Исследователи МТИ с помощью ИИ предсказали катастрофу при преждевременном выходе из карантина
Учёные из Массачусетсткого технологического института (МТИ) разработали модель машинного обучения, которая показывает темпы распространения инфекции COVID-19. Проверки исследователей показали, что модель, обученная на данных за период с конца января по начало марта, точно отображает масштабы распространения заболевания до 1 апреля в различных регионах мира и показывает, что ослабление или отмена карантинных мер, действующих в настоящее время, может привести к «экспоненциальному взрыву» числа случаев заражения.
Как указывает TechCrunch, сотрудники института стремились создать модель, основанную только на данных о COVID-19, в то время как другие подобные модели использовали информацию об атипичной пневмонии или коронавирусе ближневосточного респираторного синдрома, который был зарегистрирован в 2012 году. Объединение имеющейся информации только о COVID-19 с оценкой числа инфицированных лиц, которые находятся на карантине и, следовательно, не могут заражать других, позволило учёным более точно смоделировать прогноз распространения инфекции и эффект от мер социального изолирования.
Модель МТИ показывает, что плато инфекции для COVID-19 в США и Италии наступит приблизительно на следующей неделе или чуть позже. Однако исследователи подчёркивают, что такой многообещающий прогноз не означает, что можно смягчать режим изоляции.
«Если слишком рано ослабить карантинные меры, последствия будут катастрофическими», — считает разработчик модели и профессор МТИ Джордж Барбастатис.
Подобная ситуация уже произошла в Сингапуре. В стране появились первые заражённые ещё до того, как инфекция получила официальное название. Власти немедленно ввели строгие ограничения на поездки и отслеживали контакты зараженных лиц, что помогло замедлить распространение вируса. Ситуация оставалась стабильной до середины марта, когда стала понятна серьёзность ситуации, и страны начали призывать граждан отправиться домой.
Контакты вернувшихся из-за границы туристов с другими людьми никак не ограничивались, и уже к концу число заражённых резко увеличилось. По состоянию на 16 апреля количество случаев заражения коронавирусом в Сингапуре превысило 4,4 тысячи, указывает министерство здравоохранения страны. В этот же день минздрав подтвердил 728 новых случаев заражения COVID-19 в Сингапуре, что стало рекордным суточным приростом с начала эпидемии коронавируса.
В начале апреля в минкомсвязи Российской Федерации сообщили о создании системы, которая будет отслеживать носителей коронавируса и людей, которые с ними контактировали. Система работает на основе данных от операторов сотовой связи, у которых будут запрашивать данные номеров пострадавших и даты госпитализации или постановки на карантин. В случае нарушения условий самоизоляции человеку на телефон придет соответствующее СМС, а при систематическом нарушении режима операторы будут передавать данные в правоохранительные органы.
Ранее команда исследователей из компании Microsoft и Классического университета Центрального Китая опубликовала исходный код алгоритма отслеживания объектов, работающего на основе машинного обучения. Исследователи надеются, что алгоритм будет полезен для обеспечения безопасности, а также для отслеживания распространения заболеваний, включая коронавирус.
Также алгоритмы глубокого обучения помогают диагностировать коронавирус и отслеживать прогресс лечения пациента по рентгеновским снимкам лёгких. Создатели ПО для диагностики на основе искусственного интеллекта надеются, что в будущем технология поможет определять, каким пациентам понадобится аппарат ИВЛ, а каким нет. Такие алгоритмы разрабатываются в США, Израиле, Южной Корее. В конце февраля китайская технокорпорация Alibaba Group объявила о создании собственного алгоритма, который может диагностировать коронавирус за 20 секунд с точностью до 96%.
