Как сделать общественное здравоохранение доступным за счет инноваций в области прогнозной аналитики - Часть 2
Есть ли способ сообщить людям о потенциальном риске заражения еще до того, как они вступят в контакт друг с другом?
Бубонная чума, пожалуй, одна из самых известных пандемий, произошедших в 1350 году нашей эры. Также называется Черная смерть. Он стал причиной смерти более одной трети населения мира. В 1817 году началась первая волна пандемий холеры, которая продлится не менее 150 лет. По оценкам, только первые три волны убили как минимум 1 5 миллионов человек, несмотря на то, что в то время была разработана вакцина.
И есть еще несколько событий, произошедших в течение нескольких столетий, с хорошо задокументированными кровавыми рассказами, которые превратили бы вас в навязчивого гермафоба, если бы вы знали подробности!
Поговорим о настоящем. Премия «Самая популярная тема года» вручается
Вы догадались - Коронавирус. Тот факт, что Том Хэнкс находится в этом списке в основном потому, что в этом году актеру поставили диагноз COVID-19, делает его еще более пугающим! Вот еще один поисковый запрос, использование которого резко возросло - отслеживание контактов covid.
Немного необычно, но неудивительно. Хотя пандемия продолжает влиять на нас так же сильно, как и в 1350 году нашей эры, разница в том, что теперь она поразила нас в Эру информации.
Поэтому, естественно, когда COVID-19 поразил нас в этом году, правительства и частные организации мира пытались предложить технологические решения, чтобы минимизировать распространение болезней.
Давайте рассмотрим некоторые из самых популярных технических решений, реализованных для пандемии COVID, и разберемся с некоторыми из их потенциальных проблем.
Существующие технические решения
Цифровое отслеживание контактов, по-видимому, на сегодняшний день является технологическим решением де-факто в большинстве стран, по крайней мере, до тех пор, пока вакцина от COVID-19 не будет производиться массово.
Arogya Sethu - официальная служба отслеживания контактов правительства Индии - превысила пять миллионов загрузок в течение трех дней с момента запуска в апреле 2020 года, и на короткое время была обязательна для всех граждан устанавливать приложение на свои телефоны. Китай развернул аналогичный сервис, который используется более чем в 200 городах. Аналогичным образом, такие страны, как Германия, Великобритания, Канада и ряд других, также развернули аналогичные услуги.
Большинство технических решений в основном связаны с приложениями для отслеживания контактов. Объем собираемых данных огромен, что по понятным причинам вызывает озабоченность по поводу конфиденциальности и массового наблюдения. Большинство технологических компаний и государственных организаций с энтузиазмом присоединились к технологической победе и внедрили интеллектуальные решения в надежде, что это поможет в борьбе с пандемией.
В стремлении стать первым недостаточно продумано до обсуждения основных вопросов, таких как удобство использования, дизайн и осуществимость решений.
Один из самых ярких примеров - Арогья Сетху. В течение нескольких месяцев эксперты по безопасности поднимали и освещали различные вопросы безопасности и конфиденциальности в социальных сетях. Первоначально игнорируя эти опасения в первые несколько месяцев, правительство Индии с тех пор запустило программу вознаграждения за ошибки, после того как Верховный суд объявил незаконным санкционировать использование приложения. Рейтинг игрового магазина приложения также упал до 1 за то, что он собирает больше информации, чем необходимо.
Но это не единственная проблема. Вот еще несколько вопросов, о которых говорили как технологи, так и медицинские работники:
- Сообщается о подавляющем количестве ложных срабатываний, особенно с решениями цифрового отслеживания, в которых используется Bluetooth. Ложные срабатывания могут привести к ненужной самоизоляции или могут привести к тому, что пользователи будут игнорировать предупреждения, если предупреждения будут восприниматься как ненадежные.
- Чтобы приложения для отслеживания контактов были эффективными, необходимо, чтобы их приняли как минимум 56–70% населения.
