Sagen Sie eine Epidemie voraus, bevor sie ausbricht

Der kanadische BlueDot-Algorithmus erwies sich als schneller als Spezialisten bei der Erkennung der Bedrohung durch das neueste Coronavirus. Er informierte seine Kunden über die Bedrohung mehrere Tage bevor die US-amerikanischen Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CDC) und die Weltgesundheitsorganisation (WHO) offizielle Mitteilungen an die Welt verschickten.

Kamran Khan (1), Arzt, Spezialist für Infektionskrankheiten, Gründer und CEO des Programms Blauer Punkt, erklärte in einem Presseinterview, wie dieses Frühwarnsystem künstliche Intelligenz, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen, zur Überwachung nutzt hundert ansteckende Krankheiten gleichzeitig. Täglich werden etwa 100 Artikel in 65 Sprachen analysiert.

1. Kamran Khan und eine Karte, die die Ausbreitung des Wuhan-Coronavirus zeigt.

Diese Daten signalisieren Unternehmen, wann sie ihre Kunden über das mögliche Vorhandensein und die Ausbreitung einer Infektionskrankheit informieren müssen. Andere Daten wie Reise- und Fluginformationen können zusätzliche Hinweise auf die Wahrscheinlichkeit eines Ausbruchs liefern.

Die Idee hinter dem BlueDot-Modell ist folgende. Informieren Sie sich so schnell wie möglich Gesundheitspersonal in der Hoffnung, dass sie infizierte und potenziell infektiöse Menschen frühzeitig diagnostizieren und bei Bedarf isolieren können. Khan erklärt, dass der Algorithmus keine Social-Media-Daten nutzt, weil diese „zu chaotisch“ seien. Allerdings seien „offizielle Informationen nicht immer aktuell“, sagte er gegenüber Recode. Um einen Ausbruch erfolgreich zu verhindern, kommt es auf die Reaktionszeit an.

Als es 2003 passierte, arbeitete Khan als Spezialist für Infektionskrankheiten in Toronto. die SARS-Epidemie. Er wollte eine neue Methode zur Verfolgung dieser Art von Krankheiten entwickeln. Nachdem er mehrere Prognoseprogramme getestet hatte, startete er 2014 BlueDot und sammelte 9,4 Millionen US-Dollar an Fördermitteln für sein Projekt. Das Unternehmen beschäftigt derzeit vierzig Mitarbeiter, Ärzte und Programmiererdie ein Analysetool zur Verfolgung von Krankheiten entwickeln.

Nach dem Sammeln der Daten und ihrer ersten Auswahl betreten sie das Spiel Analysten. Dann Epidemiologie Sie prüfen die Ergebnisse auf wissenschaftliche Gültigkeit und berichten dann an Behörden, Unternehmen und Gesundheitsexperten. Kunden.

Khan fügte hinzu, dass sein System auch eine Reihe anderer Daten nutzen kann, etwa Informationen über das Klima und die Temperatur eines bestimmten Gebiets und sogar Informationen über den örtlichen Viehbestand, um vorherzusagen, ob jemand, der mit der Krankheit infiziert ist, wahrscheinlich einen Ausbruch auslöst. Er weist darauf hin, dass Blue-Dot bereits 2016 einen Ausbruch des Zika-Virus in Florida vorhersagen konnte, sechs Monate bevor er tatsächlich in der Region gemeldet wurde.

Das Unternehmen arbeitet auf ähnliche Weise und nutzt ähnliche Technologien. MetabiotaÜberwachung der ARVI-Epidemie. Seine Experten stellten einmal fest, dass das größte Risiko für das Auftreten dieses Virus in Thailand, Südkorea, Japan und Taiwan besteht, und zwar mehr als eine Woche vor der Bekanntgabe von Krankheitsfällen in diesen Ländern. Einige ihrer Schlussfolgerungen basieren auf der Analyse von Daten zu Passagierflügen.

