ИИ вычислил главные ошибки Италии и США в борьбе с COVID-19

Ученые из Массачусетского технологического института создали модель зависимости уровня заболеваемости COVID-19 от карантинных мер на основе искусственного интеллекта. Для моделирования исследователи объединили две области: машинное обучение и эпидемиологию.

Результаты исследования недвусмысленно указывают на то, что страны, в которых были приняты быстрые меры государственного вмешательства и строгие меры общественного здравоохранения в отношении карантина и изоляции, смогли остановить распространение инфекции и предотвратить ее рост в геометрической прогрессии.

Тогда как в Италии и США, где власти медлили с введением карантина, остановить заболевание было гораздо сложнее. Теперь количество зараженных в США должно превысить отметку в 600 тыс, чтобы инфекция хоть немного пошла на спад.

«Это действительно важный момент. Смягчение карантинных мер может привести к катастрофе», – говорится в исследовании.

Эксперты рассмотрели также пример Сингапура. Вторая волна заражения вирусом, с которой столкнулась эта страна после ослабления карантина, подтверждает выводы ученых: уровень заболеваемости зависит от ограничительных мер.

СПРАВКА PAYSPACE MAGAZINE

Напомним, искусственный интеллект фирмы Dataminr предсказал, где будет следующая вспышка случаев коронавируса в Великобритании и США, использовав анализ сообщений в социальных сетях.

Рост количества очевидцев на местах и заболевших, переносящих информацию в соцсети, позволил алгоритму ИИ выявлять горячие точки за 7-15 дней до экспоненциального роста заражения коронавирусом. Программа также предсказала будущие вспышки в 14 разных штатах США, через неделю все расчеты ИИ воплотились в реальность.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Последствия пандемии: ТОП-5 новых технотрендов, которые останутся после карантина.

Источник