Recipe.Ru

AI против COVID-19: опыт Хубэя и Флориды

AI против COVID-19: опыт Хубэя и Флориды
ywAAAAAAQABAAACAUwAOw==

Ученый работает над вакциной против COVID-19 в Университете Копенгагена. Дания, 23 марта 2020.

Всего за 10 дней количество заболевших COVID-19 увеличилось почти вдвое – 153 тысячи 14 марта против 372 тысяч 24 марта. Даже с учетом совместных усилий и ресурсов китайских экспертов и «Врачей без границ», высокая скорость распространения вируса в Италии привела к полному заполнению больниц, невозможности принимать новых пациентов в реанимацию и, как следствие, повышенной смертности по сравнению с другими странами.

Чтобы удержать распространение на приемлемом уровне, исследователи из Калифорнийского университета в Беркли предложили ряд мер, таких как социальное дистанцирование, которое одновременно и отсрочит, и снизит пиковое количество заболевших, что спасет систему здравоохранения от перегрузки. Вспоминаем «кривую пандемии», которая сравнивает распространение заболевания без социальных ограничений с распространением при социальном дистанцировании.

Чем круче кривая, тем быстрее здравоохранение становиться перегружено и наоборот – если кривая сильно сглаживается (то же количество зараженных “размазывается” по более длительному периоду), то нагрузка на медучреждения становится ниже.

«У нас простой посыл для всех стран: тестируйте, тестируйте, тестируйте», – говорит доктор Tedros Adhanom Ghebreyesus, Гендиректор Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ).

Несмотря на то, что в Малайзии введен жесткий контроль за перемещением граждан, страна лидирует по количеству зараженных в регионе ASEAN (Ассоциация государств Юго-Восточной Азии). Министр здравоохранения, доктор Noor Hisham Abdullah уже высказался, что всплеск случаев заражения COVID-19 в стране может привести к ситуациям, когда врачи будут вынуждены решать, кому из пациентов достанутся аппараты ИВЛ, а кому – нет. «Сейчас 64 пациента находятся в отделении интенсивной терапии, 27 из них подключены к аппаратам ИВЛ. Но мы беспокоимся, что может случиться экспоненциальный рост количества заболевших, ведь наши возможности ограничены. Если это произойдет, нам придется выбирать, кто из пациентов получит “привилегию” в виде ИВЛ», – говорит он.

Некоторые страны сдерживают вирус лучше других – это заслуга соответствующих возможностей по тестированию большого количества людей, в том числе с использованием искусственного интеллекта.

Источник: Центры по контролю и профилактике заболеваний США

Успешное внедрение AI

На ранних этапах муниципальное управление города Ухань проинструктировало свой персонал, ответственный за профилактику эпидемий, выявлять «подозрительных» больных, делая опросы по телефону: какие симптомы и температура тела. Однако сотрудники не могли совершать более 300 звонков в день, плюс эффективность и точность звонков тоже сильно варьировалась в зависимости от опыта и решений оператора.

Чтобы исправить это, компания Ping An Smart Healthcare запустил умную аудиосистему скрининга случаев COVID-19, дабы усилить контроль над эпидемией с помощью AI. К 25 марта система уже провела 580 тысяч звонков в 47 тысячах домохозяйств из 17 коммун Уханя, что позволили выявить более 1600 потенциальных зараженных.

Система активирует автоматический диалог на основе предустановленных вопросов, понимает смысловую нагрузку беседы, собирает и категоризирует результаты для последующей оценки рисков и передает сформированные данные команде по контролю и предупреждению эпидемий, которая далее может точно отслеживать жителей с подозрением на коронавирус.

«Предупреждение и контроль эпидемии – это как гонка с вирусом. Аудиосистема Ping An может усилить как профилактику, так и контроль заболеваемости, что повысит эффективность прочих мер и управление ими. В итоге, эпидемиологический персонал сможет сфокусироваться на более важных задачах», – утверждает Geoff Kau, сопредседатель и главный стратег Ping An Smart City.

Хотя современные AI еще далеки от полного подобия человеческого интеллекта, они уже доказали свою пользу в обнаружении вспышек болезни, а также диагностировании пациентов, дезинфекции районов и ускорении процесса поиска вакцина против COVID-19.

О новом вирусе каждый день появляется огромное количество информации, но AI-алгоритмы могу сосредоточиться лишь на тех данных, которые относятся именно к распространению болезни. Также они могут выявлять важные корреляции между точечными данными, например, паттерны передвижения людей, живущих в районах с наибольшим заражением.

Общая больница Тампы (штат Флорида, США) также внедрила AI в свою стратегию против коронавируса. Программное обеспечение, разработанное Care.ai – автономной платформой мониторинг для здравоохранения – использовали, чтобы сократить посещаемость больниц. Решение способно сканировать лица людей и определять пациентов в с высокой температурой, что позволило сократить приток людей на 75%, согласно заявлению управляющего и президента John Couris.

Помимо AI-решений, некоторый страны – в частности, Китай и Южная Корея – также отправляют ресурсы и оборудование в страны, борющиеся с вирусом. Сейчас проводятся видеоконференции между Китаем и странами Евросоюза с целью обмена техническим опытом и навыками сдерживания заболеваемости. Обмен ресурсами должен продолжаться во имя эффективного и общемирового ответа на угрозу; такое сотрудничество должно сосредотачиваться не столько на сиюминутных мерах, а на разработке долгосрочной системы мер, которая в будущем не даст эпидемиям становится пандемиями.

Exit mobile version