Potvrđeni slučajevi Korona virusne bolesti 2019 (COVID-19) premašuju slučajeve teškog akutnog respiratornog sindroma (SARS), a u trenutku objave registrovano je više od 162 380 potvrđenih slučajeva i preko 6 000 smrtnih slučajeva širom svijeta. Za usporedbu, SARS je 2003. godine ubio 774 osobe, uglavnom u Kini, epicentru obje epidemije. I COVID-19 i SARS šire se na kontinentima, prenose zarazu na životinje i ljude te koriste sličnu mehaniku za ulazak u ćeliju. Na prvom mjestu, taktički odgovor na COVID-19 sličan je onome kod SARS-a, ali postoji jedna velika razlika: 17 godina od SARS-a pojavilo se snažno sredstvo koje bi potencijalno moglo biti korisno za održavanje ovog virusa u razumnim granicama – umjetna inteligencija (AI).
Mali broj stručnjaka bi se usudio izjasniti da umjetna inteligencija predstavlja pomak paradigme u zdravstvu i da bi mogla biti korisna u u borbi s trenutnom epidemijom COVID-19. Na primjer, u predviđanju lokacije izbijanja i širenja epidemije. Umjetna inteligencija (AI) se pokazala učinkovitom kada je kanadska kompanija Blue Dot kao prva organizacija iskoristila ovu aplikaciju i najavila širenje epidemije još krajem decembra. Postoje i druge aplikacije povezane s umjetnom inteligencijom (AI) koje su se pojavile kao odgovor na najnoviju epidemiju uključuju BenevolentAI i Imperial College London, koje navode da bi lijek odobren za reumatoidni artritis (baricitinib) mogao biti djelotvoran protiv virusa, dok je Insilico Medicine sa sjedištem u Hong Kongu nedavno objavio da su njihovi AI algoritmi dizajnirali šest novih molekula koje bi mogle zaustaviti replikaciju virusa.
No, do koje mjere je umjetna inteligencija u mogućnosti pravovremeno pružiti učinkovite uvide i rješenja za zaustavljanje trenutne epidemije?
Kao izvršni direktor Klastera zaraznih bolesti, Svjetske zdravstvene organizacije (WHO), David Heymann je vodio međunarodni komunikaciju za SARS. Gospodin Heymann objašnjava da sa upotrebom umjetne inteligencije ili bez nje, neophodno je nekoliko ključnih faktora za uspješan odgovor javnog zdravstva na izbijanje nove infekcije. Ovi faktori uključuju razumijevanje prenosivosti i rizične populacije; utvrđivanje prirodne povijesti infekcije – uključujući razdoblje inkubacije i smrtnost; identificiranje i karakterizacija uzročnika; i u nekim slučajevima, epidemiološko modeliranje kojim se predlažu učinkovite mjere prevencije i kontrole. Ove se informacije mogu prikupiti od osoba koje rade na mjestima na kojima je izbila epidemija. Ova strategija je djelovala u borbi sa SARS-om te idalje predstavlja glavni izvor informacija i za COVID-19, naglašava Heymann.
Baveći se uravnoteženim pogledom na to gdje umjetna inteligencija može “uskočiti” kada govorimo o rješavanju problema Korona virusa, Heymann dodaje: „Na primjer, nadgledanjem društvenih medija, vijesti ili sistema za izdavanja avio karata, možemo utvrditi postoji li nešto što zahtijeva daljnje istraživanje.”
Peter Hotez (Medicinski fakultet Baylor, Houston, TX, SAD) tvrdi da umjetna inteligencija može dati veliki doprinos trenutnoj epidemiji i da se može koristiti za predviđanje vremenskih uticaja na epidemiju COVID-19. “Obično na sjevernoj hemisferi, gornji respiratorni Korona virusi dosežu vrhunac u zimskim mjesecima, a zatim opadaju. Umjetna inteligencija bi mogla pomoći predvidjeti kako bi toplije vrijeme aprila i maja moglo imati blagotvoran učinak na širenje zaraze.”
Ovakve aplikacije bi mogle uveliko pomoći u stabilizaciji finansijskih tržišta, dodaje Hotez. “Ljudi misle da dolazi apokalipsa, ali iako je vjerovatno da će se ova epidemija znatno smanjiti kako ulazimo u proljeće, teško je uvjeriti stanovništvo. Umjetna inteligencija ovdje može igrati značajnu ulogu.”
Moritz Kraemer, epidemiolog (University of Oxford, Oxford, UK), uključen je u praćenje širenja COVID-19, a putem web platforme Healthmap koja vizualno prati globalno izbijanje bolesti prema mjestu i vremenu. „Naš je model predvidio da će glavne ulazne tačke nakon Kine biti u Južnoj Africi, Etiopiji i Nigeriji, koja su središta visokog broja stanovništva. Ovo predviđanje je svakako ovisilo i o tome gdje je u Kini bilo fokusirano žarište jer se broj letova od kineskog grada gdje je počela epidemija razlikuje zavisno od dijela Afrike “, ističe Kraemer.
“U većini aplikacija umjetne inteligencije aplikacija razmotrimo pitanje pa istražimo koji su najbolji dostupni podaci kako bismo mogli odgovoriti na isto”, kaže Kraemer. Jedan od ključnih faktora je relevantnost podataka i tačnost u izvještavanju. Kraemer prima Vladine izvještaje dva puta dnevno, a oni predstavljaju skupove podataka o tome koliko slučajeva Korona virusa postoji na bilo kojem određenom mjestu (npr., u gradu Wuhan). “Ovo je osnovna vrijednost za nas. Prije kineske Nove godine pogledali smo koliko je ljudi napustilo Wuhan tokom dana, a te informacije smo prikupili preko pretraživača, uključujući Baidu i WeChat. Aplikacije za razmjenu poruka, društvene mreže i mobilno plaćanje pružaju podatke o putovanju oko Wuhana također“, objašnjava on. “Modeli mašinskog učenja koriste ove podatke za predviđanje najvjerojatnije lokacije gdje će novi Korona virus stići, a to bi moglo podstaknuti dodatne aktivnosti graničnih provjera na novim pretpostavljenim lokacijama zaraze.”
Studija Kaiyuan Sun-a i njegovih kolega objavljena u časopisu The Lancet Digital Health svjedoči o snazi praćenja vijesti i društvenih medija kako bi se pomoglo rekonstruiranju napredovanja epidemije i pružanju detaljnih podataka na nivou bolesnika u kontekstu zdravstvenog stanja.
Velislava Petrova je virolog (University of Cambridge, Cambridge, UK), koja trenutno radi u UNAIDS u Ženevi na najefektivnijim aplikacijama umjetne inteligencije. “Pokušavamo pronaći održiviji način za kontrolu Korona virusa umjeto zatvaranja granica, kompanija i tome slično,” kaže Petrova.
“Vrijednost umjetne inteligencije postaje važna kada se uspije smanjiti opterećenje kliničara, a u scenarijima poput trenutne epidemije COVID-19”, objašnjava Petrova.
Uglavnom, još je rano predvidjeti u kojem obimu će umjetna inteligencija pomoći kada govorimo o epidemiji COVID-19. Broj potvrđenih slučajeva i broj umrlih rastu iz dana u dan, kao i broj podataka relevantnih za AI aplikacije. Jedna stvar je sigurna, “Umjetna inteligencija je relevantna za ovaj vid epidemije i u budućnosti će postajati sve značajnija,” navodi Moritz, dok Heymann zaključuje da je “Umjetna inteligencija samo jedan dio ukupnog razumijevanja ovog vida problema.” Vrijeme će pokazati.