Dit bericht is geschreven door Vatsal Ghiya, mede-oprichter en chief operating officer van Schaap.

Het is moeilijk voorstelbaar om een ​​wereldwijde pandemie te bestrijden zonder technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML). De exponentiële toename van Covid-19-gevallen over de hele wereld heeft veel gezondheidsinfrastructuren verlamd. Instellingen, overheden en organisaties konden echter terugvechten met behulp van geavanceerde technologieën. Kunstmatige intelligentie en machine learning, ooit gezien als een luxe voor een verhoogde levensstijl en productiviteit, zijn dankzij hun ontelbare toepassingen levensreddende middelen geworden in de strijd tegen Covid.

Met verwante technologieën zoals Big Data, IoT en datawetenschap bood AI tools aan eerstelijnszorgverleners en middelen aan onderzoekers en medicijnontwikkelaars. In dit bericht onderzoeken we hoe AI en ML hebben bijgedragen aan de strijd tegen Covid-19 en hoe ze ons zullen blijven helpen bij het herstellen van de chaos.

Contact tracering

Een van de meest praktische oplossingen om de verspreiding van het virus tegen te gaan, is door middel van contactopsporing. Hierdoor kunnen ambtenaren en zorgverleners mogelijke slachtoffers en dragers waarmee ze in contact zijn gekomen, identificeren. Met deze informatie kunnen ze Covid-positieve patiënten isoleren en zorgoplossingen leveren.

Door modellen als SIR (vatbaar, besmettelijk en hersteld) te bedenken, zijn zorgverleners in staat geweest om naadloos contacten te traceren, kwetsbare regio's en clusters te identificeren, insluitingszones aan te kondigen, extra zorgfaciliteiten in te zetten en meer.

Spreads voorspellen

Naast het bieden van prescriptieve oplossingen, is AI ook gebruikt om positiviteits- en sterftecijfers, waarschijnlijke mutaties van virussen en hun reflecties op symptomen te voorspellen, en zelfs om te komen tot data en tijden waarop de besmetting op zijn hoogtepunt zal zijn. Met gegevensgestuurde statistieken en geloofwaardige AI-modules hebben functionarissen proactief maatregelen kunnen nemen, zoals het aankondigen van lockdowns en protocollen voor onderdak, de aanschaf van vaccins, zuurstofcilinders, PBM-kits, testapparatuur en meer. Dit is een enorme hulp geweest in ontwikkelingslanden met een hogere bevolkingsdichtheid om de verspreiding van het virus te stoppen, of op zijn minst de intensiteit te beteugelen.

Nepnieuws ontmaskeren

De verspreiding van nepnieuws over het virus was een grote uitdaging. Omdat sociale media verstoken waren van toezicht of enige vorm van matiging, gingen veel mensen (anoniem) naar sociale-mediaplatforms en instant messengers om valse informatie en complottheorieën te verspreiden.

Van berichten die beweerden hoe Covid te genezen door middel van huismiddeltjes tot theorieën over de Great Reset-bijeenkomst van afgelopen juni van het World Economic Forum, duizenden ongegronde berichten en berichten zijn viraal gegaan. Dit heeft geleid tot toenemende angstniveaus en paranoia onder een wereldbevolking die al te maken heeft met een hoog niveau van stress. Door middel van moderaties en screening heeft AI echter fantastisch werk verricht door te voorkomen dat complottheorieën en nepinformatie de ronde doen.

Diagnostische chatbots

Zorgcentra en instellingen zijn als nooit tevoren overbelast. Al meer dan een jaar zijn veel eerstelijnswerkers, waaronder artsen, verpleegkundigen en paramedici, overwerkt boven hun capaciteit. Met elke binnenkomende patiënt die onmiddellijke aandacht vereist, wordt het bijna onmogelijk om voldoende gefocust te blijven om iedereen te behandelen.

Gelukkig zijn AI-systemen te hulp gekomen met nauwkeurige diagnostische chatbots. Via technische concepten zoals Natural Language Processing (NLP), heeft een organisatie genaamd Paginemediche een chatbot uitgerold die een zeer nauwkeurige diagnose van Covid-19 bood via gegevens die door gebruikers werden aangeleverd.

Op basis van antwoorden op vragen haalde de chatbot richtlijnen, diagnoses en oplossingen uit de meest geloofwaardige bronnen en bood deze aan, en stelde voor om medische hulp in te roepen als een patiënt geïsoleerd moest worden. of begrijpen dat hun infectie een gewone griep is en niet Covid-19. Dit heeft de stroom van patiënten naar ziekenhuizen en gezondheidscentra aanzienlijk vertraagd.

Ontwikkeling van vaccins

Vaccins worden doorgaans ontwikkeld door middel van uitgebreide, tijdrovende klinische onderzoeken. Met AI en ML ging de ontwikkeling van Covid-vaccins echter razendsnel vooruit in vergelijking met eerdere virale uitbraken. Door patroonherkenning en simulatie hebben onderzoekers de meest effectieve formules van medicijnen kunnen bedenken om het lichaam te helpen antigenen te ontwikkelen en immuniteit tegen het virus op te bouwen.

AI-modellen waren effectief in de strijd

Voordat de AI-modellen nauwkeurige resultaten konden opleveren voor de bestrijding van Covid, zijn ze uitgebreid getest. Covid-datasets uit meerdere bronnen hebben allemaal leveranciers van oplossingen en ontwikkelingsbedrijven geholpen om betrouwbare Covid-gerelateerde diensten te lanceren. Om een ​​op de gezondheidszorg gebaseerde AI-oplossing precies te zijn, moeten datasets voor de gezondheidszorg die eraan worden toegevoerd, luchtdicht zijn.

Ondanks het aanbieden van dergelijke revolutionaire apps en oplossingen, zijn AI-modellen voor de strijd tegen Covd niet universeel toepasbaar. Elke regio van de wereld vecht tegen zijn eigen versie van een gemuteerd virus en een populatiegedrag en immuunsysteem dat specifiek is voor die specifieke geografische locatie. Daarom is er een inherente behoefte aan meer AI-gestuurde zorgoplossingen om diepere niveaus van specifieke wereldbevolkingen door te dringen.

Elk AI- of ML-bedrijf dat een oplossing wil ontwikkelen en wil bijdragen aan de strijd tegen het virus, moet werken met zeer nauwkeurige medische datasets om optimale resultaten te garanderen. Dit is de enige die u op dit moment zinvolle diensten of oplossingen aan de samenleving kunt bieden. De functionaliteit van uw oplossing is cruciaal. Daarom raden we je aan om je datasets voor de gezondheidszorg te betrekken bij de meest geloofwaardige kanalen op de markt, zodat je een volledig functionele oplossing hebt om uit te rollen en mensen in nood te helpen.

Als medeoprichter en chief operating officer van ShaipVatsal Ghiya heeft meer dan 20 jaar ervaring in software en services voor de gezondheidszorg. Ghiya was ook mede-oprichter van ezDI, een cloudgebaseerd bedrijf voor softwareoplossingen dat een Natural Language Processing (NLP)-engine en een medische kennisbank biedt met producten zoals ezCAC en ezCDI.