Алгоритм Covid-19 в Румунії
Група волонтерів з двох ІТ-компаній у Клуж-Напоці досягла домовленості з Міністерством охорони здоров’я та Департаментом з надзвичайних ситуацій щодо запуску програми за допомогою штучного інтелекту, яка могла б допомогти попередньо відсортувати пацієнтів, які прибувають до лікарень. Ця програма зможе робити прогнози щодо діагностичної та лікувальної спроможності випадків захворювання на Covid-19 у Румунії.
Я поспілкувався з Даном Чіузбеяном, генеральним директором однієї з двох компаній, який уже розпочав адаптацію алгоритму "машинного навчання" для аналізу справ, які вже перевірені в Румунії. Chiuzbăian каже, що він воліє залишати імена двох задіяних компаній анонімними, оскільки "вони не хочуть рекламувати", починаючи з цього проекту, що він розробляє pro-bono.
«Ми - група волонтерів, люди працювали у вихідні, працювали вночі. Ми - група людей, які, якщо ми допомагаємо, допомагаємо. Але, як відповідальність, ми вважаємо дві компанії, що дані, які ми там розміщуємо, є функціональними, і ми маємо інфраструктуру ІТ-компанії, невеликий центр обробки даних, скажімо, ми маємо справу з проектом середнього рівня ", - заявив Чіузбаян.
Як це працює?
На першому етапі пілотний проект означає адаптивний сайт, який також можна завантажити з мобільних телефонів, і він стане додатком, якщо все працює в параметрах, розглянутих розробниками.
Принцип, за яким працює цей сайт, відносно простий: інженери навчать алгоритм машинного навчання (програма, яка навчається на ходу для аналізу величезних обсягів даних) для порівняння симптомів, представлених користувачами, із випадками, які в даний час діагностуються в Румунії.
Це означає, що штучному інтелекту потрібна база даних, надана Міністерством охорони здоров’я, через 7 інфекційних лікарень, Національний інститут інфекційних хвороб «Проф. Д-р Матей Балу », клінічна лікарня інфекційних та тропічних хвороб д-р Віктор Бабеш, інфекційні лікарні Крайова, Тімішоара, Клуж, Яссі та Констанца.
"Принцип роботи додатка базується на багатьох анонімних діагнозах, оскільки нас цікавить не сама людина, а тип діагнозу. Навчальною базою, з якої приймається рішення, є медична база з діагнозами сортування, підтвердженими лікарями.
Ваші невеликі пожертви допомагають нам існувати. Якби читачі PressOne пожертвували лише 5 євро на рік, ми могли б запропонувати вам у п’ять разів більше рішень проблем Румунії. Ви хочете нам допомогти?
Ми матимемо опитувальник із 15-20 пунктів із даними про такі симптоми, як лихоманка, кашель, задишка при навантаженні, закладений ніс, головний біль, м’язи, які підходять для застуди та грипу, і це COVID-19.
Існують фактори ризику, які ми ставимо під сумнів, хронічні захворювання, захворювання легенів, пухлини, ожиріння, зони подорожей, вік, курить він чи ні, всі ці дані заповнюють лікарі, але вдома їх також заповнює людина. Те, що завершує особу чи користувача, які хочуть використовувати додаток, не зберігається як навчальна основа для алгоритму, а лише порівнює його дані з тим самим віковим сегментом, пов'язаними факторами ризику та загальними симптомами.
Алгоритм, що полягає в машинному навчанні, дасть оцінку:% у вас може бути грип,% у вас застуда і% у вас може бути вірус Sars-Cov-2. Він не замінить тестування, проведене лікарями, оскільки лише вони можуть визначити, біле воно чи чорне, але він може оцінити, наскільки ви близькі до того чи іншого діагнозу. А тим, у кого є найменш небезпечні симптоми, буде порадино залишатися вдома, оскільки медична система, мабуть, буде дуже зайнята людьми, які, справді, потребують лікування. Зменшимо тиск на лікарів.
Щовечора ми повторно запускаємо функцію оптимізації на новому наборі даних, накопиченому протягом дня, так що завтра алгоритм буде ще кращим. Критичним моментом цього проекту є наявність якісних даних, медично підтверджених лікарями в лікарнях, без них алгоритм не дасть бажаних результатів ".
Відповідно до угоди, укладеної з Міністерством охорони здоров’я, зазначеним лікарням було надано письмову рекомендацію щодо надання підтримки ІТ-інженерам у зборі необхідних їм даних. Лікарні повинні призначити двох людей, щоб вони залишались на зв'язку.
Для того, щоб проект був запущений, а алгоритм машинного навчання почав виконувати аналіз, до бази даних потрібно завантажити мінімум 1000 діагностичних даних. "Ми сподіваємось, що на початку цього тижня ми матимемо доступний інтерфейс для лікарів, куди вони зможуть завантажувати безпосередньо тих, хто перебуває у розділах сортування та має доступ. Нам не потрібно пересувати аркуші між собою. Якщо це неможливо, ми за допомогою волонтерів можемо завантажувати анонімні дані. Ми все ще не знаємо обсяг доступних даних. Є проблеми, які потрібно вирішити ».
Для того, щоб реакція, створена штучним інтелектом, була максимально наближена до реальності, він також повинен аналізувати діагнози Covid-19, застуди або грипу, і повинен бути збалансованим, включаючи стать суб'єктів.
"Ми маємо досвід машинного навчання, ми працюємо більше 3 років з деякими алгоритмами штучного інтелекту, і у нас є принаймні один чіткий варіант, як ми хочемо зробити. Критичною точкою проекту є ця частина збору даних, яку ми хочемо зробити та зробити доступною для лікарень. Його також можна використовувати як інтерфейс сортування, якщо вони цього не роблять, якщо вони працюють на паперових бланках. Ми надаємо їм цю систему безкоштовно, вони можуть зробити статистику, щоб побачити, скільки пацієнтів діагностували застуду, скільки грипу, скільки Covid-19, скільки їх було загалом, ми могли б оцінити ступінь заповнення лікарні одночасно, якщо ми знаємо, скільки ліжок відведено для діагностики Covid-19.
Побачивши швидкість росту та діагностику, можна сказати ще один алгоритм, але який сусідів з тим, що ми вже робимо, можливо, через 10 днів ви досягнете наповнення лікарні.
Багато речей можна зробити, зібравши дані разом. Якщо лікарі в цих районах сортування не нададуть даних, якими вони володіють, ми будемо додатково аналізувати статистичні дані, а не особливості. І це дуже неправильно, тому що будь-кого можна включити до статистичних даних, але завдяки діагнозам, особливостям ми можемо бачити речі, які інакше не можна побачити у загальній картині. У нас немає бази даних для цього. У нас, я не знаю, було протестовано кілька тисяч випадків, і немає бази даних, яка б повідомляла нам результати та діагноз ".