- Похожая проблема - это проблема ложных негативов, особенно когда значительный процент населения не установил приложение или даже не имеет смартфона. Например, проникновение смартфонов в США остается на уровне примерно 81 процента - это означает, что даже если бы мы установили эти приложения на 100 процентов (что крайне маловероятно без обязательных политик), мы все равно увидим только часть общее количество экспозиционных событий (65% согласно Закону Меткалфа).
Среди всех этих проблем
Регулирование человеческого поведения остается самой большой проблемой нашего времени.
Переосмысление из первых принципов
Существует много пробелов в реализации целостного подхода к внедрению технологий со стратегической точки зрения. Здесь играет роль дизайн-мышление в искусственном интеллекте.
В нашем предыдущем блоге вы узнали, как можно использовать прогнозную аналитику для реализации деловых, политических решений и решений, связанных с поездками. Построение моделей прогнозирования - отличное начало. Но, как и любая другая технология, модель искусственного интеллекта может быть действительно эффективной только в том случае, если она хорошо реализована.
Чтобы обеспечить успешное внедрение ИИ, организации должны сначала выяснить, почему, где и как они могут применять технологии для решения конкретных бизнес-задач. В Egen мы начали с самого простого вопроса -
Есть ли способ сообщить людям о потенциальном риске заражения еще до того, как они вступят в контакт друг с другом?
В нашем предыдущем блоге вы узнали, как прогнозировать факторы риска COVID-19 для местоположения на определенную дату.
Мы узнали, как обучить регрессионные модели с помощью Amazon Sagemaker и сохранить их в корзине Amazon S3. Мы также описываем, как использовать AWS Lambda для извлечения последних обученных моделей из корзины в зависимости от указанного места и даты.
Давайте теперь подробно рассмотрим, как вы можете создать приложение, которое наилучшим образом использует нашу модель прогнозирования Covid-19.
Внешний вид приложения
Вот как мы создали V1 мобильного приложения Covid Рекомендации System в Egen, также известном как CoRS:
Как только вы перейдете на начальную целевую страницу, приложение покажет интерфейс с набором полей ввода и карту:
Первый ввод позволяет пользователю вводить местоположение, а другой позволяет выбрать дату из раскрывающегося меню. После ввода этих сведений и нажатия кнопки поиск приложение извлекает прогнозы риска COVID для этого места и отображает их на карте.
Гоа - популярное место в Индии для проведения экстравагантных пляжных вечеринок, особенно в новогоднее время! Посмотрим, что наше приложение покажет нам для Гоа 31 декабря:
В целом, официально зарегистрировано около 32 000 случаев Covid с уровнем инфицирования 148%! Не рекомендуется к посещению!
Слей это! Может, мне все-таки не стоило покупать билет. 😂
Стек технологий
Давайте посмотрим, какие основные технологии и варианты дизайна лежат в основе создания этого мобильного приложения:
Внешний интерфейс
React Native - это фреймворк, который помогает создавать собственные мобильные приложения для платформ Android и iOS. Он использует возможности React, библиотеки JavaScript для создания динамических пользовательских интерфейсов на JavaScript. Это открытый исходный код, который пользуется поддержкой широкого сообщества.
Наряду с React-native мы также используем пару других модулей:
- React Native Google Places Autocomplete: настраиваемый компонент автозаполнения для платформы React Native. Он позволяет привязать API Google Адресов к полю ввода для поиска местоположения, чтобы автоматически предлагать места по мере ввода и фиксировать информацию о широте и долготе место.
- Реагировать на родное модальное средство выбора даты и времени: для отображения средства выбора даты и времени внутри модального окна, когда пользователь выбирает ввод даты.
- React Native Maps: для отображения и взаимодействия с картами.
Бэкэнд
NestJS: платформа Node для создания серверных приложений с использованием TypeScript. Наличие одного и того же языка (JavaScript / TypeScript) как для интерфейса, так и для серверной части ускоряет время разработки и позволяет быстро создавать и развертывать кроссплатформенное приложение.
MongoDB: кроссплатформенная база данных, ориентированная на документы. Он довольно универсален и предоставляет множество возможностей запросов, включая геопространственную информацию.
