Rezumat:
Nimeni nu vrea să se gândească la următoarea pandemie. Dar trebuie să fim pregătiți, ceea ce naște nevoia unui sistem de monitorizare a transmiterii bolilor pentru a se putea interveni la timp.
De aceea, GoodLabs Studio, o companie cu legături cu Universitatea din Waterloo, promovează puterea învățării automate și a inteligenței artificiale (AI) pentru a alerta autoritățile din domeniul sănătății cu informații în timp real bazate pe date pentru luarea deciziilor de prevenire a unei viitoare pandemii, scrie Tech Xplore.
La începutul anului 2021, Departamentul de Apărare Națională (DND) al Canadei a cerut propuneri de inovații care întăresc răspunsul la viitoarele pandemii. GoodLabs, cofondat de Thomas Lo, a profitat de această oportunitate și de atunci a câștigat două granturi succesive de la DND pentru a dezvolta Sistemul de detectare a anomaliilor de sindrom (SADS).
SADS este un sistem de monitorizare a transmiterii bolilor la scară largă pentru a detecta modele atipice de boli în comunități, astfel încât liderii politici și responsabilii cu asistența medicală să poată acționa rapid.
„Am învățat de la COVID-19 cât de rapid evoluează pandemiile și, prin urmare, cât de valoroase sunt datele fiabile în timp real pentru înțelegerea riscurilor”, spune dr. Jean-Paul Lam.
Cum funcționează acest sistem de monitorizare a transmiterii bolilor
Totul începe de la o aplicație mobilă dintr-un cabinet medical sau o clinică de îngrijire a sănătății. Aplicația SADS utilizează procesarea limbajului natural pentru a capta în mod anonim simptomele descrise în timpul conversației pacient-medic.
Datele respective sunt apoi agregate și clasificate folosind învățarea profundă a limbajului în scopul detectării creșterii simptomelor atipice în cadrul populației și al evaluării riscului de răspândire.
Desigur, este vital ca colectarea și analiza datelor să nu compromită confidențialitatea niciunui pacient. Pentru a menține confidențialitatea, echipa a implementat tehnologia AI de procesare a limbajului natural (NLP) în cadrul aplicației, în loc să încarce datele conversației în cloud.
Informațiile personale ale pacientului sunt protejate și doar detaliile necesare (simptome, vârstă, sex, locație) sunt colectate și agregate.
La ce folosește un astfel de sistem
Platforma din spatele SADS utilizează analitize de învățare automată pentru a codifica simptomele în conformitate cu Clasificarea Internațională a Bolilor (ICD-10) și pentru a clasifica cât de tipice sau atipice sunt acestea.
Urmărind simptomele atipice de-a lungul timpului, SADS construiește o vizualizare statistică reprezentând modul în care o nouă boală s-ar putea răspândi într-o comunitate. Sistemul generează o alertă cu informațiile cheie despre un potențial focar și o partajează în timp real cu autoritățile de sănătate și guvernamentale.
Atunci când echipa a efectuat o simulare a focarului de COVID-19 în 2020 în mai multe orașe canadiene, au descoperit că Toronto, de exemplu, a avut deja un focar detectabil cu o săptămână întreagă înainte ca orașul să declare blocarea. Simularea sugerează că dacă SADS ar fi fost disponibil în acel moment, ar fi fost posibil un răspuns mai proactiv.
Având potențialul de a agrega datele de sănătate generate în întreaga lume, SADS ar putea fi utilizat la nivel local, național și global sau, cel puțin, aceasta este viziunea proiectului.
„Credem fundamental că există o oportunitate nelimitată de impact pozitiv”, spune Lo.
„Ne propunem să implementăm sistemul de detectare a anomaliilor de sindrom în triajele spitalelor, clinici, telesănătate și forumuri de eHealth, un sistem care poate oferi guvernului și entităților de sănătate autorizate o avertizare timpurie cu privire la următoarea pandemie și modelul de răspândire a acesteia”, a adăugat Lo.
Cautari populare pe Revista Verso::
O mișcare turbulentă misterioasă în atmosfera Soarelui, dezvăluită de inteligența artificială
Descoperire în domeniul fizicii. Inteligența artificială, implicată într-un experiment de fuziune nucleară
Fețele generate de inteligența artificială inspiră mai multă încredere decât cele reale
Un cercetător avertizează că inteligența artificială ar putea fi deja conștientă
