دانشنامه تاریخی
از ابتدای سال‌های 2020 جهان با چالش‌های زیادی در حوزه سلامت مواجه شده است که مهم‌ترین آنها شیوع جهانی بیماری‌های عفونی بود. پاندمی COVID-19 اهمیت پیش‌بینی به موقع و واکنش به اپیدمی‌ها را نشان داد. در پاسخ به این چالش‌ها، دانشمندان، محققان و توسعه‌دهندگان شروع به بررسی فعالانه قابلیت‌های به‌کارگیری هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) برای پیش‌بینی و مدیریت اپیدمی‌ها کردند.
به‌طور تاریخی، پیش‌بینی اپیدمی‌ها بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های آماری، مانند شیوع بیماری، جریان‌های مهاجرت و شرایط اقلیمی انجام می‌شد. با این حال، با استفاده از تنها روش‌های سنتی، محققان اغلب با دقت و سرعت ناکافی واکنش‌ها مواجهه می‌شدند. در دو دهه گذشته، سرعت شیوع بیماری‌ها به طور قابل‌توجهی افزایش یافته است که ضرورت یک رویکرد مدرن‌تر را به‌طور بحرانی ضروری می‌کند.
سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها از منابع مختلف هستند: از رسانه‌های اجتماعی تا گزارش‌های پزشکی و مدل‌های اقلیمی. با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و الگوهایی را شناسایی کند که ممکن است به ظهور اپیدمی‌های جدید اشاره کند. این رویکرد نه تنها امکان پیش‌بینی آغاز اپیدمی‌ها را فراهم می‌کند، بلکه می‌تواند گسترش احتمالی آنها را نیز تعیین کند.
جمع‌آوری داده‌ها مرحله کلیدی در ایجاد یک سیستم پیش‌بینی موثر است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را از منابع زیادی جمع‌آوری کنند: مطالعات بالینی، گزارش‌های سازمان بهداشت جهانی (WHO)، داده‌های آب و هوا و همچنین множество منابع اطلاعاتی باز. تمامی این داده‌ها پردازش شده و برای تجزیه و تحلیل بعدی ساختاردهی می‌شوند.
اساس مدل پیش‌بینی شامل الگوریتمی است که قادر است محاسبات پیچیده‌ای را انجام دهد. با تحلیل حجم زیادی از اطلاعات، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند ارتباطات خاصی را پیدا کنند که همیشه برای انسان مشهود نیستند. به‌طور مثال، در سال 2021، مدل‌هایی توسعه داده شدند که تغییرات در جابه‌جایی افراد، شرایط اقلیمی محلی و حتی در شبکه‌های اجتماعی را برای پیش‌بینی دقیق‌تر شیوع بیماری‌ها در نظر می‌گرفتند.
چندین گروه تحقیقاتی و شرکت‌ها سیستم‌های موفق هوش مصنوعی را برای پیش‌بینی اپیدمی‌ها توسعه داده‌اند. به‌طور مثال، پروژه BlueDot از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های زبانی مرتبط با گزارش‌های بیماری‌ها استفاده کرد و توانست شیوع COVID-19 را در ووهان چند روز قبل از اعلام رسمی مقامات چینی پیش‌بینی کند.
علاوه بر BlueDot، پروژه‌های دیگری مانند HealthMap و Epidemic Prediction Initiative نیز در پیش‌بینی انواع مختلف شیوع‌ها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها بسیار موفق بوده‌اند. این سیستم‌ها به دولت‌ها و سازمان‌ها کمک کردند تا اقداماتی فوری انجام دهند، مانند تقویت کنترل در مرزها و آماده‌سازی مراکز پزشکی.
یکی از اصلی‌ترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی اپیدمی‌ها توانایی آن در تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی است. این امکان را فراهم می‌آورد تا شیوع بیماری‌ها در مراحل اولیه شناسایی شوند و اقداماتی انجام گردد قبل از آنکه اپیدمی به مرحله‌ای برسد که کنترل آن دشوار شود.
با وجود تمامی مزایا، سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین با چالش‌ها و محدودیت‌هایی رو به‌رو هستند. اولاً، کیفیت پیش‌بینی‌ها به داده‌های موجود بستگی دارد. اگر داده‌ها ناکامل یا تحریف‌شده باشند، این می‌تواند دقت مدل را به شدت تحت تاثیر قرار دهد. ثانیاً، خطر یادگیری بیش از حد الگوریتم‌ها وجود دارد، زمانی که مدل بیش از حد به داده‌های تاریخی سازگار می‌شود و قادر به پیش‌بینی سناریوهای جدیدی نیست که پیشینه‌ای در گذشته ندارند.
با توجه به ماهیت بحرانی تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی، مسئله اخلاق و شفافیت روز به روز اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. توسعه‌دهندگان و محققان باید اطمینان حاصل کنند که مدل‌های آنها با استانداردهای ایمنی و حفظ حریم خصوصی مطابقت دارند و همچنین استفاده از آنها به تبعیض علیه گروه‌هایی خاص از جمعیت یا انتشار اطلاعات نادرست نینجامد.
توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی اپیدمی‌ها در سال‌های 2020 گامی مهم در راستای بهبود سلامت جهانی است. این فناوری‌ها قادر هستند زمان واکنش به شیوع بیماری‌ها را کاهش دهند و به طور مؤثری از گسترش آنها جلوگیری کنند. با این حال، برای تضمین کارایی آنها، لازم است بر چالش‌های زیادی غلبه شود، از جمله مسائل داده، مسائل اخلاقی و ضرورت همکاری بین‌رشته‌ای. مهم است که توسعه و سازگاری سیستم‌های پیش‌بینی ادامه یابد تا سلامت جمعیت حفاظت شود و مسئولیت جهانی در مواجهه با اپیدمی‌ها بهبود یابد.