Nguồn dữ liệu lớn được khai thác, cùng sự tiến bộ của AI, học máy và khoa học dữ liệu giúp đưa ra dự báo về diễn biến dịch COVID-19.

Đó là chia sẻ của Thạc sĩ Khoa học máy tính Trần Quốc Tuấn, mentor chương trình đào tạo Data Science, Machine Learning, Đại học trực tuyến FUNiX.

Dịch viêm phổi do virus corona bùng phát tại Vũ Hán, Trung Quốc đang lan mạnh, gây ra mối lo lắng cho cộng đồng. Khác với nhiều đại dịch trước, chúng ta đang được cung cấp thông tin rõ ràng, kịp thời, cùng với những dự báo tương đối chính xác về xu hướng dịch. Bên cạnh những nỗ lực toàn cầu về y tế, việc kiểm soát và ngăn chặn dịch bệch còn có sự hỗ trợ của công nghệ, trong đó có khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo.

Nhiều trang web cung cấp thông tin tức thời về dịch COVID-19

Trong thời điểm dịch bệnh bùng phát gây hoang mang, nhiều trang web đang cung cấp cho bạn đọc thông tin tức thời về dịch COVID-19. Một vài trong số đó là https://corona.kompa.ai do nhóm kỹ sư Việt Nam thực hiện, hay www.coronatracker.com. Số liệu, thông tin được cập nhật liên tục, báo cáo đầy đủ về số lượng ca nhiễm, số tử vong, khỏi bệnh, phân bổ dịch tại từng nước và các tin tức mới.

Giao diện trang corona.kompa.ai

Thống kê dữ liệu, bằng những tiến bộ trong mười năm trở lại đây, đã giúp người xem có cái nhìn cụ thể, rõ ràng và trực quan về dữ liệu. Thay vì những bảng biểu khô khan, ngôn ngữ R đã giúp dữ liệu được trực quan hóa bằng những màu sắc, biểu đồ, hình ảnh sinh động.

Corona Tracker sử dụng các phương pháp khoa học dữ liệu, như NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để phân tích nội dung và xác định các chủ đề có ý nghĩa, sử dụng AWS làm nền tảng để lưu trữ các mẩu tin. API và một phần của CoronaTracker.com được xây dựng với Vue.js và phần hỗ trợ bởi Node.Js và ExpressJS.

Trang web về Corona của Kompa Group cung cấp thông tin về các điểm nóng trong dịch rõ ràng, bên cạnh những con số cụ thể. Dữ liệu trên trang được cập nhật liên tục, từ những nguồn như WHO, CDC, NHC, DXY & Bộ Y Tế Việt Nam. Nhóm thực hiện cũng sử dụng học máy (machine learning) để phát hiện và lọc tin giả.

Thực tế, dữ liệu và AI còn có thể hỗ trợ ngăn chặn dịch bệnh tốt hơn thế. Cuối tháng 12/2019, một công ty mang tên BlueDot từ Canada chuyên giám sát các loại bệnh truyền nhiễm trên toàn cầu đã dự đoán sự bùng phát của Corona virus với sự hỗ trợ từ hệ thống AI. Dự báo này sớm hơn cảnh báo từ Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh Mỹ, được đưa ra vào ngày 6/1.

Hệ thống của BlueDot đã nghiên cứu kỹ và xử lý một lượng lớn dữ liệu xung quanh bệnh lý của các nhóm động – thực vật, các nguồn báo cáo từ các chính phủ và nhiều nguồn dữ liệu khác. Điều này giúp khuyến cáo khách hàng của BlueDot hạn chế di chuyển tới Trung Quốc trong khoảng thời gian vài tháng trở lại đây. Ngoài ra, hệ thống còn dự báo dịch bệnh sẽ xuất hiện tại Seoul, Tokyo, Bangkok…

Biểu đồ và mô hình dự báo lan dịch bệnh ra toàn cầu (nguồn: thelancet.com).

Dữ liệu được BlueDot xử lý bởi các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML) trong thời gian thực như mô hình Arima, Time Series, Bayes… Một lượng lớn dữ liệu văn bản phi cấu trúc (tính theo đơn vị triệu bản) từ hơn 60 ngôn ngữ đang được xử lý để theo dõi hơn 100 loại bệnh khác nhau (AI đã được ứng dụng để thay thế công việc của hàng chục đến hàng trăm người).

Các kết quả cập nhật theo giờ, tạo ra bởi hệ thống AI (bao gồm học máy, học sâu) được phân tích bởi các bác sĩ, nhà dịch tễ học để từ đó, khuyến cáo được đưa tới các đơn vị chức năng có liên quan và người dân. Kết quả này cho phép các chuyên gia tập trung vào việc đối phó với virus corona, thay vì phải phân phối sức lực và thời gian cho công việc ngoài chuyên môn khác.

Trước đó, BlueDot từng dự đoán thành công vị trí của dịch Zika tại Nam Florida, theo tạp chí y khoa The Lancet (Anh).

Khoa học hỗ trợ ngăn cản dịch bệnh như thế nào?

BlueDot không phải là công ty duy nhất ứng dụng AI thành công trong dịch Corona. AI đang được sử dụng rộng rãi trong hoạt động y tế và có thể dự đoán số lượng các trường hợp nhiễm bệnh mới theo độ tuổi, giới tính và địa lý theo những tỷ lệ và nguy cơ khác nhau. AI dự đoán các điểm nóng về dịch bệnh trên toàn cầu, dự đoán virus sẽ lây lan như thế nào dựa trên các điều kiện môi trường, khả năng chăm sóc, phục hồi sức khỏe và cách lây truyền.

Ngoài ra, AI có thể giúp tăng cường sự tối ưu trong các chiến lược phòng dịch bệnh. Ví dụ, học máy có thể sử dụng để đánh giá độ chính xác và tối ưu hóa việc kiểm dịch giữa các cộng đồng, thành phố và quốc gia để kiểm soát sự lây lan của dịch bệnh.

Bên cạnh việc phòng dịch, các chiến dịch và kế hoạch tiêm chủng phòng bệnh cũng sẽ được lên kế hoạch với hiệu quả cao nhất có thể. AI cũng có thể xác định và tìm sự tương đồng trong các đợt bùng phát cục bộ của virus, ví dụ như mối liên hệ giữa Corona và SARS…

Hơn nữa, học máy – một phần quan trọng trong AI, giúp các nhà nghiên cứu đọc hàng tỷ điểm dữ liệu và kết quả lâm sàng trong hồ sơ y tế và và thiết lập kết nối với bệnh nhân. Học máy hỗ trợ các bác sĩ tiên lượng khả năng dính – phát bệnh từ bệnh nhân.

Bên cạnh đó, học máy có thể xây dựng mô hình hoặc mối quan hệ giữa các phương pháp điều trị được ghi nhận trong hồ sơ y tế và tình trạng của bệnh nhân. Và máy Boltzman đang được sử dụng nhiều trong lĩnh vực gene hỗ trợ kích thích hệ thống miễn dịch cơ thể bằng các thuật toán AI.

Khi thế giới thay đổi nhanh chóng, những căn dịch bệnh đang nổi lên và lan rộng với tốc độ nhanh. Sự gia tăng đáng kể về vai trò của khoa học và công nghệ có thể được sử dụng để tạo ra những thông tin quan trọng và việc phòng ngừa sẽ diễn ra nhanh, kịp thời hơn.

Nguồn VNE

Tin liên quan: