人工智能能比人类更快地发现传染疾病爆发吗?

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人工智能能比人类更快地发现传染疾病爆发吗?
/ S6 v) k" O: P3 Y* \来源：本站原创 2020-02-27 11:08& q$ {* g/ j- ~2 J
2020年2月27日讯 /生物谷BIOON /--人工智能系统在警告世界中国爆发严重冠状病毒疫情方面是否击败了人类医生？从狭义上说，是的。但是尽管人类在速度上所欠缺的，在技巧上是可以弥补的。6 u5 M) R3 |4 x  s1 d" ]- I6 v$ p

9 p; @# a* L: q: Z/ L0 H: ~& m疾病暴发的早期预警可以帮助人民和政府拯救生命。在2019年的最后几天，波士顿的一个人工智能系统发出了关于中国新病毒爆发的第一个全球警报。但是，需要人类的智慧来认识到疫情的重要性，然后唤醒公共卫生界的反应。
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更重要的是，在人工智能系统之后半小时，人类也会发出类似的警报。
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& D$ |6 s7 o$ S( w目前，人工智能疾病预警系统仍然类似于汽车报警器--很容易触发，有时会被忽略。一个由医学专家和侦探组成的网络仍然必须努力工作，从谣言中筛选出更完整的情况。很难说未来的人工智能系统，以更大的疫情数据集为动力，能够完成什么。
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. A! t7 y4 `4 a+ M图片来源：AP Photo Steven Senne
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12月30日，波士顿儿童医院(Boston Children's Hospital)的自动健康地图系统发布了中国境外首次有关这种新型冠状病毒的公共警报。当地时间晚上11点12分，"健康地图"发布了武汉不明肺炎病例警报。该系统通过扫描在线新闻和社交媒体报道，将预警的严重程度分为5级，但这次预警仅为3级。"健康地图"的研究人员花了几天时间才认识到它的重要性。
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在"健康地图"通知发布的四个小时前，纽约流行病学家Marjorie Pollack在阅读了当天晚上收到的一封私人电子邮件后，受到越来越强烈的恐惧感的刺激，已经开始着手处理自己的公共警报。9 _6 e- R. ]  A2 m2 w
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她在中国社交媒体论坛Pincong上看到一个在互联网上流传的帖子，该帖子讨论了武汉卫生局的一份通知，部分内容是："不明原因的肺炎？？"
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" o$ g6 x' g; M6 q0 XPollack是由志愿者领导的新发疾病监测项目ProMed的副主编。ProMed更详细的报告是在简明健康地图警报发布后30分钟发布的。, z  B; K' y6 k4 x

/ F+ s% Y" p6 Z通过扫描社交媒体、在线新闻文章和政府报告，寻找传染病爆发迹象的早期预警系统，有助于向世界卫生组织(World Health organization)等全球机构提供信息--这让国际专家在当地官僚障碍和语言障碍可能出现的情况下占得先机。6 b# X  K8 e2 _( v) r8 f9 |6 G

/ A# d0 `& _0 c, c  K* v/ f有些系统，包括ProMed，依赖于人类的专业知识。其他的部分或完全自动化。它们通常是互补的，而不是相互竞争--healthmap与ProMed交织在一起，帮助ProMed运行其在线基础设施。8 s* |" h6 t' o1 y; y# _

" a0 {1 C5 M4 _/ g3 H"这些工具可以帮助政府机构避免陷入困境，"波士顿儿童医院(Boston Children's Hospital)负责健康地图系统的首席创新官John Brownstein说。"它迫使人们变得更加开放。"2 _9 [# E8 x% R) H: Z

* V9 Z6 J6 d" q( C1 e0 g8 {) p2019年的最后48小时是了解这种新病毒及其重要性的关键时刻。12月30日早些时候，武汉中心医院的医生李文亮在一个社交媒体群警告他以前的同学，表示发现了这种病毒。几个小时后，当地政府传唤李文亮接受询问。
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+ W* R3 B8 J7 z李于2月7日因感染病毒而去世。他对《纽约时报》说，如果官员们早一点披露有关疫情的信息，情况会更好。"应该更加开放和透明，"他说。7 f# B3 n+ l4 i: \9 C5 ?1 c
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已证实的报告常常被纳入其他暴发预警系统。包括WHO、加拿大政府和多伦多初创公司BlueDot运营的项目。WHO还汇集了来自HealthMap和其他来源的数据。
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扫描在线报告以获取疾病暴发信息的计算机系统依赖于自然语言处理，这是人工智能的同一分支，帮助回答搜索引擎或数字语音助手提出的问题。
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# N# i4 u) _# M3 P% e但位于旧金山的疾病监测公司Metabiota的首席执行长Nita Madhav说，这些算法的有效性取决于它们所过滤的数据。( R; v8 b$ u7 }# o" Z

' y2 m, N, c+ _Madhav说，不同机构报告医疗数据的方式不一致可能会阻碍算法。文本扫描程序从在线文本中提取关键字，但是当组织在给定的时间间隔内报告不同的新病毒病例、累积病毒病例或新病例时，可能会出错。潜在的混乱意味着几乎总是有一个人参与审查数据。
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哈佛大学(Harvard University)流行病学家Andrew Beam表示，扫描在线报告中的关键词有助于揭示趋势，但准确性取决于数据的质量。他还指出，这些技术并不新颖。3 x7 b8 s5 K3 k# l7 [
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图片来源：AP Photo Steven Senne
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"智能抓取网站是一门艺术，" Beam说。"但它也是谷歌自上世纪90年代以来的核心技术。"
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  y: |2 h6 N# ^' q1 z谷歌自己在2008年就开始了自己的流感趋势服务，通过搜索流感症状的模式来发现流感爆发。专家批评它高估了流感的流行。谷歌于2015年关闭了该网站，并将其技术交给了HealthMap等非营利组织，让它们使用谷歌的数据建立自己的模型。8 n9 g2 S) W1 F- {

% ]: F9 Q. N  n; c. R% p' V谷歌现在正与Brownstein的团队合作，研究一种类似的基于网络的方法来跟踪蜱传莱姆病的地理传播。) L+ Y4 h+ ]) h8 }' [) Z! M6 `, \
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科学家们还利用大数据来模拟可能的早期疾病传播途径。
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1月初，多伦多总医院(Toronto General Hospital)的传染病医生、研究员Isaac Bogoch与BlueDot创始人Kamran Khan分析了商业航班数据，以确定中国大陆以外哪些城市与武汉的联系最为密切。0 t1 E2 I3 ~8 {' l, j* p, T
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武汉在1月下旬停止了境外商业航空旅行，但据武汉市长后来告诉记者，在此之前已经有大约500万人离开了这座城市。) u' @" S! Z4 r* Q4 K

" C1 v& }7 _1 [9 K5 P"我们发现，从武汉飞往泰国、日本和香港的航班数量最多，"Bogoch说。"你瞧，几天后，我们开始看到这些地方出现病例。"! A/ f! D- W- H# V8 h  L/ \2 t* i
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2016年，研究人员使用了类似的方法来预测寨卡病毒从巴西传播到佛罗里达州南部。! j3 t4 p$ y" P" e! l

8 d( w! J6 i" p$ QBogoch说，现在许多政府已经采取了积极的措施来遏制疾病传播，因此很难建立算法来预测接下来会发生什么。（生物谷Bioon.com）
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参考资料：5 k  x! O# h4 A( R- v- _
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Can AI flag disease outbreaks faster than humans？ Not quite8 Y& T& F( o; J. M

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