Kanadyjska platforma BlueDot to powołana do życia w 2013 roku inicjatywa, zajmująca się możliwie szybkim wykrywaniem i prognozowaniem rozprzestrzeniania się pandemii i epidemii chorób zakaźnych. W tym celu BlueDot wykorzystuje oparte na idei uczenia maszynowego algorytmy, które przeczesują Sieć w poszukiwaniu wiarygodnych doniesień na temat ognisk choroby, a następnie zestawiają je z raportami organizacji zdrowotnych oraz danymi dotyczącymi przepływu ludzi – w tym ze sprzedażą biletów lotniczych. Jej twórcą jest uznany profesor medycyny Uniwersytetu w Toronto i epidemiolog – Kamran Khan.

Pomysł na ten projekt narodził się w głowie prof. Khana podczas epidemii SARS, która pojawiła się w 2003 roku i w samym Toronto zakończyła się śmiercią 44 osób. Biorący udział w walce z wirusem epidemiolog przekonał się, że największym utrudnieniem w ratowaniu życia nie jest sam wirus, lecz brak dostępu do aktualnych informacji, przez co instytucje medyczne nie potrafiły odpowiednio przygotować się na rosnącą liczbę chorych. Nieadekwatne do sytuacji zarządzanie zasobami ludzkimi oraz sprzętem potęgowało efekt chaosu, co odbiło się na liczbę chorych oraz zgonów. Przepracowani lekarze nie mogli planować z wyprzedzeniem swoich działań, lecz musieli, mówiąc kolokwialnie, „kopać studnie w czasie pożaru”.

W wywiadzie udzielonemu portalowi wired.com profesor Khan wyjaśnia, najważniejszą rolę w ograniczeniu skutków epidemii ma czas – im szybciej służby podejmą działania w odpowiednim miejscu, tym mniej będzie zarażonych. A w przypadku takich krajów jak Chiny, gdzie od zdrowego rozsądku i ludzkiego życia ważniejsza jest propaganda, nie sposób ufać oficjalnym komunikatom władzy. I tu właśnie do akcji wkraczają wyspecjalizowane algorytmy, szumnie i błędnie nazywane przez media „sztuczną inteligencją”, które analizują informacje pojawiające się na forach, blogach i innych powiązanych z medycyną źródłach informacji, a następnie zestawiają je z danymi dotyczącymi przepływu ludzi. Co istotne – algorytmy pomijają serwisy społecznościowe, traktując je jako zbyt chaotyczne i niewiarygodne, oraz mają dostęp do danych od przewoźników lotniczych. Finalnie prognozy zostają zweryfikowane przez analityków BlueDot i dopiero wtedy trafiają do instytucji korzystających z usług platformy.

Najwyraźniej cała ta inicjatywa sprawdza się w praktyce, gdyż BlueDot już 31 grudnia, a zatem tydzień przed oficjalnym komunikatem amerykańskiego Centrum Kontroli i Prewencji Chorób, uprzedzało o zagrożeniu ze strony wirusa 2019-nCoV, który od kilku tygodni nie znika ze stron gazet i portali internetowych. Algorytmom udało się też przewidzieć, gdzie wirus pojawi się po opuszczeniu „strefy zero”, czyli chińskiego miasta Wuhan, co pozwoliło z wyprzedzeniem zaalarmować służby w Bangkoku, Seulu, Tajpej i Tokio.

Nim naukowcom uda się stworzyć medyczną wersję HAL’a-9000, Skynetu, czy uroczego Baymaxa, minie jeszcze nieco czasu, ale już teraz widać, że połączenie algorytmów „głębokiego uczenia” z doświadczeniem ludzkich ekspertów to słuszna droga i możliwości „Internetu przyszłości” mogą nas jeszcze nie raz zaskoczyć. Oby zawsze było to zaskoczenie pozytywne…

źródło: wired.com