sa mga pathogen sa respiratoryo magamit dayon pinaagi sa wireless nga koneksyon sa mga database sa panganod.

Ang 2019-nCoV coronavirus (COVID-19) genome bug-os nga gisunod-sunod sa mga Chinese scientist wala pay usa ka buwan human nadiskubre ang unang kaso. Dul-an sa baynte pa ang nahuman sukad sa unang pagkasunodsunod. Sa pagtandi, ang epidemya sa SARS virus nagsugod sa ulahing bahin sa 2002, ug ang kompleto nga genome niini dili magamit hangtod sa Abril 2003.

Ang pagkasunud-sunod sa genome hinungdanon sa pagpauswag sa mga diagnostic ug mga bakuna batok niini nga sakit.

Pagbag-o sa Ospital

5. Medikal nga robot gikan sa Providence Regional Medical Center sa Everett.

Ikasubo, ang bag-ong coronavirus naghulga usab sa mga doktor. Sumala sa CNN, pagpugong sa pagkaylap sa coronavirus sa sulod ug gawas sa ospital, staff sa Providence Regional Medical Center sa Everett, Washington, naggamit Trabaho (5), nga nagsukod sa hinungdanon nga mga timailhan sa usa ka nahilit nga pasyente ug naglihok ingon usa ka platform sa komperensya sa video. Ang makina labaw pa sa usa ka communicator sa mga ligid nga adunay built-in nga screen, apan dili kini hingpit nga makawagtang sa trabaho sa tawo.

Ang mga nars kinahanglan pa nga mosulod sa kwarto kauban ang pasyente. Gikontrol usab nila ang usa ka robot nga dili maladlad sa impeksyon, labing menos biologically, mao nga ang mga aparato sa kini nga klase labi nga magamit sa pagtambal sa mga makatakod nga sakit.

Siyempre, ang mga lawak mahimong insulated, apan kinahanglan ka usab nga mag-ventilate aron ikaw makaginhawa. Nagkinahanglan kini og bag-o mga sistema sa bentilasyonpagpugong sa pagkaylap sa mga mikrobyo.

Ang kompanya sa Finnish nga Genano (6), nga nagpalambo sa kini nga mga matang sa mga teknik, nakadawat usa ka hayag nga mando alang sa mga institusyong medikal sa China. Ang opisyal nga pahayag sa kompanya nag-ingon nga ang kompanya adunay daghang kasinatian sa paghatag kagamitan aron mapugngan ang pagkaylap sa mga makatakod nga sakit sa mga sterile ug nahilit nga mga kwarto sa ospital. Sa nangaging mga tuig, nagpahigayon siya, taliwala sa ubang mga butang, mga paghatud sa mga institusyong medikal sa Saudi Arabia sa panahon sa epidemya sa MERS virus. Ang mga gamit sa Finnish alang sa luwas nga bentilasyon gihatud usab sa bantog nga temporaryo nga ospital alang sa mga tawo nga nataptan sa 2019-nCoV coronavirus sa Wuhan, natukod na sa napulo ka adlaw.

6. Diagram sa sistema sa Genano sa insulator

Ang patente nga teknolohiya nga gigamit sa mga purifier "nagwagtang ug nagpatay sa tanan nga mga mikrobyo sa hangin sama sa mga virus ug bakterya," sumala ni Genano. May katakus sa pagkuha sa maayong mga partikulo nga gamay sa 3 nanometer, ang mga air purifier wala’y mekanikal nga pagsala aron mapadayon, ug ang hangin gisala sa usa ka kusog nga natad sa kuryente.

Ang laing teknikal nga pagkamausisaon nga mitumaw sa panahon sa epidemya sa coronavirus mao mga thermal scanner, gigamit, lakip sa ubang mga butang, ang mga tawo nga adunay hilanat gikuha sa mga tugpahanan sa India.

Internet - masakitan o tabang?

Bisan pa sa dako nga balud sa pagsaway alang sa pagkopya ug pagsabwag, pagkaylap sa sayop nga impormasyon ug kalisang, ang mga himan sa social media adunay positibo usab nga papel sukad sa pag-ulbo sa China.

Sama sa gitaho, pananglitan, sa site sa teknolohiya sa China nga TMT Post, usa ka sosyal nga plataporma alang sa mga mini-video. douyin, nga katumbas sa Intsik sa bantog nga TikTok (7), naglansad usa ka espesyal nga bahin aron maproseso ang kasayuran bahin sa pagkaylap sa coronavirus. Ubos sa hashtag #FightPneumonia, nagmantala dili lamang sa impormasyon gikan sa mga tiggamit, apan usab sa eksperto nga mga taho ug tambag.

