.
.

Một AI đã gửi cảnh báo đầu tiên về Covid-19 trước cả con người

Thứ Năm, 12/03/2020, 18:38 [GMT+7]
.
Thuật toán của BlueDot quét các báo cáo và dữ liệu bán vé máy bay, đã đưa ra các dự báo về sự lây lan của những chủng bệnh cúm mới như đang diễn ra ở Trung Quốc.
 
 
 
Covid-19 đang trở thành mối quan tâm hàng đầu của nhiều quốc gia trong thời điểm này. Ảnh chụp màn hình
 
Quay lại thời điểm trước khi dịch bùng phát, ngày 6.1 và 9.1, Mỹ và Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã thông báo cho mọi người về sự bùng phát của chủng virus mới giống như cúm ở Trung Quốc, nhưng trước đó một nền tảng theo dõi sức khỏe của Canada đã gửi cảnh báo về sự bùng phát cho khách hàng của nó vào ngày 31.12.2019, trước cả khi Mỹ và WHO đưa ra cảnh báo.
 
Cụ thể, BlueDot sử dụng thuật toán AI để quét các báo cáo tin tức bằng tiếng nước ngoài, kết hợp với mạng lưới động thực vật và các tuyên bố chính thức để đưa ra cảnh báo trước (dự báo) cho khách hàng của mình để tránh các khu vực nguy hiểm như Vũ Hán.
 
Các quan chức Trung Quốc kín tiếng trong việc chia sẻ thông tin, còn các nhân viên sức khỏe của WHO và Trung tâm Kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh Mỹ - CDC thì lại phải dựa vào thông tin chính thức để kiểm soát dịch bệnh nên trong cuộc đua này trí tuệ thông minh nhân tạo có lợi thế hơn khi có thể tiếp cận thông tin nhanh hơn. CEO kiêm nhà sáng lập Kamran Khan của BlueDot cho biết, họ đã thu thập tin tức về những trận dịch có thể xảy ra, những bàn tán trên mạng, những chia sẻ trên các diễn đàn và blog về một loạt sự kiện bất thường đang diễn ra để tổng hợp thông tin.
 
Ông Khan cho biết thêm, thuật toán này sử dũng dữ liệu từ mạng xã hội nên thông tin thu được rất hỗn độn. Nhưng khi kết hợp với dữ liệu bán vé của các hãng hàng không trên toàn cầu sẽ giúp đưa ra các dự báo về những vùng dân cư dễ bị nhiễm bệnh, thời điểm xảy ra tiếp theo và xác suất của dịch bệnh. Nó cũng đưa ra dự đoán virus sẽ lây lan từ Vũ Hán sang Bangkok, Seoul, Đài Bắc và Tokyo trong những ngày đầu.
 
Theo Wired, Khan từng là một chuyên gia về bệnh truyền nhiễm tại Bệnh viện Toronto (Canada) trong đại dịch SARS năm 2003 và ông đã suy nghĩ về một cách tốt hơn để theo dõi bệnh dịch trước khi nó bùng phát diện rộng. Lúc đó, virus SARS bắt đầu tại Trung Quốc đại lục, lan sang Hồng Kông, đến Toronto và giết chết 44 người. Khan đã tận mắt chứng kiến virus này tràn ngập khắp nơi gây tê liệt nhiều thành phố và bệnh viện, ông không muốn điều này tái diễn.
 
Sau khi thử nghiệm một số chương trình dự đoán, Khan ra mắt BlueDot vào năm 2014 và huy động được 9,4 triệu USD đầu tư mạo hiểm. Công ty hiện có 40 nhân viên, gồm các bác sĩ và lập trình viên, những người đã nghĩ ra chương trình giám sát dịch bệnh và phân tích, sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và kỹ thuật máy học (machine learn) để sàng lọc các báo cáo bằng 65 ngôn ngữ, cùng với dữ liệu hàng không và báo cáo về dịch bệnh động vật.
 
Ông chia sẻ, “những gì chúng tôi đã làm là sử dụng việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để đào tạo thiết bị này phân biệt được thuật ngữ về sự bùng phát bệnh than ở Mông Cổ hay đang nói về ban nhạc Anthrax (bệnh than tiếng Anh viết là Anthrax)”. Khi quá trình lọc dữ liệu tự động hoàn tất, con người sẽ can thiệp vào phân tích. Các nhà dịch tễ học kiểm tra các kết luận theo luận điểm khoa học và sau đó gửi báo cáo đến chính phủ, doanh nghiệp và khách hàng y tế, các hãng hàng không và bệnh viện tuyến đầu - nơi bệnh nhân có thể đến; nhưng họ không bán dữ liệu của họ rộng rãi cho công chúng.
 
Công ty này không phải là đơn vị đầu tiên tìm kiếm kết quả trong các vấn đề sức khỏe cộng đồng, nhưng họ hy vọng sẽ làm tốt hơn Google Flu Trends - vốn đã bị khai tử sau khi đánh giá thấp mức độ nghiêm trọng của mùa cúm 2013 tới 140%. BlueDot đã dự đoán thành công vị trí của vụ dịch Zika ở Nam Florida (Mỹ) trong một ấn phẩm trên tạp chí y khoa The Lancet của Anh. Lần dịch do virus Corona chủng mới này, liệu BlueDot có chứng minh được khả năng thành công hay không vẫn còn đang được xem xét, nhưng thật đáng để ghi nhận những nỗ lực của Al dịch tễ học này trong dự báo về dịch bệnh.
 
Hữu Thắng (Thanh Niên)
 
.