Dịch bệnh liên tục đe dọa cuộc sống loài người. SARS, H1N1, Ebola… đều đã khiến thế giới đảo lộn. Song, mỗi lần đối mặt với nguy cơ, chúng ta đều tìm ra những cách thức mới để đấu tranh, quản lý đại dịch bất ngờ. Công nghệ không thể đẩy lùi dịch bệnh song là trợ thủ đắc lực cho mọi người. Ngày nay, với những công nghệ như di động, đám mây, phân tích, robot, trí tuệ nhân tạo, 4G/5G, Internet tốc độ cao, loài người có thể áp dụng cách tiếp cận sáng tạo trước dịch bệnh.
Chống tin giả
Tin giả, xuyên tạc về số ca nhiễm, nghi nhiễm, phương pháp điều trị, chẩn đoán, vaccine, thuốc, chính sách của chính phủ… gây xáo trộn và bất an cho người dân. Nó có thể dẫn đến hỗn loạn trên diện rộng, đổ xô tích trữ mặt hàng thiết yếu, thổi giá, bạo lực trên đường phố, phân biệt đối xử, thuyết âm mưu… Để giảm thiểu thông tin sai lệch, các công ty như Google, Facebook, YouTube phải nỗ lực không mệt mỏi để hướng dẫn mọi người truy cập nguồn tin chính thống, được kiểm chứng do WHO hay chính quyền địa phương công bố. Bằng cách cung cấp thông tin chính xác đến mọi người, họ sẽ biết được nên làm gì một cách đúng đắn.
>>> Sửa tivi, sửa tivi tại nhà
Tìm phương án cứu chữa
Khi dịch bệnh mới ập đến, câu hỏi đầu tiên nảy ra trong đầu mọi người là có thuốc nào để chữa trị hay có vaccine nào để phòng tránh không. Thế giới đang tuyệt vọng tìm cách làm chậm tốc độ lây lan của virus corona và phương pháp điều trị hiệu quả. Công nghệ giúp quá trình đó diễn ra nhanh hơn.
Trí tuệ nhân tạo (AI) vai trò quan trọng trong gợi ý các thành phần của một vaccine nhờ hiểu sâu sắc về cấu trúc protein của virus, giúp các nhà nghiên cứu y khoa đào bới vô số tài liệu liên quan với tốc độ chưa từng có. Các nhóm tại Viện nghiên cứu Allen, Google DeepMind đã phát triển những công cụ AI, chia sẻ bộ dữ liệu và kết quả tìm kiếm. Vào tháng 1, Google DeepMind giới thiệu AlphaFold, hệ thống hiện đại có khả năng dự đoán cấu trúc 3D của một protein dựa trên trình tự di truyền của nó. Trong khi đó, Đại học Texas và Viện Y tế Quốc gia Mỹ sử dụng kỹ thuật sinh học phổ biến để tạo ra bản đồ quy mô nguyên tử 3D đầu tiên về protein đột biến
Tăng khả năng truy vết và minh bạch khi chia sẻ dữ liệu
Trong dịch bệnh, điều quan trọng là phải thông báo rõ ràng cho người dân, đảm bảo họ sử dụng các biện pháp phòng dịch thích hợp. Một số nhóm đang sử dụng các công nghệ thịnh hành như di động, AI… để cung cấp bức tranh rõ nét về tình hình dịch bệnh.
Chẳng hạn, Microsoft Bing giới thiệu bản đồ Covid-19 tương tác, cung cấp tin tức dịch bệnh trên diện rộng. Sixfold công bố bản đồ live xuyên biên giới cho xe tải để giúp mọi chuỗi cung ứng tại châu Âu nhận biết được sự chậm trễ trong thời gian giao hàng.
Các nền tảng mạng xã hội như TikTok phối hợp với WHO để giúp người dùng nhận biết thông tin đúng, kịp thời. Chuyên gia WHO cũng livestream để giải đáp thắc mắc của mọi người.