Gawas pa sa pagpataas sa kahibalo ug pagpakaylap sa hinungdanon nga kasayuran, gitumong usab ni Douyin nga magsilbi nga himan nga suporta alang sa mga doktor ug kawani sa medikal nga nakig-away sa virus, ingon man mga nataptan nga mga pasyente. Analista Daniel Ahmad nag-tweet nga ang app naglunsad og "Jiayou video effect" (nagpasabot sa pagdasig) nga gamiton sa mga tiggamit sa pagpadala og mga positibong mensahe agig suporta sa mga doktor, healthcare professional, ug mga pasyente. Kini nga matang sa sulud gipatik usab sa mga bantog nga tawo, mga sikat ug gitawag nga mga influencer.

Karon, gituohan nga ang usa ka mabinantayon nga pagtuon sa mga uso sa social media nga may kalabotan sa kahimsog makatabang kaayo sa mga siyentipiko ug mga awtoridad sa panglawas sa publiko aron mas mailhan ug masabtan ang mga mekanismo sa pagpasa sa sakit tali sa mga tawo.

Sa usa ka bahin tungod kay ang social media lagmit nga "labi ka konteksto ug labi ka hyperlocal," giingnan niya ang The Atlantic kaniadtong 2016. Marseille nga salad, usa ka tigdukiduki sa Federal Polytechnic School sa Lausanne, Switzerland, ug usa ka eksperto sa nagtubo nga natad nga gitawag sa mga siyentista "Digital Epidemiology". Bisan pa, sa pagkakaron, dugang niya, ang mga tigdukiduki naningkamot pa nga masabtan kung ang social media naghisgot bahin sa mga problema sa kahimsog nga tinuod nga nagpakita sa epidemiological phenomena o dili (8).

8. Nag-selfie ang mga Intsik nga naka-maskara.

Ang mga resulta sa unang mga eksperimento niining bahina dili klaro. Niadtong 2008, ang mga inhenyero sa Google naglansad ug himan sa pagtagna sa sakit - Google Flu Trends (GFT). Nagplano ang kompanya nga gamiton kini aron analisahon ang datos sa search engine sa Google alang sa mga simtomas ug mga pulong nga signal. Niadtong panahona, siya naglaum nga ang mga resulta magamit sa tukma ug diha-diha dayon nga pag-ila sa mga "outlines" sa influenza ug dengue outbreaks - duha ka semana nga mas sayo kaysa sa US Centers for Disease Control and Prevention. (CDC), kansang panukiduki gikonsiderar nga labing kaayo nga sumbanan sa natad. Bisan pa, ang mga resulta sa Google sa sayo nga Internet signal-based diagnosis sa trangkaso sa US ug sa ulahi nga malaria sa Thailand giisip nga dili tukma.

Mga teknik ug sistema nga "nagtagna" sa lainlaing mga panghitabo, lakip. sama sa pagbuto sa mga kagubot o mga epidemya, nagtrabaho usab ang Microsoft, nga kaniadtong 2013, kauban ang Israeli Technion Institute, naglansad usa ka programa sa panagna sa katalagman base sa pag-analisar sa sulud sa media. Sa tabang sa vivisection sa multilingguwal nga mga ulohan, ang "computer intelligence" kinahanglang makaila sa mga hulga sa katilingban.

Gisusi sa mga siyentista ang pipila ka han-ay sa mga panghitabo, sama sa impormasyon bahin sa hulaw sa Angola, nga nagpatunghag mga panagna sa mga sistema sa pagtagna bahin sa usa ka posible nga epidemya sa kolera, tungod kay nakakaplag sila og koneksyon tali sa hulaw ug sa pagtaas sa insidente sa sakit. Ang balangkas sa sistema gimugna pinasukad sa pagtuki sa mga publikasyon sa archival sa New York Times, sugod sa 1986. Ang dugang nga pag-uswag ug ang proseso sa pagkat-on sa makina naglambigit sa paggamit sa bag-ong mga kapanguhaan sa Internet.

Sa pagkakaron, base sa kalampusan sa BlueDot ug Metabiota sa epidemiological forecasting, ang usa mahimong matintal sa paghinapos nga ang usa ka tukma nga panagna posible sa panguna base sa "kwalipikado" nga datos, i.e. propesyonal, gipamatud-an, espesyal nga mga tinubdan, dili ang kagubot sa Internet ug portal nga mga komunidad.

Apan tingali kini tanan bahin sa mas maalamon nga mga algorithm ug mas maayo nga pagkat-on sa makina?