Chúng ta đều biết COVID-19 đang hoành hành ở rất nhiều quốc gia. Hầu như ở bất cứ quốc gia nào cũng đã có rất nhiều ca bệnh. Mức độ nguy hiểm rất cao, vì là loại vi rút lây lan qua đường hô hấp. Các ca nghi nhiễm đầu tiên ở Vũ Hán (Trung Quốc) được báo cáo vào ngày 31 tháng 12 năm 2019.
Với các triệu chứng đầu tiên xuất hiện khoảng hơn ba tuần trước đó (ngày 8 tháng 12 năm 2019). Chợ hải sản Hoa Nam, nơi được giới chức y tế địa phương cho là địa điểm. Bùng phát dịch bệnh đầu tiên, đã bị đóng cửa vào ngày 1 tháng 1 năm 2020 và các bệnh nhân có các triệu chứng được cách ly. Kéo dài suốt một năm qua, và một số quốc gia trong đó có Việt Nam đã sản xuất được những liều vắc xin.
Và nhờ dùng AI trong việc phát hiện và hạn chế COVID-19. Trí tuệ nhân tạo đã góp phần giúp đỡ rất nhiều cho con người. Dù dịch COVID-19 vẫn đang còn diễn ra ở rất nhiều nước đặc biệt là Mỹ và các nước Châu Âu.
Báo động quốc tế đầu tiên về đại dịch COVID-19 không được đưa ra bởi con người, mà bởi máy tính
Đó là HealthMap, một trang web được điều hành bởi Bệnh viện Nhi Boston. Sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) để quét các phương tiện truyền thông xã hội, bản tin, truy vấn tìm kiếm trên internet. Và các luồng thông tin khác để tìm dấu hiệu bùng phát dịch bệnh.
Vào ngày 30/12/2019, chương trình khai thác dữ liệu này đã phát hiện. Một bản tin về một loại viêm phổi mới ở Vũ Hán, Trung Quốc. Tin nhắn này lưu ý rằng bảy bệnh nhân lúc đó đang trong tình trạng nguy kịch và đánh giá mức độ khẩn cấp của dịch bệnh ở mức 3 trên thang điểm 5.
Ngay sau đó, các đồng nghiệp ở Đài Loan của Marjorie Pollack, nhà dịch tễ học y tế ở thành phố New York, đã cảnh báo cô về tình hình dịch bệnh đang được chia sẻ trên Weibo. Chưa đầy 1 giờ sau khi HealthMap cảnh báo, cô đã đăng một thông báo chi tiết hơn lên Chương trình. Theo dõi các bệnh mới nổi có 85.000 người theo dõi.
Báo động sớm từ HeathMap cho thấy tiềm năng của AI, hoặc học máy, trong việc theo dõi lây nhiễm
Từ lâu trước khi COVID-19 lây lan, Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) đã bắt đầu một cuộc thi thường niên dự đoán chính xác nhất. Mức độ nghiêm trọng và lây lan của bệnh cúm trên khắp nước Mỹ. Cuộc thi, bắt đầu từ năm 2013, nhận được hàng chục bài dự thi mỗi năm. Matthew Biggerstaff, nhà dịch tễ học tại CDC, cho biết. Khoảng một nửa trong số đó liên quan đến các thuật toán học máy, các mô hình. Được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn để học cách phát hiện các mối tương quan.
Ví dụ, Roni Rosenfeld, nhà khoa học máy tính tại Đại học Carnegie Mellon. Và các đồng nghiệp đã 5 lần chiến thắng cuộc thi của CDC với các thuật toán khai thác dữ liệu từ tìm kiếm Google. Bài đăng trên Twitter, lượt xem trang Wikipedia và lượt truy cập vào trang web của CDC.
Những cách mà thế giới ứng dụng AI trong dịch COVID-19
Nhiều đội tham gia cuộc thi hiện đã chuyển sang theo dõi COVID-19. Họ đang áp dụng AI theo hai cách. Một là cố gắng phát hiện những dấu hiệu đầu tiên của một căn bệnh mới. Hoặc một đợt bùng phát bệnh dịch, giống như HealthMap đã làm. Điều này đòi hỏi các thuật toán tìm kiếm các tín hiệu mờ nhạt trong hàng loạt dữ liệu “nhiễu”. Tác vụ mà một con người được đào tạo tốt có lợi thế so với máy tính, Pollack nói.
