Реальную ценность новых информационных технологий здравоохранения могут подтвердить такие кризисные ситуации, как пандемия COVID-19. Директор практики глобального правительства SAS и бывший директор Национального центра интеграции биологических наблюдений при Министерстве национальной безопасности Стив Беннетт (Steve Bennett) изложил четыре способа, которыми правительство может использовать ИИ для борьбы с распространением коронавируса и других потенциальных заболеваний.
Во-первых, ИИ может помочь с предсказанием распространения эпидемии. Беннетт отмечает, что COVID-19 относится к числу многочисленных заболеваний, которые могут передаваться от животных к человеку. И теперь «исследователи обращаются к ИИ, чтобы помочь предсказать горячие точки, где могут появиться новые заболевания… Правительственные чиновники и представители общественного здравоохранения могут использовать эти данные для проактивности и принятия мер для предотвращения вспышек такого рода или, по крайней мере, лучше подготовиться к ним ».
Еще один этап — обнаружение инфекции. «Когда ранее неизвестные вирусы совершают скачок к людям, — объясняет Беннет, — время становится ценным ресурсом». С помощью ИИ власти могут изучать «данные неотложной медицинской помощи почти в реальном времени и данные скорой помощи, используя (машинное обучение) поиск аномалий в медицинских записях, когда пациенты (поступают) в больницы». И они могут сделать это намного быстрее, чем когда-либо прежде.
Следующий шаг — быстрая разработка эффективного лечения. Наряду с прогнозированием распространения заболевания, ИИ «может улучшить применение текущей терапии и ускорить время, необходимое для разработки новых методов лечения… Что касается новых методов лечения, создание вакцин для вновь обнаруженных вирусов — самый сложный и трудоемкий процесс, который требует многих методов проб и ошибок ».
Наконец, необходимы усилия по предотвращению эпидемий в будущем. Беннетт говорит: «Если вспышка сдерживается или прекратилась, правительства и глобальные организации здравоохранения должны принять решение о том, как предотвратить или ограничить вспышки в будущем. ИИ позволяет лицам, определяющим политику, и руководителям здравоохранения проводить целый ряд анализов типа «что если», которые позволят им принимать решения, основанные на данных, которые с большей вероятностью будут эффективными».
По словам Беннетта, практический результат заключается в том, что способность ИИ анализировать большие объемы данных в поисках информации «может привести к более глубокому знанию болезней и позволит чиновникам здравоохранения и правительственным чиновникам принимать лучшие решения на протяжении всей эволюции вспышки».
