Inteligența artificială poate prezice epidemiile: cum ar putea salva vieți

Potențialul AI de a analiza munți de date este de neegalat. Acum, ar putea salva vieți.

Aceasta a fost, pe scurt, natura unei investigații recente a ProPublica, care a constatat că IA instruită pe date de mediu legate de Ebola era capabilă să semnaleze zonele cunoscute de focar și chiar mai mult, potențialele viitoare locuri de focar trecute cu vederea anterior de agențiile guvernamentale.

Inteligența artificială poate salva vieți

Nigeria – care datorită unui răspuns rapid din partea Centrelor sale pentru Controlul Bolilor a reușit să iasă relativ nevătămată din focarul mortal de Ebola din Africa de Vest în 2014 – a găzduit peste jumătate din locațiile desemnate, potrivit analizei. Cu toate acestea, Ebola nu mai este pe radarul țării, deoarece guvernul său alege să se concentreze pe variola maimuțelor.

ProPublica susține că descoperirile lor ilustrează faptul că oficialii din domeniul sănătății au controlul bolilor cu totul defazat, deoarece practicile actuale se bazează prea mult pe datele fie de după apariția unui focar, fie de la focarele din trecut.

Singura biserică din lume construită în interiorul unui copac: unde se află lăcașul de cult inedit, mii de turiști vin să-l viziteze anual

Patru alimente de evitat în Postul Crăciunului, conform preotului Vasile Ioana

„A fi proactiv este cea mai bună linie de apărare – dacă aștepți, mulți oameni vor fi murit”, a declarat, pentru ProPublica, Solomon Chieloka Okoli, cercetător la Nigerian Field Epidemiology and Laboratory Training Network.

Așa-numitele zone de răspândire din natură, unde o boală trece mai întâi de la animalele infectate la oameni, necesită o inspecție mai atentă. Pădurile care au fost tăiate parțial sunt o sursă obișnuită, deoarece în zonele sterpe animalele și oamenii se pot amesteca.

În colaborare cu oamenii de știință, anchetatorii ProPublica au alimentat un algoritm de inteligență artificială cu date din zonele care găzduiesc animale care sunt vectori Ebola cunoscuți (cum ar fi liliecii). Aceste date au inclus pierderea copacilor și modificările populației umane. De acolo, AI a cântărit importanța acelor factori în focarele anterioare de Ebola, apoi i-a aplicat în satele din zone care ar putea adăposti animale purtătoare de Ebola, dar care nu fuseseră locuri de răspândire înainte.

Verdictul AI? 51 de locații au avut modele de pierdere a copacilor similare cu focarele anterioare de Ebola – 27 dintre ele în Nigeria.