Επαναστατικό Εργαλείο Τεχνητής Νοημοσύνης στην Πρόβλεψη Λοιμωδών Νοσημάτων
Μια ομάδα ερευνητών από τα πανεπιστήμια Johns Hopkins και Duke στις ΗΠΑ ανέπτυξε ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που έχει τη δυνατότητα να επαναστατήσει την πρόβλεψη, παρακολούθηση και διαχείριση επιδημιών λοιμωδών νοσημάτων, όπως η γρίπη και ο COVID-19.
Η πανδημία του COVID-19 ανέδειξε τις δυσκολίες στην πρόβλεψη της εξάπλωσης λοιμωδών νοσημάτων, κυρίως λόγω των πολύπλοκων και συνεχώς μεταβαλλόμενων παραγόντων που επηρεάζουν την κατάσταση. Η Λώρεν Γκάρτνερ, ειδικός στη μοντελοποίηση και συγγραφέας της μελέτης, τόνισε ότι η ανάγκη για καλύτερα εργαλεία είναι πιο επιτακτική από ποτέ. «Όταν οι συνθήκες ήσαν σταθερές, τα μοντέλα είχαν καλή απόδοση, ωστόσο τα νέα στελέχη και οι αλλαγές πολιτικών μας άφηναν αβέβαιους», ανέφερε.
Το νέο εργαλείο, που ονομάζεται PandemicLLM, χρησιμοποιεί ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (Large Language Model – LLM) για την πρόβλεψη της εξάπλωσης νόσων. Αντί να οποιοδήποτε απλό μαθηματικό μοντέλο, αυτό το εργαλείο επεξεργάζεται τις πληροφορίες με τρόπο που αναπαράγει τη λογική σκέψη, ενσωματώνοντας κρίσιμες παραμέτρους όπως οι πρόσφατες επιδημίες, οι νέες παραλλαγές του ιού και οι πολιτικές δημόσιας υγείας.
Η ερευνητική ομάδα εισήγαγε στο μοντέλο έναν πλούτο δεδομένων που προηγουμένως δεν είχε χρησιμοποιηθεί, επιτυγχάνοντας προβλέψεις για την εξάπλωση και τις τάσεις νοσηλειών με χρονικό ορίζοντα 1 έως 3 εβδομάδων. Αυτές οι προβλέψεις είναι ιδιαίτερα ακριβείς και υπερέχουν σε σχέση με προηγούμενες μεθόδους, υπογραμμίζοντας τη δυνατότητα του μοντέλου να κατανοεί και να προσαρμόζεται σε μεταβαλλόμενες συνθήκες.
Η πρώτιστη πρόκληση στην πρόβλεψη λοιμωδών νοσημάτων είναι η κατανόηση των παραγόντων που οδηγούν σε επιδημίες και η ενσωμάτωσή τους σε αυτά τα μοντέλα. Το PandemicLLM βασίζεται σε τέσσερις κατηγορίες δεδομένων: χωρικά δεδομένα ανά πολιτεία, επιδημιολογικά δεδομένα, δεδομένα πολιτικής δημόσιας υγείας, και γονιδιωματικά δεδομένα επιτήρησης. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει την αποτελεσματική ανάλυση της αλληλεπίδρασης μεταξύ παραγόντων και την προβλεψιμότητα της εξέλιξης μιας νόσου.
Η ομάδα των ερευνητών αξιολόγησε την απόδοση του PandemicLLM χρησιμοποιώντας δεδομένα από την πανδημία του COVID-19 σε διάφορες πολιτείες των ΗΠΑ, για περίοδο 19 μηνών. Τα αποτελέσματα αποκάλυψαν ότι το μοντέλο αποδεικνύεται ιδιαίτερα αποτελεσματικό, ειδικά σε περιόδους με έντονες διακυμάνσεις στην επιδημιολογική εικόνα.
Ο Χάο Γιανγκ, επίκουρος καθηγητής Πολιτικής και Συστημικής Μηχανικής στο Johns Hopkins, τόνισε ότι η τρέχουσα προσέγγιση στην πρόβλεψη ασθενειών δεν επαρκεί, καθώς βασίζεται σε ιστορικά δεδομένα. Αντίθετα, το PandemicLLM αξιοποιεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας έτσι μια πιο ακριβή εικόνα της εξέλιξης των επιδημιών.
Αξιοσημείωτο είναι ότι το μοντέλο μπορεί να προσαρμοστεί για να προβλέψει την εξάπλωση και άλλων λοιμωδών νόσων, όπως η γρίπη των πτηνών και ο RSV. Η ερευνητική ομάδα εξετάζει τώρα την ικανότητα των LLMs να προσομοιώνουν τον τρόπο που οι άνθρωποι λαμβάνουν υγειονομικές αποφάσεις, ελπίζοντας ότι έτσι θα μπορούν να διαμορφωθούν πιο ασφαλείς και αποτελεσματικές πολιτικές.
Η Γκάρτνερ υπογράμμισε την αναγκαιότητα ανάπτυξης καλύτερων εργαλείων για την πρόληψη περιοδικών υγειονομικών κρίσεων, σημειώνοντας ότι τέτοια πλαισίωσης θα είναι κρίσιμα για τη δημόσια υγεία στο μέλλον, καθώς είναι βέβαιο ότι θα υπάρξουν και άλλες πανδημίες.
Η μελέτη δημοσιεύτηκε στο επιστημονικό περιοδικό Nature Computational Science, προσδιορίζοντας ένα σημαντικό βήμα προς την κατεύθυνση της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση των συστημάτων δημόσιας υγείας.
