Chính vì sự nguy hiểm và sức ảnh hưởng của loại virus này làm cho người dân đều hoang mang lo lắng, không chỉ ở tâm điểm TQ, anh hàng xóm VN hay người Mỹ mà là toàn cầu. Trong bài viết này, cập nhật một số thông tin hữu ích mà việc ứng dụng CNTT trong việc theo dõi, phát hiện và phòng chống dịch bệnh do virus Corona, (không phải phương pháp trị liệu hay ngăn chặn được virus).

Đầu tiên là sử dụng dữ liệu để hiện thị thông tin tình hình dịch bệnh liên tục, tức thời và trực quan (Data Visualization). Dữ liệu được sử dụng để thông báo cho công cụ được rút ra từ nhiều nguồn khác nhau. Thông tin được thu thập chính từ các tổ chức như WHO và Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh (CDC), China CDC, ECDC. Đối với nội bộ quốc gia, dữ liệu được thu thập từ các cơ quan chức năng và sở y tế tương ứng.

Dữ liệu này thể hiện các vòng tròn biểu thị các khu vực bị nhiễm trùng được xác nhận theo quốc gia/tỉnh/bang. Bạn có thể nhấp vào từng người để nhận được một số bệnh nhiễm trùng, tử vong và phục hồi. Các bảng nhỏ hơn bao quanh bản đồ với dữ liệu bổ sung như danh sách các khu vực được tổ chức từ hầu hết các trường hợp ít nhất, biểu đồ nhiễm trùng theo thời gian và danh sách tất cả các quốc gia nơi coronavirus đã tấn công. Ví dụ Nhấp vào California, và bạn sẽ thấy hai trường hợp được xác nhận. Số người chết và hồi phục cũng được theo dõi.

Bảng điều khiển được thiết kế để cung cấp cho công chúng hiểu về tình hình dịch bệnh khi nó diễn ra, với các nguồn dữ liệu minh bạch, CSS CSSE cho biết trong một thông báo được đăng trên trang web của mình. Tất nhiên, số trường hợp thực sự là không thể biết, nhưng bảng điều khiển ít nhất cung cấp dữ liệu đáng tin cậy cho các trường hợp được báo cáo và có thể chỉ ra xu hướng và điểm nóng cho coronavirus.

Hiện tại có rất nhiều nguồn để có thể theo dõi trực tuyến dạng hiển thị bảng đồ tình hình dịch bệnh này:

 

Sự bùng nổ của dịch bệnh cũng đã tạo ra vô số những tin tức chưa được xác minh hoặc giả mạo được chia sẻ trên phương tiện truyền thông xã hội chỉ làm cho tình hình tồi tệ hơn bằng cách gây hoang mang cho công chúng. Thay vì ngồi không, Giám đốc điều hành LEAD, Tiến sĩ Lau Cher Han quyết định đi theo con đường chủ động để thành lập một nhóm tình nguyện viên, bao gồm các chuyên gia CNTT, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia chăm sóc sức khỏe và công chúng quan tâm để xây dựng một công cụ ứng dụng web giúp công chúng theo dõi sự phát triển của coronavirus chết người 2019-nCov trong thời gian thực.

Tên miền CoronaTracker.com đã được đăng ký một ngày trước lễ kỷ niệm năm mới của Trung Quốc. Tiến sĩ Lau sau đó đã thành lập một nhóm công khai trên Telegram, mời các tình nguyện viên trên Facebook tham gia và giúp xây dựng công cụ – theo phương pháp Hackathon. Chỉ riêng ngày đầu tiên, hơn 100 tình nguyện viên đến từ Malaysia, Úc, Nhật Bản, Philippines, Singapore, Đài Loan, Hoa Kỳ và các quốc gia khác đã tham gia kêu gọi vũ khí để làm việc trên CoronaTracker.com.

Chỉ trong một ngày, hàng trăm tình nguyện viên đã viết ra những ý tưởng và kế hoạch của họ trên bảng Trello.

Sử dụng khung OSEMN trong khoa học dữ liệu, dự án đã khởi động với việc thu thập, làm sạch, thăm dò dữ liệu, tiếp theo là mô hình hóa và có dữ liệu được trình bày dưới dạng trực quan trên trang web. Các trang web phế liệu được xây dựng bằng Python và BeautifulSoup, để tin tức từ các trang web được công nhận và có thẩm quyền, bao gồm các trang web trình bày dữ liệu về sự lây lan của coronavirus.

Mục tiêu tính khả dụng của CoronaTracker.com là trở thành một công cụ tổng hợp tin tức tóm tắt tin tức từ các đầu ra được công nhận và có thẩm quyền, 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 lưu niệm, API web và trang web, phần đầu của CoronaTracker.com được xây dựng với Vue.js và phần phụ trợ với Node.Js và ExpressJS – với sự giúp đỡ của một số tình nguyện viên là nhà phát triển Full Stack và các nhà thiết kế UI / UX. Một hồ dữ liệu đã được triển khai để kết xuất dữ liệu thô và sử dụng MySQL, dữ liệu thô được chuyển đổi thành dữ liệu có cấu trúc để trình bày.

