4 maneiras pelas quais o governo pode usar a IA para rastrear o coronavírus

4 maneiras pelas quais o governo pode usar a IA para rastrear o coronavírus

Em 10 de março de 2020, 467 casos confirmados de COVID-19 foram relatados aos Centros de Controle e Prevenção de Doenças nos Estados Unidos. Enquanto governos de todo o mundo estão trabalhando em colaboração com autoridades locais e prestadores de serviços de saúde para rastrear, responder e prevenir a propagação de doenças causadas pelo coronavírus, especialistas em saúde estão recorrendo a análises avançadas e inteligência artificial para aumentar os esforços atuais para evitar mais infecção.

Dados e análises provaram ser úteis no combate à propagação de doenças, e o governo federal tem acesso a amplos dados sobre a saúde e as viagens da população dos EUA, bem como sobre a migração de animais domésticos e selvagens – todos os quais podem ser úteis no rastreamento e previsão da trajetória da doença. A capacidade do aprendizado de máquina de considerar grandes quantidades de dados e oferecer insights pode levar a um conhecimento mais profundo sobre doenças e permitir que funcionários da saúde e do governo dos EUA tomem melhores decisões durante toda a evolução de um surto.

As agências de saúde do governo podem aproveitar a tecnologia da IA de quatro maneiras para limitar a propagação do COVID-19 e outras doenças:

1- Predição

À medida que a população humana global cresce e continua a interagir com os animais, outras oportunidades para vírus originários de animais (como o COVID-19) podem fazer o salto para os humanos e se espalhar. Os EUA viram isso nos últimos anos, desde os recentes vírus SARS e MERS, até novas formas de gripe e até na crise de Ebola de 2018 na África Ocidental, onde foi descoberto que o surto de Ebola resultou de uma criança interagindo com morcegos em um tronco de árvore.

O CDC estima que três em cada quatro novas doenças humanas provêm de animais, e os cientistas acreditam que existem aproximadamente 800.000 vírus animais desconhecidos que podem infectar seres humanos. Agora, os pesquisadores estão recorrendo à IA para ajudar a prever pontos críticos onde novas doenças podem surgir. A tecnologia pode integrar dados sobre vírus conhecidos, populações de animais, demografia humana e práticas culturais / sociais em todo o mundo para prever surtos. Funcionários do governo e da saúde pública podem usar esses dados para serem proativos e tomar medidas para evitar esse tipo de surto – ou, no mínimo, fazer um trabalho melhor se preparando para eles.

2 – Detecção

Quando vírus anteriormente desconhecidos dão o salto para os seres humanos, o tempo se torna um recurso precioso. Quanto mais rápido for detectado um surto de doença, mais cedo poderá ser tomada uma ação para impedir a disseminação e tratar efetivamente a população infectada. A IA também pode ajudar aqui.

Durante meu mandato como diretor do Centro Nacional de Integração de Biossegurança no Departamento de Segurança Interna, desenvolvemos abordagens piloto usando ML para extrair dados de mídia social para indicações de sintomas incomuns de gripe. Também examinamos serviços médicos de emergência quase em tempo real e dados de ambulâncias, usando o ML para procurar anomalias nas anotações médicas quando os pacientes eram internados em hospitais. Nesses casos, a IA forneceu não apenas uma melhor detecção de um evento anormal da doença, mas foi capaz de fazê-lo mais rapidamente – semanas antes do relatório tradicional da doença indicar um pico na doença.

3 – Resposta

Depois que um evento de doença é identificado, tomar decisões informadas em tempo hábil é fundamental para limitar o impacto. A IA pode integrar dados de viagens, população e doenças para prever onde e com que rapidez a doença pode se espalhar. No DHS, enquanto observávamos surtos de novas formas de gripe, aproveitamos os dados de viagens, voos e população em todo o mundo e nos EUA. Também usamos dados do Australasian Flyway – uma rota de migração de aves da China para o Alasca – para melhor prever onde a doença poderia se espalhar e como poderíamos intervir desde o início. Após o surto de Ebola, os cientistas do Departamento de Agricultura criaram um modelo de censo de viagens capaz de prever o município exato no Texas – e até o provável hospital – onde um caso de Ebola provavelmente seria encontrado. O modelo estava no local.

Além de usar a IA para prever a propagação da doença, pode melhorar a aplicação do tratamento atual e acelerar o tempo necessário para desenvolver novos tratamentos. Os radiologistas também estão usando o aprendizado profundo da IA ​​- sistemas de aprendizado de máquina que aprendem com a experiência com grandes conjuntos de dados – para tomar melhores decisões de tratamento com base em imagens médicas.

Por exemplo, dados de radiografias de tórax de pacientes com coronavírus podem servir de entrada para modelos de IA, para que os médicos possam fazer diagnósticos mais rápidos. Em relação aos novos tratamentos, a criação de vacinas para vírus recém-descobertos é um processo difícil e demorado, carregado de tentativa e erro. A IA pode ajudar nesse processo examinando dados de doenças virais semelhantes e, em seguida, usando esses dados para prever quais tipos de vacinas e medicamentos têm maior probabilidade de serem eficazes.

No ano passado, a primeira vacina totalmente desenvolvida por IA foi criada na Austrália. A descoberta de medicamentos impulsionada pela IA transformará o setor médico e reduzirá drasticamente a quantidade de tempo e dinheiro necessários para desenvolver esses medicamentos que salvam vidas.

4 – Recuperação

Uma vez contido ou encerrado um surto, os governos e as organizações globais de saúde devem tomar decisões sobre como prevenir ou limitar os surtos no futuro. O ML também pode ser usado aqui, simulando resultados diferentes para testar e validar políticas, iniciativas de saúde pública e planos de resposta.

Em suma, a IA permite que formuladores de políticas e líderes da área da saúde conduzam uma série de análises do tipo “e se” que lhes permitam tomar decisões orientadas por dados com maior probabilidade de serem eficazes.

Fonte: https://gcn.com/articles/2020/03/10/ai-coronavirus-tracking.aspx

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