Harvard: Folosirea AI pentru carantina predictivă personalizată

necompletatWikimedia Commons Flickr / Dipartimento Protezione Civile
Vă rugăm să împărtășiți această poveste!
image_pdfimage_print
Dacă AI-ul dvs. predictiv nu funcționează cu prevenirea criminalității, de ce să nu o încercați pe carantine predictive? Harvard spune că tot ce are nevoie sunt mai multe date, în care guvernul „poate cu siguranță acumularea de date naționale privind sănătatea prin crearea sau întocmirea de documente medicale electronice mai cuprinzătoare”. ⁃ TN Editor

În ultimele luni, lumea a cunoscut o serie de focare Covid-19 care au urmat în general aceeași cale: o fază inițială cu puține infecții și răspuns limitat, urmată de o decolare a celebrului curba epidemică însoțită de o blocare la nivel de țară la aplatizează curba. Apoi, odată ce vârful curbei, guvernele trebuie să abordeze ceea ce președintele Trump a numit „cea mai mare decizie”Din viața lui: când și cum să gestionezi dezafectarea.

De-a lungul pandemiei, s-a pus un accent deosebit pe împărtășirea (sau lipsa acesteia) a informațiilor critice din toate țările - în special din China - despre răspândirea bolii. În schimb, s-a spus relativ puțin despre modul în care Covid-19 ar fi putut fi gestionat mai bine prin utilizarea tehnologiilor avansate de date care au transformat afacerile în ultimii 20 de ani. În acest articol discutăm o modalitate prin care guvernele ar putea folosi aceste tehnologii în gestionarea unei viitoare pandemii - și poate chiar a fazelor de închidere a celei actuale.

Puterea predicției personalizate

O abordare alternativă pentru factorii de decizie să ia în considerare adăugarea în combinația lor pentru combaterea Covid-19 se bazează pe tehnologia predicției personalizate, care a transformat multe industrii în ultimii 20 de ani. Folosind tehnologia de învățare automată și inteligență artificială (AI), firmele bazate pe date (de la „Big Tech” la servicii financiare, călătorii, asigurări, comerț cu amănuntul și mass-media) fac recomandări personalizate pentru ce să cumperi și practică prețuri personalizate, risc, credit și altele asemenea, folosind datele pe care le-au acumulat cu privire la clienții lor.

Într-un articol recent despre HBRDe exemplu, Ming Zeng, fostul director de strategie Alibaba, a descris modul în care Ant Financial, operațiunea de creditare a afacerilor mici ale companiei sale, poate evalua solicitanții de împrumuturi în timp real, analizând datele de tranzacții și comunicații ale acestora pe platformele de comerț electronic Alibaba. Între timp, companii precum Netflix evaluează alegerile și caracteristicile anterioare ale consumatorilor pentru a face predicții despre ceea ce vor urmări în continuare.

Aceeași abordare ar putea funcționa și pentru pandemii - și chiar pentru viitorul Covid-19. Folosind mai multe surse de date, modelele de învățare automată ar fi instruite pentru a măsura persoanele risc clinic de a suferi rezultate severe (dacă este infectat cu Covid): care este probabilitatea de a avea nevoie de îngrijiri intensive, pentru care există resurse limitate? Cât de probabil este că vor muri? Datele ar putea include istoricul medical de bază al persoanelor (pentru Covid-19, severitatea simptomelor pare să crească odată cu vârsta și cu prezența co-morbidităților precum diabet or hipertensiune) precum și alte date, cum ar fi compoziția gospodăriei. De exemplu, o persoană tânără, sănătoasă (care altfel ar putea fi clasificată drept „risc scăzut”) ar putea fi clasificată drept „risc ridicat” dacă trăiește cu persoane în vârstă sau infirm care ar avea nevoie de îngrijiri intensive dacă se infectează.

Aceste predicții clinice de risc ar putea fi apoi utilizate pentru a personaliza politicile și alocarea resurselor la nivel individual / gospodărie, contabilizând în mod corespunzător obligațiile și riscurile medicale standard. De exemplu, ne-ar putea permite să direcționăm distanțarea și protecția socială pentru cei cu scoruri de risc clinic ridicat, permițând în același timp celor cu scoruri mici să trăiască mai mult sau mai puțin normal. Criteriile de atribuire a persoanelor în grupuri cu risc ridicat sau mic ar trebui, desigur, să fie determinate, luând în considerare și resursele disponibile, riscurile de răspundere medicală și alte compromisuri de risc, însă abordările științifice ale datelor sunt standard și utilizate în numeroase aplicații.

O abordare personalizată are multiple avantaje. Poate ajuta la construire imunitate la efectiv cu mortalitate mai mică - și rapid. Aceasta ar permite, de asemenea, o alocare a resurselor mai bună și mai corectă, de exemplu echipamente medicale rare (cum ar fi kituri de testare, măști de protecție și paturi de spital) sau alte resurse.

Strategiile de deprimare în etapele ulterioare ale unei pandemii - următorul pas cheie pentru Covid-19 în majoritatea țărilor - pot beneficia în mod similar. Decizia cu care trebuie să înceapă procesul de restrângere este, prin natura sa, o problemă de clasificare similară cu problemele de clasificare, cunoscute majorității firmelor bazate pe date. Unele guverne se apropie deja de restrângere prin utilizarea vârstei ca reprezentant pentru risc, o clasificare relativ brută, care poate lipsi alți indivizi cu risc ridicat (cum ar fi exemplul de mai sus al tinerilor sănătoși care trăiesc cu persoanele în vârstă).

Efectuarea clasificării bazate pe date și modele de predicție AI ar putea duce la decizii de restrângere care sunt sigure la nivelul comunității și mult mai puțin costisitoare pentru individ și economie. Știm că o caracteristică cheie a Covid-19 este aceea că are o rată de transmisie excepțional de mare, dar și simptome relativ severe sau rata mortalității. Datele indică faptul că, probabil, mai mult de 90% dintre persoanele infectate sunt fie asimptomatice sau prezintă simptome ușoare atunci când sunt infectate.

În teorie, cu o predicție de încredere a cine sunt acești 90%, am putea desființa toți acești indivizi. Chiar dacă s-ar infecta reciproc, nu ar avea simptome severe și nu ar copleși sistemul medical și nici nu ar muri. Aceste persoane cu 90% risc scăzut de rezidenți clinici ar ajuta, de asemenea, la creșterea rapidă a imunității ridicate a efectivelor, moment în care restul de 10% ar putea fi, de asemenea, restrâns.

Citește povestea completă aici ...

Alătură-te listei noastre de mail!


Abonează-te la canal
Anunță-mă
oaspete
4 Comentarii
Cele mai vechi
Cele mai noi Cele mai votate
Feedback-uri în linie
Vezi toate comentariile
Charles Harper

Da, ei mențin acest lucru, iar oamenii vor ceda la intoxicații cu plumb în loc de covid-19.

JCLincoln

Dacă Dumnezeu folosește lucrurile simple ale lumii pentru a-i încurca pe cei înțelepți, ar fi nevoie doar de un clopoțel și de o bandă de cauciuc pentru a-i face pe studenții Harvard catatonici.