Büyük Veri ve Yapay Zeka Teknolojisinin COVID-19 Salgın Yönetimindeki Yeri

Moleküler ve hesaplamalı teknikler, bilgi ve iletişim teknolojileri (BİT), büyük veri, yapay zeka (AI) alanındaki son gelişmeler halk sağlığı sürveyansından elde edilen muazzam, eşi görülmemiş miktarda verinin işlenmesine olanak sağladı. İşlenen veriler sayesinde gerçek zamanlı salgın takibinin yapılması, trendin şuanki dökümü/tahmini, devlet kurumları ve organizasyonlarından düzenli durum bilgilendirmesi, sağlık kullanım bilgilerinde güncelleme yapılabilmesi daha kolay oldu.

Yapay Zeka ve Büyük Verinin Kısa Vadeli Uygulamaları:

1. Hızlı ve Etkili Bir Salgın Uyarısı

Büyük Veri, hastalık salgınının gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlayabilir. Önceki salgınlara ve pandemilere ilişkin olarak, COVID-19, ülkeye göre günlük olarak yeni sayıda enfeksiyon içeren açık erişimli veri kümelerinin yaygın olarak mevcut olması bakımından daha önce görülmemiş bir şeydir.

Yapay zeka destekli bir gözetim sistemi kullanan Blue Dot, Çin yetkililerinin, diğer uluslararası kurum ve kuruluşların çok önünde Toronto merkezli bir start-up. Wuhan'ın bildirilen merkez üssünde ilk isyandan birkaç saat sonra salgını ilk tespit eden kişi gibi görünüyor.

Hesaplama teknikleri, John Hopkins Üniversitesi, ABD'de tasarlanan uygulama gibi virüsün yayılmasını gerçek zamanlı olarak görselleştirmemizi sağlar. Dahası, sosyal ağlardan ve diğer ilgili konvensiyonel olmayan veri akışlarından toplanan sosyal Büyük Veriler, salgının erken epidemiyolojik hikayesini yeniden yapılandırmamızı sağlar. Örneğin, Sun ve meslektaşları 13 Ocak - 31 Ocak 2020 tarihleri arasında Çin anakarasında sağlık hizmetleriyle ilgili web sitelerini, sosyal ağları ve haber raporlarını izleyerek nüfus düzeyinde bir gözlem çalışması gerçekleştirdiler. Yazarlar, klasik olmayan veri kümelerinin araştırmacıların sağlık okuryazarlığı, sağlık hizmeti arama davranışları ve sağlık kaynaklarının kullanımı açısından bir salgının yayılmasını anlamalarına yardımcı olabileceği sonucuna varmışlardır. Özellikle salgının ilk aşamalarında, klasik olmayan veri setleri ve veri akışları etkili halk sağlığı önlemlerinin tasarımı ve uygulanmasına bilgi verebilir.

Yang ve meslektaşları, COVID-19 pandemi grafiğini öngörmek için SARS verileri konusunda eğitilmiş bir AI yaklaşımı ile birlikte nüfus göçü verilerini kullanarak bölümlere ayrılmış "Duyarlı-Maruz Kalıcı-Bulaşıcı-Kaldırıldı (SEIR) dinamik virüs aktarımı modelini kullandılar. Yazarlar, Çin makamları tarafından kabul edilen sıkı halk sağlığı önlemlerinin uygulanmasındaki beş günlük bir gecikmenin salgın boyutunun üç kat artmasıyla sonuçlanacağını gösterdiler.

2. COVID-19 Vakalarının Takibi ve Teşhisi

Güvenilir, hassas ve spesifik bir tanı testine sahip olmak, bulaşıcı hastalıkların önlenmesi ve kontrolünde büyük önem taşımaktadır. Araştırmacılar, doğru tanıyı hızlı ve doğru bir şekilde yakalayabilen ve COVID-19 ile SARS-CoV arasında ayrım yapabilen bir moleküler kit oluşturmayı başardılar. Tükürük ile teşhis, virüsü etkili bir şekilde tespit etmek için büyük umut vaat ediyor gibi görünüyor. Moleküler testlerle birlikte, eterin multipleks nükleik asit amplifikasyonu veya göğsün mikrodizi tabanlı, yüksek çözünürlüklü BT'si, hastalık seyri, şiddeti ve tedaviye yanıtı açısından gelişimini izlemek için temel yöntemdir. Halen devam etmekte olan araştırmalar, COVID-19 hastalarını ve klinik yönetimini sınıflandırmada son derece yardımcı olacak prognozun erken radyolojik belirleyicilerini belirlemeye çalışmaktadır.

Yapay zeka, COVID-19 vakalarının tanısını kolaylaştırabilir. Örneğin, Infervision, belirli akciğer özelliklerinin tanınması yoluyla COVID-19 vakalarının hızlı teşhisini kolaylaştırmak için derin öğrenme tıbbi görüntüleme platformları kullanan bir start-uptır.

