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据了解,BlueDot使用AI驱动的算法,可以搜索外语新闻报道,动植物疾病网络和官方公告,以向其客户发出提前警告,以避开武汉等危险区域。

爆发期间的速度至关重要,世卫组织和疾病预防控制中心的公共卫生官员必须依靠这些完全相同的卫生官员来进行疾病监测。因此,也许AI可以更快到达那里。BlueDot的创始人兼首席执行官Kamran Khan说:“我们知道可能不可以完全依赖政府及时提供信息。” “我们可以收集有关可能爆发的新闻,传言,论坛或博客,以表明发生了一些不寻常的事件。”

Khan表示,该算法不使用社交媒体发布内容,因为该数据太乱了。但是他确实有一个窍门:访问全球机票数据,可以帮助预测受感染居民的下一个去向和时间——它正确预测该病毒在首次出现后的几天内将从武汉跳到曼谷,汉城,台北和东京。

发出第一条冠状病毒警告的是人工智能 AI收集航班信息和新闻报道做预测

Khan在2003年SARS流行期间曾在多伦多担任医院传染病专家,他梦想找到一种更好的追踪疾病的方法。该病毒始于中国,然后扩散到香港,然后扩散到多伦多,造成44人死亡。他谈到今天的冠状病毒爆发时说:“现在有点似曾相识。” “ 2003年,我看到该病毒席卷了整个城市,并使医院瘫痪。精神和身体上都非常疲劳,我想,“让我们不要再这样做了。”

在测试了几个预测性计划后,Khan在2014年推出了BlueDot,并筹集了940万美元的风险投资资金。该公司现在有40名员工,他们是设计疾病监测分析程序的医生和程序员,该程序使用自然语言处理和机器学习技术来筛选65种语言的新闻报道,以及航空公司数据和动物疾病暴发的报道。

Khan表示,“我们所做的是使用自然语言处理和机器学习来训练该引擎,以识别这是蒙古爆发的炭疽病,还是重金属乐队炭疽的团聚。”

Khan说,一旦完成自动数据筛选,人工分析就将接手。流行病学家从科学角度检查结论是否合理,然后将报告发送给政府,企业和公共卫生客户。然后BlueDot将报告发送给十几个国家(包括美国和加拿大),航空公司和一线医院的公共卫生官员,这些地方可能最终感染了患者。Khan说,BlueDot目前不会将其数据出售给大众,但他们正在努力。

这家公司不是第一个在公共卫生官员周围寻找机会的人,但他们希望比Google Flu Trends做得更好,后者在将2013年流感季节的严重程度低估了140%之后被“安乐死”。BlueDot 在英国医学杂志《柳叶刀》中成功预测了Zika疫情在南佛罗里达州的位置。

BlueDot这次是否被证明是成功的,还有待观察。但是与此同时,一些公共卫生专家说,与2002年的SARS相比,这次中国官员的反应更快。

内布拉斯加大学医学中心传染病专家詹姆斯·劳勒说:“疫情可能比公共卫生官员确认的疫情要大得多。他在2017年和2018年曾对隔离的埃博拉患者进行过治疗。”从过去的一周内从中国来的旅客数量的粗略计算,以及可能受影响的百分比,还有很多。”

劳勒和其他人说,随着从中国到其他国家的旅行者出现感染症状,冠状病毒的爆发将继续蔓延。“我们仍然不知道有多少人会生病,以及有多少人会在疫情消退之前死亡。”

为了制止疾病的传播,公共卫生官员需要迅速响应,与此同时,可能值得将一些任务托付给AI驱动的流行病学家。

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