Trung tâm chỉ huy dịch bệnh Đài Loan (CECC) kết hợp dữ liệu y tế với dữ liệu di chuyển để tạo một hệ thống theo dõi, cảnh báo thời gian thực. Ví dụ, hệ thống tự động gửi cảnh báo trong quá trình thăm khám lâm sang nếu họ từng di chuyển tới vùng dịch. Tại Ấn Độ, các nhà mạng như Jio, BSNL, Airtel… thay thế nhạc chờ bằng các thông điệp nâng cao nhận thức về Covid-19.
Theo dõi bằng nhận diện gương mặt và dữ liệu lớn
Khi kiểm soát dịch bệnh, phân tích dữ liệu lớn giúp nhanh chóng xác định người nhiễm bệnh, kết nối với họ và điều tra dịch tễ. Công nghệ nhận diện gương mặt cùng với dữ liệu có thể nhận ra một người ngay cả khi họ đeo khẩu trang.
Những công nghệ như vậy đã hỗ trợ theo dõi di chuyển của người đang trong thời gian cách ly. Camera giám sát tích hợp nhận diện gương mặt sẽ phát hiện ai vi phạm quy định và ra ngoài dù đang phải cách ly.
Đánh giá và dự đoán rủi ro nhờ AI
AI ngày càng cấp thiết với y tế ngày nay. Mô hình dự đoán và phân tích dữ liệu dựa vào AI cho phép các chuyên gia y tế hiểu sâu sắc hơn về các loại bệnh. Với AI, họ có thể dự báo chính xác hơn về tốc độ lây lan, thuốc và điều trị. Giới nghiên cứu dễ dàng tìm ra những báo cáo liên quan, dẫn đến kiến thức hay cách tiếp cận mới để xử lý khi bùng dịch.
Các công cụ đánh giá rủi ro dựa tển AI được thiết kế để tránh sự nhầm lẫn giữa các triệu chứng của bệnh nhân cảm lạnh thông thường, cúm hay Covid-19; có cần xét nghiệm hay không và nếu cần thì phải thực hiện xét nghiệm nào.
Chẳng hạn, Baidu phát triển giải pháp AI để sàng lọc hiệu quả lượng lớn dân số, phát hiện thay đổi trong thân nhiệt khi họ di chuyển. Hệ thống có thể kiểm tra khoẳng 200 người/phút mà không làm gián đoạn lưu thông. Những công nghệ như vậy có thể được triển khai tại các khu vực đông đúc, bệnh viện, ga tàu, sân bay… để xác định người bệnh nhanh chóng, cách ly họ trước khi lây nhiễm cho nhiều người hơn.
Chống tin giả
Tin giả, xuyên tạc về số ca nhiễm, nghi nhiễm, phương pháp điều trị, chẩn đoán, vaccine, thuốc, chính sách của chính phủ… gây xáo trộn và bất an cho người dân. Nó có thể dẫn đến hỗn loạn trên diện rộng, đổ xô tích trữ mặt hàng thiết yếu, thổi giá, bạo lực trên đường phố, phân biệt đối xử, thuyết âm mưu… Để giảm thiểu thông tin sai lệch, các công ty như Google, Facebook, YouTube phải nỗ lực không mệt mỏi để hướng dẫn mọi người truy cập nguồn tin chính thống, được kiểm chứng do WHO hay chính quyền địa phương công bố. Bằng cách cung cấp thông tin chính xác đến mọi người, họ sẽ biết được nên làm gì một cách đúng đắn.
>>> Sửa tivi, sửa tivi tại nhà
Tìm phương án cứu chữa
Khi dịch bệnh mới ập đến, câu hỏi đầu tiên nảy ra trong đầu mọi người là có thuốc nào để chữa trị hay có vaccine nào để phòng tránh không. Thế giới đang tuyệt vọng tìm cách làm chậm tốc độ lây lan của virus corona và phương pháp điều trị hiệu quả. Công nghệ giúp quá trình đó diễn ra nhanh hơn.