Ayrıca, block-chain teknolojisi, verilerin kaydedilmesi, doğrulanması, onaylanması ve bir dizi işlemin gerçekleştirilmesi için merkezi olmayan benzersiz bir sistemdir. Yüksek düzeyde güvenlik ile karakterize edilir. Hasta merkezli sağlık hizmetlerinin sunulmasını, halk sağlığı sürveyansının artırılmasını, salgınların yönetimini ve hızlı, etkili bir karar alma sürecini mümkün kılar. COVID-19 pandemilerini yönetmek için gelişmiş ortamlarda (halkın sağlık kapasitesinin aşırı yüklenmesini ve zorlanmasını önlemek için) düşük maliyetli bir block-chain ve yapay zekaya bağlı kendi kendine test, takip sistemi önerilmiştir.

Yapay Zeka ve Büyük Verinin Orta Vadeli Uygulamaları:

1. Potansiyel Farmakolojik Bir Tedavinin Belirlenmesi

Hekimler, herhangi bir ilacı uygulamadan önce hastalara destekleyici hastalık yönetimi sağlamalı ve beslenme durumlarını taramalıdır.
Acil durum nedeniyle, ad hoc spesifik terapötikleri geliştirmek zaman ve kaynak tüketici olur, bu sebeple bilim insanları üç ana yaklaşımı araştırmaktadır:

• Mevcut geniş spektrumlu anti-viral ilaçların kullanılmasının fizibilitesi,
• Yeni virüsün biyokimyasal ve biyofiziksel özelliklerini dikkate alarak bunları değiştirme / uyarlama olasılığı
• Diğer terapötik amaçlarla (ilacın yeniden konumlandırılması veya yeniden yapılandırılması) mevcut farmasötiklerden (Batı veya Çin geleneksel tıbbına ait) yararlanma

Bu stratejiler virüsü üç şekilde hedeflemektedir;

• doğrudan müdahale ederek
• ilgili biyolojik sürecini ve olaylarını (viral giriş ve replikasyon gibi) bloke etmek / inhibe etmek veya insan bağışıklık sistemini hedeflemek
• geliştirerek

Genomik ve post-genomik alanlardaki gelişmeler, genom dizilerini hızla incelemeyi, diğer genomlarla benzerlik aramayı ve potansiyel ilaçlanabilir hedefleri keşfetmeyi sağlar.

Sonuç olarak, COVID-19 için etkili bir tedavi halen bulunmamaktadır. Yapay zeka, potansiyel terapötikleri ve aday aşıları hızlı bir şekilde tanımlamaya yardımcı olabilir. Örneğin, bir yapay zeka start-up'ı olan BenevolentAI ve Londra'daki Imperial College arasında bir işbirliği, yetişkinlerde orta ila şiddetli olarak aktif romatoid artrit tedavisinde kullanılan bir molekülün anti-viral etkiler gösterebildiğini ortaya koymuştur.

Geleneksel Çin tıbbı ile ilgili olarak, ağ farmakoloji analizi kullanarak, Zhang ve diğer yazarlar, Çin tedavisinde kullanılan doğal bileşikleri sistematik olarak taradılar. Bunların 13'ünün viral replikasyonun düzenlenmesi, bağışıklık ve enflamatuar yolların modülasyonu, hipoksi kaskadı açısından potansiyel anti-COVID-19 etkileri gösterdiği bulunmuştur.

2. Halk Sağlığı Müdahalesi Uygulamasının Kolaylaştırılması

Salgın sırasında kaynaklar sınırlıdır ve hızlı bir şekilde tüketilebilir. Bu nedenle, kaynak israfını önlemek ve mevcut kaynakları daha iyi tahsis etmek için Çin hükümeti, klasik veri toplama yöntemlerini, risk altındaki konuları tanımlamaya yardımcı olan gelişmiş hesaplama sistemleri ve gelişmiş tekniklerle desteklemiştir.

Bir start-up olan Megvii, kızılötesi kameralar ve görünür ışık yoluyla sofistike vücut ve yüz algılama sensörleri ve çift algılama teknolojisinin, kalabalık bir yerde geçiş yapan ve potansiyel olarak COVID-19 ile ilişkili olan nesneleri hızlı bir şekilde taramak için termal tarayıcılar olarak kullanılabileceğini duyurdu.

Daha önce Alibaba grubunun Alipay olarak bilinen Ant Finansal Hizmetler Grubu, COVID-19 vakalarını tanımlayabilen ve bildiren sağlık durumu, seyahat geçmişi ve temas geçmişi gibi parametrelere dayanarak yapay zeka tabanlı uygulamalar geliştirdi. Bu sistem, Çin Halk Cumhuriyeti'nin güneybatısındaki Chongqing'de bulunan Shizhu ilçesinde, Çin Ay Yeni Yılı tatili sırasında insanların akışını izlemek için uygulanmıştır. Bu araca dayanarak, karantina ölçüsünü bildirmek mümkün olmuştur. Benzer şekilde, Zhejiang, Sichuan ve Hainan eyaletlerinde, sosyal etkileşimleri yeniden yapılandırmak ve temas izleme gerçekleştirmek için gelişmiş veri analizlerinden faydalanılmıştır.