Наряду с этим вы также будете использовать несколько других модулей на стороне сервера:
Службы Google Maps: этот узловой модуль использует службу Google Maps для получения информации о месте по заданному набору координат.
Amazon EC2: для хостинга серверной микросервиса.
Вот как вы можете объединить все основные технологии в полнофункциональное мобильное приложение!
Построение потока и логики управления приложением
- После ввода местоположения в пользовательском интерфейсе приложение извлекает информацию о широте и долготе с помощью модуля автозаполнения мест в Google. Точно так же средство выбора даты и времени также позволяет пользователю выбрать дату. После нажатия кнопки search пользовательский интерфейс отправляет эту информацию в нашу внутреннюю микросервису, размещенную на EC2.
- После получения запроса серверная часть NestJS использует API обратного геокодирования клиента NodeJS Google Maps для получения адреса места с использованием информации широты и долготы.
- Затем серверная часть отправляет информацию об адресе и дате в нашу конечную точку AWS Lambda Predict.
- Теперь поток управления переходит в AWS. Наша функция прогнозирования в Lambda извлекает последнюю модель машинного обучения из AWS S3 и выполняет прогнозы.
- Результаты прогнозов отправляются обратно на серверную часть и хранятся в базе данных MongoDB.
- Бэкэнд отправляет результаты прогноза обратно клиенту React-Native.
- Наконец, клиент показывает пользователю рекомендации по поездке.
Backend - создание микросервиса рекомендаций
Каждый микросервис в NestJS находится в собственном модуле. Чтобы создать модуль, откройте свой терминал cd в папке проекта NestJS и введите nest generate module recommendations, чтобы сформировать новый модуль рекомендации в своем проекте.
Шаг №1: Настройка сервиса
Сначала вы запускаете nest generate service recommendations. Будет создан новый файл Рекомендации.service.ts в папке модуля рекомендации. Затем вы добавите следующий код:
Вот как выглядит структура результата Recommendation объекта
export type Recommendation = {
predictionModelId: string;
userId: string;
date: Date;
location: {
address: string;
city: string;
state: string;
};
result: {
infectionRate: number;
growthRate: number;
confirmCases: number;
status: string;
};
};
Шаг № 2: Предоставьте услугу через конечную точку
После добавления службы вы откроете ее доступ через конечную точку. Логика маршрутизации для этого в NestJS выполняется путем добавления контроллера. Запустите nest g controller recommendations - будет создан файл Рекомендации.controller.ts. Затем добавьте следующий код:
Внешний интерфейс
Главный экран приложения состоит из слоя представления-представления Corus.tsx. Этот компонент, в свою очередь, импортирует компоненты GooglePlacesAutocomplete, DateTimePickerModal и MapView и содержит логику представления для их визуализации.
После получения рекомендаций вы можете отобразить информацию с помощью собственного пользовательского компонента, такого как Card или модальное окно.
Заключение
С наступлением эпохи Интернета, улучшениями в вычислениях, облачных технологиях и искусственном интеллекте за последние пару десятилетий несколько технологических компаний сосредоточили внимание на включении ИИ в свои процессы и приложения. Хотя прогнозная аналитика дает нам огромные возможности, необходимо понять проблему с первых принципов, чтобы в полной мере использовать эти технологии.
Пандемии - это глобальное явление, поражающее страны во всем мире. В то время как некоторым странам удалось сдержать распространение болезней, другим это не удалось, потому что они не могли предвидеть, что их ждет в ближайшие месяцы.
На протяжении всей истории люди всегда были склонны позволять своим чувствам и предрассудкам затуманивать свои суждения. Но нам больше не нужно идти по этому пути. Платформы прогнозирования, такие как CoRS, которые могут предоставлять рекомендации на основе местоположения и даты, могут помочь устранить ненужную предвзятость, которая стоит за принятием решений бизнесом и правительством.
Предсказание будущего - это самое большое преимущество, которое у нас есть перед темными веками.
Это довольно высокая цель, но ее стоит преследовать!
