(Denne artikkelen ble f?rst publisert i Aftenposten p? nett 16. februar 2020).
Korona-utbruddet i Wuhan er det f?rste kjente eksempelet p? en epidemi som er blitt fanget opp av kunstig intelligens samtidig som myndigheter pr?vde ? skjule utbruddet.
Utbruddet i Wuhan ble ikke varslet p? bakgrunn av vanlige helsedata, for p? ett eller annet niv? i Kina ble varslene p? den nye epidemien sensurert. F?rst ute med ? varsle et mulig utbrudd var det lille selskapet BlueDot i Kanada. Forskerne i BlueDot fant indikasjoner p? et sykdomsutbrudd ved hjelp av maskinl?ring med naturlig spr?kprosessering. Mer enn en uke f?r Verdens helseorganisasjon slo alarm, varslet forskerne om utbruddet og hvilke byer det ville spre seg til, skriver digitalmagasinet Wired.
Det ferske eksempelet fra Kina viser b?de hvor mye teknologien utvikler seg, og hvor viktig teknologien kan v?re for helsesektoren. Tidlig varsling av virusutbrudd er essensielt, fordi spredningen er eksponentiell. Hvis kunstig intelligens kan v?re med p? ? avdekke utbrudd tidlig, kan det ha en effekt b?de der hvor helsevesenet ikke evner ? avdekke sykdomsutfordringer, og der hvor autoriteter p? et eller annet niv? ikke ?nsker ? f? fram sannheten.
Det mest offentlig omtalte eksempelet p? ? predikere virusutbrudd med kunstig intelligens, er Google sin lansering av Google Flu Trends i 2009. Ideen gikk ut p? ? fange opp Google-s?k p? influensarelaterte symptomer, for ? kunne forutsi hvilke omr?der som var utsatt for influensa. Initiativet mislyktes, og if?lge en rapport fra Science, var ?rsaken at de aller fleste Google-s?kene ble utf?rt av folk som var smittet av noe annet enn influensavirus. Derfor ble det for mye “st?y” til at algoritmen kunne trekke ut de riktige signalene.
Misledende data er alts? en utfordring. Noen av de mer spennende akt?rene p? kunstig intelligens, BlueDot inkludert, holder seg unna sosiale medier fordi falsk informasjon ?delegger verdien av dataene fra de store plattformene.
For ? oppdage virus siler i stedet BlueDot-algoritmen nyhetsartikler p? 65 ulike spr?k, informasjon om sykdomsutbrudd hos planter og dyr, forum, blogger og andre digitale kilder, kombinert med flyreisedata. Dette gj?res l?pende og i sanntid. I tett 亚博娱乐官网_亚博pt手机客户端登录 bestemmer data- og helseeksperter hvilke faktorer som algoritmen fokuserer p?, f?r epidemiologer igjen vurderer sluttproduktet.
Selv om den kunstige intelligensen f?r bedre kapasitet og treffsikkerhet, blir det ikke mindre viktig ? jobbe videre med strukturerte helsedata for ? kunne f?lge opp befolkningen s? raskt og godt som mulig. De ulike retningene innen dataanalyse og helseteknologi er neppe tjent med bare ? f?lge ett spor, men b?r utvikles sammen og hver for seg. Det kommer garantert flere eksempler p? algoritmer som feiler, eller at lokale helseakt?rer rundt om i verden er up?litelige, inkompetente eller mangler informasjon.
Koronaviruset viser behovet for ? utvikle kunstig intelligens som et hjelpemiddel i kampen mot framtidige epidemier.
.png?alt=listing)