Srinivasa Rao ve Vazquez, enfekte vakaların hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağlayan, yeni koronavirüs ile ilgili semptom ve bulgulara göre bir risk değerlendirmesi ve değerlendirmesi gerçekleştirecek bir yapay zeka algoritmasına dayanan bir çerçeve tanımladı. Bu, web veya mobil tabanlı bir anket yoluyla yapılabilecektir. Ayrıca, yanıtlara bağlı olarak, algoritma vakanın onaylanması için kliniklere veya mobil sağlık birimlerine uyarı gönderebilir.

Yapay Zeka ve Büyük Verinin Uzun Vadeli Uygulamaları

1. Akıllı Bina, Sağlık, Dayanıklı Şehirler

Son yıllarda, nüfus patlaması ve demografik değişikliklerle birlikte küreselleşme ve hızlı kentleşme gibi derin toplumsal olgular yaşam tarzlarımızı derinden değiştirdi.
İnsanlığın yaklaşık yarısından fazlası kentsel alanlarda ve yerleşim yerlerinde yaşamaktadır, bu rakamın 2050 yılına kadar küresel nüfusun üçte ikisine kadar önemli ölçüde artması beklenmektedir. Batı ülkelerinde, 20. yüzyılın başında, yarıdan az kentsel alanlarda yaşayan nüfusun bu yüzdesi yeni yüzyılın başında iki katına çıkmış ve önümüzdeki yıllarda daha da artacağı öngörülebilir.

"Şehirleri ve insan yerleşimlerini kapsayıcı, güvenli, esnek ve sürdürülebilir kılın , Birleşmiş Milletler'in onbirinci Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi (SDG-11) tarafından iddialı bir şekilde ilan edildi ve
2016 Birleşmiş Milletler Habitat III sırasında Ekvator'da konut ve sürdürülebilir kentsel kalkınma ("Yeni Kentsel Gündem ) yeniden teyit edildi. Gittikçe de zorunlu hale geliyor. Çevresel (kirlilik, atık bertarafı, iklim değişikliği) ve sağlık (gıda veya vektör kaynaklı enfeksiyonlar gibi bulaşıcı hastalıklar) sorunları, vatandaşların yaşanabilirliğini ve yaşam kalitesini tehdit edebilecek ciddi endişeleri temsil etmektedir

Bütün bunlar, tüm paydaşlar (kentsel tasarımcılar ve planlamacılar, halk sağlığı alanındaki çalışanlar) tarafından düzgün ve etkili bir şekilde ele alınmasını ve ayrıca vatandaşları sürdürülebilir bir kentsel yönetimin planlanması ve güçlendirilmesine dahil etmek için çok disiplinli bir yaklaşım gerektirir.
Sağlıklı bir kentin yaşayan, dinamik bir organizma gibi olması son derece entegre bir sistem yaklaşımı çok önemlidir.
Akıllı birbirine bağlı cihazlar, giyilebilir sensörler ve akıllı telefonlar, telekomünikasyon, ağlar ve GPS gibi diğer yenilikçi teknolojiler, gerçek zamanlı olarak kullanıcı merkezli ve teknoloji odaklı inanılmaz bir veri zenginliği toplamayı sağlar:

• kalite izleme
• şeffaflık
• hesap verebilirlik
• kaynak tahsisi optimizasyonu
• vatandaş katılımı ve katılımı
• esneklik ve eksojen olaylara uyum

Yapay Zeka ve Büyük Veri, yerel karar ve politika yapıcılara bilinçli, kanıta dayalı tahminler sağlayabilir. Allam ve Jones, akıllı şehirlerin ve akıllı ağların, bu tür durumları daha iyi yönetmek için acil durumlar sırasında veri paylaşımı için nasıl yüksek kaliteli, gelişmiş standart protokollerden yararlanabileceğini gösteren bir kentsel bakış açısıyla COVID-19 salgınını araştırdı.
Bununla birlikte, önceki bölümlerden farklı olarak, bu bölüm hala oldukça spekülatiftir, uygulamalar şu anda deneyseldir.

Yapay Zeka ve Büyük Veri, COVID-19 ve diğer acil durumların yönetimi için muazzam bir potansiyele sahip gibi görünmektedir ve rollerinin gelecekte artması beklenmektedir.
Yapay Zeka ve Büyük Veri, virüsün yayılmasını gerçek zamanlı olarak izlemek, halk sağlığı müdahalelerini buna göre planlamak ve kaldırmak, etkinliklerini izlemek, eski bileşikleri yeniden kullanmak ve yeni ilaçlar keşfetmenin yanı sıra potansiyel aşı adaylarını tanımlamak, toplulukların ve bölgelerin devam eden salgına tepkisini arttırmak için mükemmel bir kaynaktır.