Системы искусственного интеллекта направлены на выявление вспышек COVID-19
Перевод: Дмитрий Кремлёв
Редакция: Дарья Филатова
Оформление: Никита Родионов
Публикация: 15.05.2020
Последнее обновление: 15.05.2020

Первую ласточку международной настороженности по поводу пандемии COVID-19 мы получили от компьютера. HealthMap, веб-сайт Бостонской детской больницы, использует искусственный интеллект (ИИ) для сканирования социальных сетей, новостных сообщений, поисковых запросов в Интернете и других информационных потоков на предмет выявления признаков вспышек заболевания. 30 декабря 2019 года программа по сбору данных зафиксировала новостной репортаж о новом типе пневмонии в китайском городе Ухань. В сообщении отмечалось, что семь человек находятся в критическом состоянии.

Люди совсем не намного отстали от машин. Коллеги из Тайваня в чате Weibo (китайской социальной сети) предупредили Марджори Поллак, эпидемиолога из Нью-Йорка, о вспышке тяжелого острого респираторного синдрома (ТОРС), напоминавшей вспышку 2003 года, которая распространилась на десятки стран и унесла жизни 774 человек. «Это настоящее déjà vu ТОРС», — сказала Поллак. Менее чем через час после предупреждения от HealthMap она разместила уже более детальное уведомление в Программе по мониторингу возникающих заболеваний, сервере рассылки с более чем 85 000 пользователей.

Ранний сигнал тревоги от HeathMap подчеркивает потенциал ИИ в отслеживании распространения инфекции. Поскольку пандемия COVID-19 продолжается по всему миру, специалисты в области ИИ, работающие совместно с техническими компаниями, создают автоматизированные системы слежения, которые будут собирать огромные объемы данных, поступающих из социальных сетей и традиционных новостей, для обнаружения новых вспышек. «ИИ не заменяет традиционные способы мониторинга общественного здоровья, — предостерегает Мэтью Биггерстафф, эпидемиолог Центра по контролю и профилактике заболеваний США. — Данный метод следует рассматривать как один из инструментов». «Однако ИИ может удовлетворить одну из наших потребностей, — считает Элад Йом-Тов, специалист по компьютерам из компании Microsoft, который работал с чиновниками здравоохранения в Великобритании. — Очень тяжело проанализировать большое количество данных, для этого нам требуется некий инструмент; для меня этот инструмент — машинное обучение».

Задолго до COVID-19, Центр по контролю заболеваемости начал ежегодный конкурс на самое точное прогнозирование тяжести и распространения гриппа по всей территории США. Конкурс, начавшийся в 2013 году, ежегодно принимает десятки заявок; Биггерстафф заявляет, что примерно половина из них включает в себя алгоритмы машинного обучения, которые начинают определять корреляции по мере того, как они «обучаются» работе с огромными массивами данных. Например, Рони Розенфельд, специалист по компьютерам из университета Карнеги-Меллон, с коллегами пять раз становилась победителем конкурса благодаря алгоритмам, которые способны обрабатывать огромное количество данных, в частности, поисковые запросы Google, сообщения в Twitter, просмотры страниц в Википедии и посещения сайта Центра по контролю заболеваемости.

Многие команды, участвовавшие в мониторинге эпидемии гриппа, в настоящее время сосредоточились на отслеживании COVID-19. Они применяют ИИ в двух направлениях. Первое — обнаружение первых признаков новой болезни или вспышки, точно так же, как это делает HealthMap. Второе — оценка текущего состояния эпидемии. По словам Розенфельда, команда из Карнеги-Меллон намерена в настоящее время провести мониторинг положения дел по COVID-19 на всей территории США, используя данные, собранные с помощью анализа запросов симптомов в Google и Facebook, поисковых данных и других источников, чтобы территориально предсказать востребованность в койках отделений интенсивной терапии и аппаратах ИВЛ на четыре недели вперед. «Мы пытаемся разработать инструмент для политиков, чтобы они могли отладить механизмы социального дистанцирования для избежания перегрузки больничных ресурсов».

Несмотря на автоматизацию, работа над созданием систем ИИ все еще является трудоемким занятием, как отмечает Розита Дара, компьютерный специалист из университета Guelph, которая отслеживала заражаемость птичьим гриппом и теперь следит за COVID-19. «Например, чтобы обучить программу сканированию Twitter, сначала необходимо создать примеры соответствующих твитов, на которые она будет ориентироваться. Эти твиты предварительно необходимо отобрать серфингом Twitter в течение многих часов», — говорит Дара.

ИИ может ошибаться, ошибался и ранее. С 2009 по 2015 гг. компания Google проводила мероприятие под названием «Тенденции гриппа от Google» (в настоящее время является частью механизма HealthMap), в рамках которого были собраны данные поисковых запросов для отслеживания распространенности гриппа в США. Сначала система работала хорошо. Однако с 2011 по 2013 гг. ею были завышены показатели распространенности гриппа. «Эта неудача возникла во многом из-за того, что исследователи не переучивали систему по мере развития поискового поведения людей, — говорит Йом-Тов, — и она неправильно интерпретировала поисковые запросы на предмет новостей о гриппе, расценивая их как признаки инфекции».

У официальных лиц в странах, которые борются за обеспечение адекватного массового тестирования на коронавирус, таких как Соединенные Штаты, может возникнуть соблазн использовать вместо этого автоматизированные системы. Однако Биггерстафф говорит, что это было бы ошибкой: «Я не думаю, что это может как-то заменить тестирование». В частности, по его словам, при повторном появлении гриппа необходимо будет провести целенаправленное тестирование, чтобы отличить вспышки гриппа от COVID-19. Но ИИ может помочь организаторам здравоохранения направить большее количество тестов в «горячие точки». «Суть такой технологии заключается в том, что вы фактически будете работать вместе с ИИ, и силы удвоятся», — говорит Джон Брауштейн, эпидемиолог из Бостонской детской больницы, который стал одним из основателей HealthMap в 2006 году.

Некоторые исследователи задаются вопросом, будут ли системы ИИ готовы вовремя оказать помощь в борьбе с COVID-19. «ИИ будет полезен не столько при пандемии COVID-19, сколько при следующей эпидемии», — говорит Дара, которая полагает, что на разработку системы отслеживания болезни потребуется около 6 месяцев. Тем не менее, мониторинг данных и машинное обучение в области эпидемиологии, похоже, останутся навсегда. Поллак, которая забила тревогу по поводу COVID-19, говорит, что она также работает над программой ИИ, чтобы помочь сканировать Twitter для выявления упоминаний о болезни.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.