Facebook pomoże przewidzieć kolejne fale COVID-19 i inne choroby zakaźne?
Naukowcy w opublikowanych właśnie badaniach sugerują, że prognozy oparte o maszynowe uczenie i anonimowe bazy danych mogą zrewolucjonizować śledzenie chorób zakaźnych - swoje analizy opierają o dane z trzeciej fali zachorowań wywołanych koronawirusem SARS-CoV-2 w Stanach Zjednoczonych, z lata ubiegłego roku.
Jak tłumaczą naukowcy, dotychczasowe sposoby prognozowania szczytów zachorowań COVID-19 możemy odłożyć na półkę, bo o ile jeszcze na początku pandemii można było na nich w pewnym stopniu polegać, tak z czasem przestały odpowiadać rzeczywistości. Autorzy nowych badań wskazują, że kiedy w styczniu ubiegłego roku mówiły o wzroście zachorowań, te zaczęły spadać, a w lipcu zupełnie odwrotnie - infekcje miały być w odwrocie, tymczasem wariant Delta spowodował znaczny wzrost przypadków.
W związku z tym naukowcy postanowili spróbować nowego podejścia, wykorzystującego sztuczną inteligencję i anonimowe bazy danych z Facebooka, co jak się okazało było strzałem w dziesiątkę - takie rozwiązanie nie tylko skuteczniej przewiduje zmiany w zachorowaniach na COVID-19, ale i może zrewolucjonizować sposób śledzenia innych chorób zakaźnych, w tym grypy.
Naukowcy korzystają ze swojej metody do przygotowywania tygodniowych prognoz w zakresie COVID-19, które za każdym razem plasują się na pierwszym czy drugim miejscu, jeśli chodzi o skuteczność.
Jak tłumaczą badacze, większość stosowanych obecnie metod prognozowania opiera się na matematyce, tj. naukowcy biorą najnowsze dane o zachorowaniach, hospitalizacjach czy zgonach, jakie są w stanie znaleźć, a następnie matematyczny model próbuje przewidzieć, co stanie się w następnych dniach. Oczywiście, taki sposób prognozowania sprawdzał się przez długie lata, ale kolejne fale COVID-19 uwidoczniły jego słabości - ten nie radzi sobie z poziomem lokalnym, bo nie bierze pod uwagę ruchu ludności.
I tu do akcji wkraczają dane z Facebooka, bo śledząc urządzenia mobilne są w stanie odpowiedzieć na pytanie, w jaki sposób i gdzie ich użytkownicy podróżują, a także jakie są relacje między odwiedzającymi się osobami (a że Facebook ma 2 mld użytkowników na całym świecie, to jest naprawdę bogatym źródłem danych).
Jest to istotne dlatego, że inaczej zachowujemy się w otoczeniu przyjaciół, co może sprzyjać rozprzestrzenianiu się infekcji - badacze podkreślają, że nosimy maski i zachowujemy społeczny dystans, kiedy idziemy na zakupy czy do pracy, ale w otoczeniu przyjaciół nie mają one żadnego zastosowania.
Mówiąc krótko, najwyższy czas zaufać sztucznej inteligencji, z której korzystamy przecież w wielu dziedzinach życia - skoro oddajemy się w jej ręce w zakresie samochodów autonomicznych, to możemy też wykorzystać jej potencjał w zakresie prognozowania, a jest go zdaniem badaczy mnóstwo.