Đến cuối 2 ngày, trang web đã hoạt động và hơn 11.000 người đã sử dụng nền tảng này để theo dõi sự phát triển của coronavirus trên toàn thế giới và trong khu vực của họ.

Trang chủ của CoronaTracker.com là nơi bạn có thể tìm thấy các bài báo đáng tin cậy. Mỗi bài viết được liệt kê ở đây cũng được lọc bởi một nhóm tình nguyện viên trong số họ, các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia y tế. Bạn cũng có thể lọc các trung tâm tin tức, phân tích và sàng lọc theo quốc gia và tiểu bang, để tìm hiểu thêm về sự phát triển trong khu vực của bạn.

Một tính năng chính của CoronaTracker.com là bảng điều khiển phân tích thời gian thực, nơi nó có dữ liệu quan trọng và biểu diễn trực quan của họ bao gồm tổng số trường hợp được xác nhận, tổng số người chết, thời gian bùng phát và các quốc gia bị ảnh hưởng bởi dịch. Bảng điều khiển phân tích trực quan hóa sự phát triển trên Coronavirus 2019-nCov trong thời gian gần. Dữ liệu cho bảng điều khiển chủ yếu được lấy từ CDC, JHU, Tencent và nhiều hơn nữa. Mặc dù cũng tồn tại các trang web theo dõi khác, nhưng CoronaTracker tiến thêm một vài bước để theo dõi sự phá vỡ của coronavirus theo thời gian.

Tại thời điểm viết bài này, việc tinh chỉnh nhiều hơn đang được thực hiện cho CoronaTracker.com, để loại bỏ nhiều dữ liệu hơn từ các trang web có địa phương khác nhau, chẳng hạn như các trang web của Trung Quốc và để thêm nhiều tính năng hơn vào trang web, như bản đồ vị trí của các trường hợp hiện tại. Một ứng dụng di động cho công chúng nhận thông báo đẩy thời gian thực trên bản cập nhật cũng đang được tiến hành.

Bạn muốn đóng góp có thể tham gia vào nhóm coronatracker trên telegram: CoronaTracker Telegram Group

Bạn có thể truy cập dữ liệu bị loại bỏ để thực hiện phân tích hoặc dự đoán của riêng mình tại đây: CoronaTracker Analytics on Github

Điển hình là Baidu Maps, người dân có thể truy cập và theo dõi tình hình xu hướng di cư, dựa trên các thiết bị cầm tay, máy tính bắt nguồn từ trung tâm nơi phát hiện nhiễm nặng đặc biệt là Vũ Hán ở tỉnh Hồ Bắc của Trung Quốc, Ngoài ra, Baidu Maps cung cấp các thông báo theo thời gian thực về các mẹo du lịch và đóng cửa đường đi, cũng như cho phép người dùng ở hơn 200 thành phố tìm kiếm các phòng khám sốt gần đó.

Tương tự, công ty lập bản đồ AutoNavi cũng cho phép các phòng khám sốt gần đó có thể dễ dàng kiểm tra và cung cấp thông tin rộng rãi về virus. Người ta cũng dễ dàng tìm thấy sự nhấn mạnh đặc biệt về virus trên trang chủ của Alipay, giải pháp thanh toán di động phổ biến của Alibaba, cung cấp cho người dùng dữ liệu thời gian thực về virus, cổng vào dịch vụ giao hàng thực phẩm và mua sắm, trong số các dịch vụ di động khác giúp mọi người vượt qua khó khăn thời gian.

Trong các trường hợp khác về góc độ công nghệ trong cuộc chiến coronavirus, gần đây, Baidu đã tuyên bố rằng nền tảng cuộc gọi đi thông minh của họ đã được mở tự do cho chính quyền các cấp, cơ quan ủy ban y tế, cộng đồng dân cư và trung tâm phòng chống dịch bệnh bắt đầu từ thứ Hai cho đến khi kết thúc sự bùng nổ. Nền tảng cuộc gọi có tính năng lọc dòng người di cư và cư dân địa phương và đưa ra thông báo cho các nhóm người được chỉ định và được cho là hiệu quả hơn nhiều so với các cuộc gọi điện thoại của người dân.

Sử dụng AI (trí thông minh nhân tạo) một công cụ hữu ích trong đợt bùng phát toàn cầu.

