Under COVID-19-pandemien kæmpede sundhedsmyndigheder og forskere med at forudsige smittens udvikling.
Data var ufuldstændige, modellerne upræcise, og reaktionstiden alt for langsom. Men hvad nu, hvis en avanceret AI kunne analysere globale data, spotte mønstre i virusspredning og give præcise forudsigelser om, hvor og hvornår den næste store epidemi vil ramme?
AI’s rolle i sygdomsudbrud
AI er allerede en vigtig spiller i sundhedssektoren, hvor den bruges til alt fra diagnosticering af sygdomme til udvikling af skræddersyede behandlingsforløb.
Men når det gælder epidemiologi – læren om smittespredning – er teknologien stadig i udviklingsfasen.
Læs også: Ozempic og kræftfrygt: Nordiske data med knap 100.000 brugere peger i én retning
En ny undersøgelse offentliggjort i tidsskriftet Nature viser dog, at AI kan revolutionere vores forståelse af, hvordan sygdomme opstår og spreder sig.
AI-baserede modeller kan for eksempel analysere smittedata på rekordtid, kortlægge mutationer i virus og forudsige, hvordan en sygdom vil udvikle sig i forskellige befolkningsgrupper.
Det interessante er, at AI kan finde mønstre i enorme datamængder, som menneskelige forskere måske aldrig ville opdage. Algoritmer kan analysere alt fra flyrejser og befolkningsmobilitet til klimaforandringer og dyrepopulationer for at identificere risikofaktorer, der kan føre til et nyt sygdomsudbrud.
Kan AI slå læger i præcision?
AI-modeller har allerede vist imponerende evner, når det gælder præcise sygdomsprognoser.
Læs også: Hvad dit spædbarn spiser det første år kan påvirke risikoen for eksem
Et eksempel er graf-neurale netværk (GNN), som har forudsagt spredningen af både COVID-19 og influenza med høj nøjagtighed. Derudover bruges AI til at analysere virus-genetik og identificere mutationer, der kan gøre en sygdom mere smitsom eller farlig.
Men selv den bedste AI har sine begrænsninger. En af de største udfordringer er kvaliteten og tilgængeligheden af data.
Mange sundhedsdata er enten utilgængelige for forskere eller for upræcise til at give brugbare resultater. Derudover er det afgørende, at AI-modeller trænes korrekt – ellers risikerer vi, at de producerer forudsigelser, der er mere vildledende end hjælpsomme.
En anden barriere er de høje omkostninger ved at udvikle og træne avancerede AI-modeller.
Læs også: Mæslingeudbrud er det værste siden 1991: Nu er fem mennesker døde
Selvom teknologien potentielt kan revolutionere vores evne til at bekæmpe pandemier, kræver det en stor økonomisk investering og et solidt etisk fundament for, hvordan data indsamles og anvendes.
Hvad skal der til for at gøre AI-pandemimodeller mere præcise?
- Mere tilgængelig data: Sundhedsorganisationer og forskere skal have bedre adgang til relevante data, uden at det går på kompromis med privatlivsbeskyttelse.
- Billigere AI-træning: Udviklingen af AI-modeller skal gøres mere økonomisk overkommelig, så flere forskere og institutioner kan arbejde med teknologien.
- Forbedrede modeller: AI skal kombineres med traditionelle epidemiologiske metoder for at sikre den mest præcise forudsigelse af sygdomsudbrud.
Forskere er enige om, at AI har potentiale til at revolutionere måden, vi bekæmper pandemier på.
Men teknologien er stadig afhængig af menneskelig indsigt og etiske beslutninger. Hvis vi kan overvinde udfordringerne med dataadgang og modeltræning, kan vi stå langt bedre rustet til at forhindre fremtidige sundhedskriser, før de overhovedet opstår.
Artiklen er baseret på informationer fra News Medical
Læs også: To er sigtet for at sælge falsk Ozempic i USA: Sådan spotter du uoriginale præparater
Læs også: Din knogletæthed kan afspejle risikoen for kognitiv tilbagegang
Denne artikel er skrevet og udgivet af Mie D.H, som kan have anvendt AI i udarbejdelsen.