Trí tuệ nhân tạo (AI) vai trò quan trọng trong gợi ý các thành phần của một vaccine nhờ hiểu sâu sắc về cấu trúc protein của virus, giúp các nhà nghiên cứu y khoa đào bới vô số tài liệu liên quan với tốc độ chưa từng có. Các nhóm tại Viện nghiên cứu Allen, Google DeepMind đã phát triển những công cụ AI, chia sẻ bộ dữ liệu và kết quả tìm kiếm. Vào tháng 1, Google DeepMind giới thiệu AlphaFold, hệ thống hiện đại có khả năng dự đoán cấu trúc 3D của một protein dựa trên trình tự di truyền của nó. Trong khi đó, Đại học Texas và Viện Y tế Quốc gia Mỹ sử dụng kỹ thuật sinh học phổ biến để tạo ra bản đồ quy mô nguyên tử 3D đầu tiên về protein đột biến
Tăng khả năng truy vết và minh bạch khi chia sẻ dữ liệu
Trong dịch bệnh, điều quan trọng là phải thông báo rõ ràng cho người dân, đảm bảo họ sử dụng các biện pháp phòng dịch thích hợp. Một số nhóm đang sử dụng các công nghệ thịnh hành như di động, AI… để cung cấp bức tranh rõ nét về tình hình dịch bệnh.
Chẳng hạn, Microsoft Bing giới thiệu bản đồ Covid-19 tương tác, cung cấp tin tức dịch bệnh trên diện rộng. Sixfold công bố bản đồ live xuyên biên giới cho xe tải để giúp mọi chuỗi cung ứng tại châu Âu nhận biết được sự chậm trễ trong thời gian giao hàng.
Các nền tảng mạng xã hội như TikTok phối hợp với WHO để giúp người dùng nhận biết thông tin đúng, kịp thời. Chuyên gia WHO cũng livestream để giải đáp thắc mắc của mọi người.
Trung tâm chỉ huy dịch bệnh Đài Loan (CECC) kết hợp dữ liệu y tế với dữ liệu di chuyển để tạo một hệ thống theo dõi, cảnh báo thời gian thực. Ví dụ, hệ thống tự động gửi cảnh báo trong quá trình thăm khám lâm sang nếu họ từng di chuyển tới vùng dịch. Tại Ấn Độ, các nhà mạng như Jio, BSNL, Airtel… thay thế nhạc chờ bằng các thông điệp nâng cao nhận thức về Covid-19.
Theo dõi bằng nhận diện gương mặt và dữ liệu lớn
Khi kiểm soát dịch bệnh, phân tích dữ liệu lớn giúp nhanh chóng xác định người nhiễm bệnh, kết nối với họ và điều tra dịch tễ. Công nghệ nhận diện gương mặt cùng với dữ liệu có thể nhận ra một người ngay cả khi họ đeo khẩu trang.
Những công nghệ như vậy đã hỗ trợ theo dõi di chuyển của người đang trong thời gian cách ly. Camera giám sát tích hợp nhận diện gương mặt sẽ phát hiện ai vi phạm quy định và ra ngoài dù đang phải cách ly.
Đánh giá và dự đoán rủi ro nhờ AI
AI ngày càng cấp thiết với y tế ngày nay. Mô hình dự đoán và phân tích dữ liệu dựa vào AI cho phép các chuyên gia y tế hiểu sâu sắc hơn về các loại bệnh. Với AI, họ có thể dự báo chính xác hơn về tốc độ lây lan, thuốc và điều trị. Giới nghiên cứu dễ dàng tìm ra những báo cáo liên quan, dẫn đến kiến thức hay cách tiếp cận mới để xử lý khi bùng dịch.
Các công cụ đánh giá rủi ro dựa tển AI được thiết kế để tránh sự nhầm lẫn giữa các triệu chứng của bệnh nhân cảm lạnh thông thường, cúm hay Covid-19; có cần xét nghiệm hay không và nếu cần thì phải thực hiện xét nghiệm nào.
Chẳng hạn, Baidu phát triển giải pháp AI để sàng lọc hiệu quả lượng lớn dân số, phát hiện thay đổi trong thân nhiệt khi họ di chuyển. Hệ thống có thể kiểm tra khoẳng 200 người/phút mà không làm gián đoạn lưu thông. Những công nghệ như vậy có thể được triển khai tại các khu vực đông đúc, bệnh viện, ga tàu, sân bay… để xác định người bệnh nhanh chóng, cách ly họ trước khi lây nhiễm cho nhiều người hơn.