Trí thông minh nhân tạo sẽ không ngăn chặn được coronavirus mới hoặc thay thế vai trò của các nhà dịch tễ học chuyên gia. Nhưng lần đầu tiên trong một đợt bùng phát toàn cầu, nó đang trở thành một công cụ hữu ích trong nỗ lực theo dõi và ứng phó với khủng hoảng, theo các chuyên gia dữ liệu y tế.

Trong các đợt bùng phát trước, AI cung cấp giá trị hạn chế, vì thiếu dữ liệu cần thiết để cung cấp cập nhật nhanh chóng. Nhưng trong những ngày gần đây, hàng triệu bài đăng về coronavirus trên các trang mạng xã hội và tin tức đang cho phép các thuật toán tạo ra thông tin gần như thời gian thực cho các quan chức y tế công cộng theo dõi sự lây lan của nó.

Lĩnh vực đã phát triển vượt bậc, John Brownstein, một nhà dịch tễ học tính toán tại Bệnh viện nhi Boston, người điều hành một trang web giám sát sức khỏe cộng đồng gọi là Healthmap.org sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ các báo cáo của chính phủ, phương tiện truyền thông xã hội, các trang tin tức khác.

Trong thời gian SARS, không có một lượng thông tin khổng lồ nào xuất phát từ Trung Quốc, ông nói, đề cập đến một đợt bùng phát coronavirus năm 2003 xuất hiện từ Trung Quốc, lây nhiễm hơn 8.000 người và giết chết gần 800. Hiện tại, chúng tôi ‘ liên tục khai thác tin tức và phương tiện truyền thông xã hội.

Brownstein nhấn mạnh rằng AI của ông không nhằm thay thế công việc thu thập thông tin của các nhà lãnh đạo y tế công cộng, mà là để bổ sung cho những nỗ lực của họ bằng cách biên soạn và lọc thông tin để giúp họ đưa ra quyết định trong những tình huống thay đổi nhanh chóng.

Chúng tôi sử dụng máy học để cạo tất cả thông tin, phân loại thông tin, gắn thẻ và lọc nó – và sau đó thông tin đó được chuyển đến các đồng nghiệp của chúng tôi tại WHO, những người đang xem xét thông tin này cả ngày và đánh giá, ông Brown Brown nói. Vẫn còn có thách thức trong việc phân tích cú pháp xem một số thông tin đó có ý nghĩa hay không.

Những công cụ giám sát AI này đã có sẵn trong y tế công cộng trong hơn một thập kỷ, nhưng những tiến bộ gần đây trong học máy, kết hợp với tính khả dụng của dữ liệu lớn hơn, đang khiến chúng trở nên mạnh mẽ hơn nhiều. Họ cũng cho phép sử dụng vượt ra ngoài sự giám sát cơ bản, để giúp các quan chức dự đoán chính xác hơn về mức độ lây lan nhanh và lan rộng như thế nào, và loại người nào có khả năng bị ảnh hưởng nhất.

Don Woodlock, phó chủ tịch của InterSystems, một nhà cung cấp sức khỏe điện tử toàn cầu cho biết, máy học rất tốt trong việc xác định các mẫu trong dữ liệu, chẳng hạn như các yếu tố rủi ro có thể xác định mã zip hoặc đoàn hệ của những người có liên quan đến virus. hồ sơ đang giúp các nhà cung cấp ở Trung Quốc phân tích dữ liệu về bệnh nhân coronavirus.

Khi các phương pháp điều trị khác nhau được thử nghiệm, ông nói thêm, chúng tôi cũng có thể sử dụng máy học để xác định những gì có thể làm việc với virus.

Vẫn còn quá sớm để bùng phát những loại phân tích đó, nhưng các công cụ AI có thể giúp đẩy nhanh nghiên cứu đó một khi có thêm dữ liệu. Tác động thực sự của AI trong việc đối phó với sự bùng phát của coronavirus có lẽ sẽ không được biết đến trong vài năm.

Brownstein cho biết những nỗ lực khai thác sức mạnh của AI để dự đoán tiến trình của bệnh – và quy mô của tác động – đang diễn ra với tốc độ chóng mặt. Các nhóm trên toàn quốc đang phát triển các mô hình lây lan (của coronavirus) trong nước và quốc tế, theo ông, thêm rằng Healthmap.org đang hợp tác với một công ty khởi nghiệp ở Boston có tên Buoy Health để xây dựng một công cụ kiểm tra triệu chứng để đánh giá các triệu chứng của coronavirus. phân biệt với cúm theo mùa.

Điều đó hứa hẹn sẽ là một thách thức lớn đối với các quan chức y tế công cộng trong những tháng tới, khi họ làm việc để phân bổ các nguồn lực để chứa virus và quản lý một loạt các trường hợp có thể đến các phòng cấp cứu. Chúng tôi càng tập trung vào các nỗ lực can thiệp, xác định các trường hợp càng sớm càng tốt và cách ly những trường hợp đó, chúng tôi càng có cơ hội hạn chế tác động toàn cầu của loại virus này, ông Brown Brownstein nói.