Thứ hai, có thể dùng AI để đánh giá tình trạng hiện tại. Của một dịch bệnh đang diễn ra và dự đoán tương lai gần. Các nhóm tại Đại học Carnegie Mellon tìm cách dự đoán các biến số liên quan COVID-19. Ở thời điểm hiện tại trên khắp nước Mỹ bằng cách sử dụng dữ liệu. Được thu thập qua các cuộc khảo sát dạng tự hiển thị (pop-up) về triệu chứng do Google và Facebook tiến hành.
Dữ liệu tìm kiếm của Google và các nguồn khác. Mục tiêu của họ là dự đoán nhu cầu của địa phương đối với giường bệnh và máy thở cho 4 tuần trong tương lai. Rosenfeld nói. “Chúng tôi đang cố gắng phát triển một công cụ cho các nhà hoạch định chính sách. Để họ có thể tinh chỉnh các hạn chế giãn cách xã hội mà không làm quá tải các nguồn lực của bệnh viện.”
AI và những lần dự đoán sai trong quá khứ
AI cũng từng dự đoán sai. Từ năm 2009 đến 2015, Google đã thực hiện một dự án có tên Google Flu Trend. Khai thác dữ liệu truy vấn tìm kiếm để theo dõi tỷ lệ lây nhiễm bệnh cúm ở Mỹ. Lúc đầu hệ thống đã hoạt động tốt, dự đoán chính xác chỉ số liên quan trước khoảng 2 tuần. Tuy nhiên, từ năm 2011 đến 2013, nó đã dự đoán tỷ lệ mắc bệnh cúm quá cao. Thất bại đó phát sinh phần lớn do các nhà nghiên cứu không tinh chỉnh hệ thống. Khi hành vi tìm kiếm của mọi người đã thay đổi, Yom-Tov nói, dẫn đến mô hình này diễn giải sai các tìm kiếm bản tin thành dấu hiệu lây nhiễm.
“Tôi không nghĩ rằng đó là một vấn đề cố hữu trong lĩnh vực này,” Yom-Tov nói thêm. Trên thực tế, ông và các đồng nghiệp ở Đại học College London gần đây. Đã đăng một bài báo lên máy chủ arXiv cho thấy họ có thể tinh chỉnh các hiểu nhầm liên quan đến tìm kiếm tin tức.
Tương lai ứng dụng AI trong dịch COVID-19
Các quan chức ở các quốc gia đang thiếu năng lực xét nghiệm Covid-19, chẳng hạn như Mỹ. Có thể sẽ muốn tìm đến các hệ thống giám sát tự động như biện pháp thay thế. Tuy nhiên, Biggerstaff nói rằng đó sẽ là một sai lầm: “Tôi không nghĩ cách làm này (các hệ thống học máy) có thể thay thế việc xét nghiệm.” Cụ thể, ông nói, khi cúm xuất hiện trở lại vào mùa thu tới, cần có xét nghiệm trực tiếp để phân biệt dịch cúm với COVID-19. Nhưng AI có thể giúp các nhà hoạch định chính sách dành nhiều xét nghiệm hơn cho các điểm nóng. “Hy vọng là sẽ có cả hai biện pháp làm việc cùng nhau,” John Brownstein, nhà dịch tễ học tại Bệnh viện Nhi Boston, người đồng sáng lập HealthMap vào năm 2006, cho biết.
Một số nhà nghiên cứu đặt câu hỏi liệu có phát triển kịp các hệ thống AI giúp giải quyết đại dịch COVID-19 hay không. “AI sẽ không hữu ích đối với COVID-19 so với các đại dịch trong tương lai,” Dara nói. Dara dự kiến sẽ mất khoảng 6 tháng để phát triển hệ thống theo dõi bệnh của mình. Pollack, người đã cảnh báo về COVID-19 theo cách “lỗi thời”. nói rằng cô cũng đang phát triển một chương trình AI chuyên quét Twitter để tìm các thông tin liên quan đến căn bệnh này.
Nguồn: khoahocphattrien.vn