Metabiota nutzt wie BlueDot die Verarbeitung natürlicher Sprache, um potenzielle Krankheitsberichte auszuwerten, arbeitet aber auch an der Entwicklung derselben Technologie für Social-Media-Informationen.

Mark Gallivan, Data Science Director von Metabiota, erklärte den Medien, dass Online-Plattformen und Foren auf das Risiko eines Ausbruchs hinweisen können. Personalexperten geben außerdem an, dass sie anhand von Informationen wie Krankheitssymptomen, Sterblichkeit und Zugang zu Behandlung das Risiko einer Ausbreitung einer Krankheit einschätzen können, was zu sozialen und politischen Unruhen führen könnte.

Im Zeitalter des Internets erwartet jeder eine schnelle, zuverlässige und möglichst gut lesbare visuelle Darstellung von Informationen über den Verlauf der Coronavirus-Epidemie, beispielsweise in Form einer aktualisierten Karte.

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

Das Center for Systems Science and Engineering der Johns Hopkins University hat das vielleicht berühmteste Coronavirus-Dashboard der Welt entwickelt (2). Außerdem stellte er den kompletten Datensatz als Google Sheet zum Download bereit. Die Karte zeigt neue Fälle, bestätigte Todesfälle und Genesungen. Die für die Visualisierung verwendeten Daten stammen aus verschiedenen Quellen, darunter WHO, CDC, China CDC, NHC und DXY, einer chinesischen Website, die NHC-Berichte und lokale CCDC-Lageberichte in Echtzeit integriert.

Diagnose in Stunden, nicht in Tagen

Die Welt hörte zum ersten Mal von einer neuen Krankheit, die in Wuhan, China, auftrat. 31 Dezember 2019 Eine Woche später gaben chinesische Wissenschaftler bekannt, dass sie den Täter identifiziert hätten. In der darauffolgenden Woche entwickelten deutsche Experten den ersten Diagnosetest (3). Es geht schnell, viel schneller als während SARS oder ähnlichen Epidemien davor und danach.

Zu Beginn des letzten Jahrzehnts mussten Wissenschaftler, die nach einem gefährlichen Virus suchten, es in Tierzellen in Petrischalen züchten. Sie müssen genügend Viren erstellt haben, um sie zu erstellen DNA isolieren und lesen Sie den genetischen Code durch einen Prozess namens Sequenzierung. Allerdings hat diese Technik in den letzten Jahren eine enorme Entwicklung erfahren.

Wissenschaftler müssen das Virus nicht einmal mehr in Zellen züchten. Sie können sehr kleine Mengen viraler DNA in der Lunge oder im Blutsekret eines Patienten direkt nachweisen. Und es dauert Stunden, nicht Tage.

Es wird daran gearbeitet, noch schnellere und komfortablere Virenerkennungstools zu entwickeln. Veredus Laboratories mit Sitz in Singapur arbeitet an einem tragbaren Nachweiskit VereChip (4) wird ab dem 1. Februar dieses Jahres in den Handel kommen. Dank effizienter und tragbarer Lösungen wird die Identifizierung infizierter Personen für eine angemessene medizinische Versorgung durch medizinische Teams vor Ort auch schneller möglich sein, insbesondere bei überfüllten Krankenhäusern.

Jüngste technologische Fortschritte haben es möglich gemacht, Diagnoseergebnisse nahezu in Echtzeit zu sammeln und zu teilen. Ein Beispiel einer Plattform von Quidel Sofia Ich bin ein System PCR10 FilmArray Die schnellen Diagnosetests von BioFire für Atemwegserreger sind über drahtlose Verbindungen zu cloudbasierten Datenbanken sofort verfügbar.

Das Genom des Coronavirus 2019-nCoV (COVID-19) wurde von chinesischen Wissenschaftlern weniger als einen Monat nach Entdeckung des ersten Falles vollständig sequenziert. Seit der ersten Sequenzierung wurden fast zwanzig weitere abgeschlossen. Im Vergleich dazu begann die SARS-Virus-Epidemie Ende 2002 und das vollständige Genom des Virus war erst im April 2003 verfügbar.