Trong thời gian bùng phát virus mà Trung Quốc và các quốc gia khác đang phải đối mặt, thời gian là điều cốt yếu. Cảnh báo càng sớm, cơ hội để ngăn chặn sự lây lan càng tốt.

Tuy nhiên, một vấn đề là các chính phủ đôi khi tỏ ra thận trọng khi chia sẻ thông tin. Đó là trường hợp vào năm 2002 và 2003, khi chính quyền Trung Quốc bị buộc tội che đậy dịch SARS mà cuối cùng đã cướp đi hơn 740 mạng sống trên khắp thế giới.

Nhưng ngay cả khi Bắc Kinh cung cấp ít thông tin hơn, thế giới hiện có các công cụ thông tin tốt hơn theo cách của nó so với 17 năm trước. Một được cung cấp bởi Bluedot, một công ty khởi nghiệp ở Toronto có nền tảng theo dõi sức khỏe do AI điều khiển phân tích hàng tỷ điểm dữ liệu. Ra mắt vào năm 2014, liên doanh đã cảnh báo khách hàng của mình về sự bùng phát vào ngày 31 tháng 12, trước các thông báo từ Tổ chức Y tế Thế giới và Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ.

Công ty nói rằng nó sử dụng các phân tích dữ liệu lớn để theo dõi và dự đoán sự lây lan của các bệnh truyền nhiễm nguy hiểm nhất thế giới. Tháng 8 vừa qua, họ đã công bố một vòng đầu tư mang lại tổng kinh phí lên tới khoảng 10 triệu đô la.

Bluedot sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để sàng lọc thông qua các báo cáo tin tức toàn cầu, dữ liệu hàng không và báo cáo về dịch bệnh động vật, như được mô tả bởi Wired. Các nhà dịch tễ học xem xét các kết quả tự động, và nếu mọi thứ kiểm tra, công ty sẽ gửi thông báo cho khách hàng của mình trong các lĩnh vực công cộng và tư nhân.

BlueDot cố gắng theo dõi và di chuyển thông tin nhanh hơn căn bệnh có thể di chuyển. Nó đã dự đoán chính xác nơi bên ngoài Trung Quốc đại lục, virus Vũ Hán sẽ hạ cánh tại Bangkok Bangkok, Seoul, Đài Bắc, Tokyo, ngay sau khi xuất hiện lần đầu.

Người sáng lập công ty Kamran Khan nói với báo chí Canada, một mặt, thế giới đang thay đổi nhanh chóng, nơi bệnh tật đang nổi lên và lan nhanh hơn. Mặt khác, chúng tôi tình cờ có quyền truy cập dữ liệu ngày càng tăng, chúng tôi có thể sử dụng LỚN để tạo hiểu biết và lan truyền chúng nhanh hơn các bệnh lây lan.

Rõ ràng là AI và các kỹ thuật Machine Learning chắc chắn sẽ là tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe và có thể phá vỡ ngành công nghiệp mãi mãi. Theo Frost & Sullivan, các hệ thống AI được dự đoán là ngành công nghiệp trị giá 6 tỷ đô la vào năm 2021. Một nghiên cứu gần đây của McKinsey đã dự đoán chăm sóc sức khỏe là một trong 5 ngành công nghiệp hàng đầu với hơn 50 trường hợp sử dụng có liên quan đến AI và hơn 1 tỷ USD tăng vốn chủ sở hữu khởi nghiệp.

AI trong chăm sóc sức khỏe về cơ bản sẽ tác động đến 3 khía cạnh chính của chăm sóc sức khỏe – Bệnh nhân, Bác sĩ và Quản trị / Hoạt động. Mặc dù các công cụ và bot AI sẽ được triển khai ở mọi cấp độ trong hành trình y tế của bệnh nhân, nhưng đó là tác động tổng thể mà nó sẽ làm cho điều đó thực sự sẽ phá vỡ ngành công nghiệp. AI sẽ liên tục tập hợp tất cả các hồ sơ trong quá khứ của một bệnh nhân, cùng với những hiểu biết, sử dụng dữ liệu đó để chẩn đoán, lần lượt điều trị và cuối cùng là duy trì sức khỏe.

Kết lại: Khi thế giới thay đổi nhanh chóng, những căn bệnh này đang nổi lên và lan rộng với tốc độ nhanh. Tuy nhiên, với các công cụ AI và phần mềm khác nhau, việc truy cập dữ liệu tăng lên có thể được sử dụng tốt. Sự gia tăng đáng kể của dữ liệu có thể được sử dụng để tạo ra những hiểu biết quan trọng và lần lượt hành động dựa trên chúng do đó truyền bá tin tức sớm hơn và nhanh hơn căn bệnh có thể tự lan truyền.