Innovatie & Strategie

Artificial Intelligence
Pandemie

Pandemie

Data over een virus verspreiden sneller dan het virus zelf; COVID-19 was te voorzien geweest.

10 april 2020

Bij een van de vele programma's waar het coronavirus aan de orde kwam, zei een expert dat hij de verspreiding wel erg snel vond gaan. Daarom heet een computervirus ook een computervirus! Maar wat verspreidt zich eigenlijk sneller? Een virus, of de data over zo'n virus?

Dat laatste, zo blijkt. En daar maakt een Canadese start-up precies gebruik van om besmettelijke ziektes snel te kunnen traceren en hun verspreiding te voorspellen.

Zo meldde de Canadese start-up BlueDot (zie: bluedot.global) op 30 december 2019 aan zijn klanten dat het een ongewoon hoog aantal longontstekingen in de buurt van een markt in Wuhan had waargenomen. BlueDot gebruikt AI en machine learning en past dat toe op big data van allerlei aard om uitbraken en verspreiding van dit soort infectieziekten te voorspellen. Van vliegbewegingen tot gezondheidsdata, van insectenstromen tot social media. Dit signaal uit Wuhan hadden ze duidelijk goed. Sterker nog, ze voorspelden ook de steden waar de problemen zeer waarschijnlijk zouden opduiken met hoge zekerheid. Dit laatste aan de hand van gegevens over volumes van reizigers vanuit Wuhan.

De mensen achter BlueDot publiceerden in 2015 in de Lancet over de komst van het zikavirus in de VS, een halfjaar voordat het ook echt kwam. Je zou denken dat je er van alles aan doet om zo'n voorspelling niet uit te laten komen, maar ja, het kwam toch.

Sterker nog, ze voorspelden ook de steden waar de problemen zeer waarschijnlijk zouden opduiken, met hoge zekerheid

In 2009 voorspelde BlueDot in de New England Journal of Medicine de verspreiding van een nieuw griepvirus dat in Mexico was opgedoken door vliegbewegingen te analyseren om zo de verspreiding van wat later de Mexicaanse griep ging heten te kenschetsen. Dat is best een applausje waard, want Google Flu Trends ging juist ten onder aan de Mexicaanse griep. Tot 2015 voorspelde Google Flu Trends de griep ruwweg op basis van zoektermvolumes. Maar dat model was niet altijd even accuraat. Het mistte bijvoorbeeld de Mexicaanse griep uit 2009 totaal.

Op basis van het decennialange succesvolle trackrecord van BlueDot zou je denken dat iedereen die het weten kan hun signalen direct zou omarmen, en met hen zou kijken naar de verschillende verspreidingsscenario's. Op die manier kun je je veel beter voorbereiden op zo'n infectieziekte, en is er wellicht veel eerder en veel meer te doen aan preventie. In China hield men SARS te lang onder de pet, en voor dit virus was men initieel ook repressief naar de ontdekkers ervan.

Daarom is het wel geruststellend om te zien dat je met dit soort technologie niet hoeft te wachten tot China openheid van zaken geeft. Het laat ook goed zien dat investeren in AI-toepassingen in combinatie met menselijke kennis en kunde tot uiterst nuttige resultaten kan leiden.

Laten we hopen dat omineuze voorspellingen van BlueDot in de toekomst niet meer uitkomen door de juiste proactieve maatregelen te nemen. Een fractie van het geld en de inspanning is dan nodig om het kwaad in de kiem te smoren.

Magazine AG Connect

Dit artikel is ook gepubliceerd in het magazine van AG Connect (septembernummer 2019). Wil je alle artikelen uit dit nummer lezen, klik dan hier voor de inhoudsopgave.

Reactie toevoegen