Genomsequenzen sind für die Entwicklung von Diagnostika und Impfstoffen gegen diese Krankheit von entscheidender Bedeutung.

Krankenhausinnovationen

5. Medizinischer Roboter vom Providence Regional Medical Center in Everett.

Leider bedroht das neue Coronavirus auch Ärzte. Laut CNN, laut Verhindern Sie die Ausbreitung des Coronavirus innerhalb und außerhalb des Krankenhauses, Mitarbeiter des Providence Regional Medical Center in Everett, Washington, genießen Arbeit (5), das die Vitalfunktionen eines isolierten Patienten misst und als Videokonferenzplattform fungiert. Die Maschine ist mehr als nur ein Kommunikationsgerät auf Rädern mit integriertem Bildschirm, sie macht menschliche Arbeit jedoch nicht völlig überflüssig.

Das Pflegepersonal muss weiterhin mit dem Patienten das Zimmer betreten. Sie steuern auch einen Roboter, der zumindest biologisch keiner Kontamination ausgesetzt ist, sodass Geräte dieser Art zunehmend bei der Behandlung von Infektionskrankheiten eingesetzt werden.

Natürlich können Räume isoliert werden, aber sie müssen auch belüftet werden, damit man atmen kann. Dies erfordert Neues Lüftungssysteme, wodurch die Ausbreitung von Keimen verhindert wird.

Das finnische Unternehmen Genano (6), das diese Art von Techniken entwickelt hat, erhielt einen Expressauftrag für medizinische Einrichtungen in China. In der offiziellen Erklärung des Unternehmens heißt es, dass das Unternehmen über umfassende Erfahrung in der Bereitstellung von Geräten zur Verhinderung der Ausbreitung von Infektionskrankheiten in sterilen und isolierten Krankenhauszimmern verfügt. In den Vorjahren wurden unter anderem Lieferungen an medizinische Einrichtungen in Saudi-Arabien während der MERS-Virus-Epidemie durchgeführt. Finnische Geräte zur sicheren Beatmung wurden auch an das berühmte provisorische Krankenhaus geliefert, das bereits in zehn Tagen für Menschen errichtet wurde, die mit dem 2019-nCoV-Coronavirus in Wuhan infiziert sind.

6. Diagramm des Genano-Systems in einem Isolator

Laut Genano eliminiert und tötet die patentierte Technologie der Luftreiniger „alle in der Luft befindlichen Keime wie Viren und Bakterien“. Luftreiniger, die kleine Partikel bis zu einer Größe von 3 Nanometern auffangen können, müssen keinen mechanischen Filter warten, sondern filtern die Luft mithilfe eines starken elektrischen Felds.

Eine weitere technische Kuriosität, die während des Ausbruchs der Coronavirus-Ängste auftauchte, war ThermoscannerDabei werden unter anderem Menschen mit erhöhter Temperatur an indischen Flughäfen abgeholt.

Internet – Schaden oder Hilfe?

Trotz der großen Kritik an der Replikation und Verbreitung von Desinformation und Panik haben seit dem Ausbruch in China auch Social-Media-Tools eine positive Rolle gespielt.

Wie beispielsweise die chinesische Technologieseite TMT Post berichtet, eine soziale Plattform für Mini-Videos. douyin, das chinesische Äquivalent des weltberühmten TikTok (7), hat ein spezielles Segment gestartet, um Informationen über die Ausbreitung des Coronavirus zu verarbeiten. Unter dem Hashtag #KampfPneumoniewerden nicht nur Informationen von Anwendern veröffentlicht, sondern auch Expertenberichte und Ratschläge.

