طور فريق علماء دولي نموذجًا من خوارزمية آلية يمكن أن تساعد في توقع تفشي أي مرض معروف قبل أسبوعين من حدوثه، ليتسنى وضع تدابير لمواجهته واحتواء آثاره.
وفي ورقة نشرت موقع “arXiv.org” قدم فريق من الخبراء بقيادة ماوريسيو سانتيلانا ونيكول كوغان من جامعة هارفارد، خوارزمية سجلت الخطر 14 يومًا أو أكثر قبل أن يبدأ عدد حالات الإصابة بفيروس كورونا المستجد في الزيادة.
الخبراء نشروا نتائج تجاربهم في تقرير مفصل بعنوان “نظام الإنذار المبكر لرصد نشاط كوفيد-19 مع آثار رقمية متعددة في الوقت الحقيقي”.
ويستخدم النظام مراقبة آنية لبيانات يستقيها من مختلف المصادر الرقمية مثل تويتر، وعمليات البحث في محرك غوغل، وبيانات التنقل من الهواتف الذكية، وعدة بيانات أخرى.
وقال الباحثون إن الخوارزمية يمكن أن تعمل “كمنظم حرارة، في نظام تبريد أو تدفئة، إذ تساعد في توجيه سياسة الدولة تجاه الوباء، أي إغلاق تام أو إعادة فتح أكثر سلاسة وأكثر أمانًا.
وقال الدكتور سانتيلانا، مدير مختبر الذكاء الآلي في مستشفى بوسطن للأطفال وأستاذ مساعد في طب الأطفال وعلم الأوبئة في جامعة هارفارد “في معظم نماذج الأمراض المعدية، أنت تعرض سيناريوهات مختلفة بناءً على الافتراضات المقدمة مقدمًا، وهذه هي العملية التي تقوم بها الخوارزمية”.
ثم تابع “ما نقوم به هو المراقبة، دون افتراضات، الفرق هو أن أساليبنا تستجيب للتغيرات الفورية في السلوك”.
وقال خبراء اطلعوا على التقرير الذي لم تتم مراجعته بعد، إنه أظهر القيمة المتزايدة للبيانات في الوقت الفعلي، مثل وسائل التواصل الاجتماعي، في تحسين نماذج التنبؤ الحالية.
وقالت لورين أنسيل مايرز، عالمة الأحياء في جامعة تكساس، إن الدراسة تظهر “أن مصادر البيانات البديلة من الجيل التالي قد توفر إشارات مبكرة عن انتشار كوفيد- 19” ثم تابعت “خاصة إذا تأخر عدد الحالات المؤكدة بسبب تأخر نتائج الاختبار”.
ويعود استخدام تحليل البيانات في الوقت الفعلي لقياس تطور المرض إلى عام 2008 على الأقل، عندما بدأ المهندسون في شركة غوغل في تقدير انتشار مرض إنفلونزا شديد العدوى.