NCDC zvažuje klepání na příspěvky na sociálních sítích, aby zjistila vzorce onemocnění a prediktivní upozornění

Národní centrum pro kontrolu nemocí (NCDC) může posílit své systémy ochrany veřejného zdraví pomocí příspěvků na sociálních sítích, což by mohlo vylepšit jeho prediktivní model pro detekci vzorů onemocnění a sledování ohniska.

Tento krok navazuje na úspěch systémů sledování událostí založených na AI, které se již používají, naposledy to byla buňka pro skenování a verifikaci médií, pomocí které bylo NCDC schopno denně skenovat miliony online zpráv ve 13 indických jazycích a extrahovat strukturovaná data o zdravotních událostech, včetně typu onemocnění, místa a rozsahu.

Systém od svého založení před několika lety zpracoval více než 300 milionů zpravodajských článků, přičemž zaznamenal více než 95 000 unikátních událostí souvisejících se zdravím – 150% nárůst detekční kapacity oproti manuálním systémům s 98% snížením pracovní zátěže pro sledovací týmy.

O současném využití sociálních médií se stále diskutuje, řekl další ředitel NCDC Himanshu Chauhan.

„Používáme technologii jako digitálního hlídacího psa, ale také chápeme, že může dojít k mnoha chybám nebo (může dojít) k falešným zprávám, pokud jde o sociální média. Nechceme plýtvat našimi zdroji,“ dodal Dr. Chauhan.

NCDC sleduje sociální média, aby vytvořila systém veřejného zdraví připravený na budoucnost a zvýšila národní připravenost zvládat infekční nemoci, zdravotní rizika související s klimatem a potenciální pandemie, řekl.

V současnosti používané systémy využívající umělou inteligenci automaticky identifikují neobvyklé nárůsty nemocí, včetně horečky dengue, chikungunya a dalších hrozeb pro veřejné zdraví, jejichž přesnost pak ověřují odborníci. NCDC také umožňuje občanům hlásit jakýkoli nárůst výskytu onemocnění v oblasti.

Při přechodu od konvenčních metod detekce k prediktivním modelům prokázaly nově zřízené jednotky Metropolitan Surveillance Unit (MSU) v rámci mise PM-Ayushman Bharat Health Infrastructure Mission (PM-ABHIM) příkladné možnosti sledování v reálném čase, řekl Ranjan Das, ředitel NCDC.

„V nedávném incidentu zahrnujícím podezření na případy dětského syndromu akutní encefalitidy v okrese Chhindwara, Madhjapradéš, Nagpurská MSU okamžitě nahlásila událost centrální dozorčí jednotce, což umožnilo rychlou koordinaci mezi zúčastněnými stranami ve dvou státech,“ řekl Dr. Das.

Připravovaný prediktivní model by integroval sledování AI, laboratorní inteligenci, klimatická data, vzorce pohybu populace a digitální diagnostiku, aby bylo možné předvídat trajektorie propuknutí, dodal.

Tato proaktivní síť informací o nemocech by umožnila zdravotnickým úřadům detekovat včasné varovné signály před klinickým projevem, rychle mobilizovat zdroje a terénní týmy a posílit zmírňování rizik na úrovni okresů. „Hlavním cílem je prevence rozsáhlých (nemocných) ohnisek pomocí pokročilého předpovídání,“ řekl Dr. Chauhan.