Neben der Sensibilisierung und Verbreitung wichtiger Informationen soll Douyin auch als Unterstützungsinstrument für Ärzte und medizinisches Personal im Kampf gegen das Virus sowie für infizierte Patienten dienen. Analytiker Daniel Ahmad twitterte, dass die App einen „Jiayou-Videoeffekt“ (ermutigt) gestartet hat, den Benutzer nutzen sollten, um positive Nachrichten zur Unterstützung von Ärzten, Mitarbeitern des Gesundheitswesens und Patienten zu senden. Solche Inhalte werden auch von berühmten Persönlichkeiten, Prominenten und sogenannten Influencern veröffentlicht.

Man geht heute davon aus, dass eine sorgfältige Untersuchung gesundheitsbezogener Social-Media-Trends Wissenschaftlern und staatlichen Gesundheitsbehörden erheblich dabei helfen könnte, die Mechanismen der Krankheitsübertragung zwischen Menschen besser zu erkennen und zu verstehen.

Das liegt zum Teil daran, dass soziale Medien dazu neigen, „stark kontextbezogen und zunehmend hyperlokal“ zu sein, sagte er 2016 in einem Interview mit The Atlantic. Marseille-Salat, Forscher an der École Polytechnique Fédérale in Lausanne, Schweiz, und Experte auf einem aufstrebenden Gebiet, das Wissenschaftler nennen „Digitale Epidemiologie“. Er fügte jedoch hinzu, dass die Forscher derzeit noch eher versuchen zu verstehen, ob in den sozialen Medien über Gesundheitsthemen gesprochen wird, die tatsächlich epidemiologische Phänomene widerspiegeln, oder nicht (8).

8. Chinesen machen Selfies mit Masken

Die Ergebnisse der ersten diesbezüglichen Experimente sind unklar. Google-Ingenieure haben bereits 2008 ein Tool zur Krankheitsvorhersage auf den Markt gebracht – Google Grippe-Trends (GFT). Das Unternehmen plante, damit die Suchmaschinendaten von Google auf Symptome und Signalwörter hin zu analysieren. Damals hoffte sie, dass die Ergebnisse genutzt werden könnten, um die „Konturen“ von Ausbrüchen von Influenza und Dengue-Fieber (einer durch Insekten übertragenen Viruserkrankung in den Tropen) genau und sofort zu erkennen – zwei Wochen früher als die US-amerikanischen Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten . (CDC), dessen Forschung als der beste Standard auf diesem Gebiet gilt. Allerdings wurden Googles Ergebnisse zur Frühdiagnose auf Basis von Internetsignalen für die Grippe in den USA und dann für Malaria in Thailand als zu ungenau angesehen.

Techniken und Systeme, die verschiedene Ereignisse „vorhersagen“, inkl. B. dem Ausbruch von Unruhen oder Epidemien, arbeitete auch Microsoft mit, das 2013 zusammen mit dem israelischen Technion-Institut ein auf der Analyse von Medieninhalten basierendes Katastrophenvorhersageprogramm startete. Durch Vivisektion mehrsprachiger Schlagzeilen sollte die „Computerintelligenz“ öffentliche Bedrohungen erkennen.

Wissenschaftler haben bestimmte Ereignisabläufe untersucht – zum Beispiel Informationen über eine Dürre in Angola, die in Prognosesystemen Prognosen über eine mögliche Cholera-Epidemie generierten, da sie einen Zusammenhang zwischen Dürre und einem Anstieg der Krankheitshäufigkeit fanden. Der Rahmen des Systems wurde auf der Grundlage einer Analyse der Archivveröffentlichungen der New York Times ab 1986 erstellt. Die Weiterentwicklung und der Prozess des maschinellen Lernens erforderten die Nutzung neuer Internetressourcen.

Basierend auf den Erfolgen von BlueDot und Metabiota bei der epidemiologischen Vorhersage, Es mag verlockend sein, den Schluss zu ziehen, dass genaue Vorhersagen hauptsächlich auf der Grundlage „qualifizierter“ Daten möglich sind, d. h. professionelle, verifizierte, spezialisierte Quellen und nicht das Chaos von Internet- und Portal-Communities.

Aber vielleicht dreht sich alles um intelligentere Algorithmen und besseres maschinelles Lernen?