WHO wprowadza nową generację systemu analizy zagrożeń zdrowotnych z integracją sztucznej inteligencji

ciekawostki

Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) uruchomiła drugą wersję systemu EIOS (Epidemic Intelligence from Open Sources), który stanowi przełom w globalnym monitorowaniu zagrożeń zdrowia publicznego. System ten wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznej analizy informacji z otwartych źródeł, umożliwiając szybsze wykrywanie potencjalnych epidemii i pandemii.

Technologiczne fundamenty systemu EIOS 2.0

who obraz lokalne ai lowcy ai

Nowa wersja systemu została całkowicie przeprojektowana pod kątem zwiększonej skalowalności i integracji zaawansowanych technologii AI. Platforma przetwarza dziesiątki tysięcy artykułów dziennie w czasie niemal rzeczywistym, wykorzystując techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), rozpoznawania encji nazwanych oraz algorytmy uczenia maszynowego. System automatycznie kategoryzuje napływające informacje według tematów, lokalizacji, języków i innych wskaźników kontekstowych, umożliwiając ekspertom zdrowia publicznego skuteczną analizę danych.

Kluczową innowacją jest implementacja najnowszych narzędzi AI, które znacząco usprawniają automatyczną analizę i wykrywanie sygnałów zagrożeń. System może teraz przetwarzać dodatkowe źródła informacji, w tym kanały radiowe, które są automatycznie transkrybowane i tłumaczone na różne języki.

Praktyczne zastosowania w systemach ochrony zdrowia

EIOS 2.0 służy obecnie ponad 110 państwom członkowskim WHO oraz około 30 organizacjom i sieciom na całym świecie jako narzędzie wczesnego ostrzegania przed zagrożeniami zdrowotnymi. Badania przeprowadzone w regionie afrykańskim wykazały, że system osiąga 81% skuteczność w wykrywaniu zdarzeń zdrowia publicznego oraz 47,4% czułość w ich wczesnej identyfikacji.

Ministerstwa zdrowia wykorzystują EIOS do uzupełniania informacji otrzymywanych przez formalne kanały, takie jak laboratoria i szpitale. System umożliwia identyfikację istotnych treści ze stron internetowych, mediów społecznościowych i innych źródeł publicznych w celu wykrycia ważnych wydarzeń zdrowotnych, które następnie mogą być weryfikowane przez odpowiednie instytucje.

W Ameryce, Panamerykańska Organizacja Zdrowia (PAHO) przeprowadziła 105 sesji szkoleniowych w zakresie EIOS w 17 krajach, co doprowadziło do znaczącego wzrostu liczby użytkowników systemu między 2019 a 2023 rokiem. 88% uczestniczących krajów włączyło system EIOS do swoich rutynowych działań nadzorczych w ciągu roku od szkolenia.

Współpraca międzynarodowa i rozwój technologii

System EIOS jest rozwijany w ramach długotrwałej współpracy między WHO a Wspólnym Centrum Badawczym (JRC) Komisji Europejskiej. Hub WHO w Berlinie, utworzony we wrześniu 2021 roku, stanowi centrum technologiczne dla inicjatywy, które od czterech lat systematycznie buduje portfolio projektów mających na celu przyspieszenie wykrywania i reagowania na zagrożenia zdrowotne.

Niemiecka minister zdrowia Nina Warken podkreślała, że lepsze dane, lepsza analityka i lepsze decyzje to klucz do budowania zaufania publicznego w sytuacjach kryzysowych. Komisarz europejski Hadja Lahbib wskazywała na znaczenie współpracy w budowaniu odpornego i lepiej przygotowanego globalnego systemu zdrowia.

System stanowi publiczne dobro oferowane bezpłatnie państwom członkowskim WHO i uprawnionym organizacjom, wraz z szkoleniami i wsparciem społeczności praktyków. WHO opracowało zaktualizowane przewodniki, wielojęzyczne webinaria i kursy online we współpracy z Akademią WHO, aby wspierać użytkowników podczas wdrażania nowej wersji.

Źródła

🧠 Utrwal wiedzę z tego artykułu!

Kliknij pojęcie, by przypomnieć sobie definicję.

tłumaczenie automatyczne
?
Tłumaczenie automatyczne (maszynowe) to proces przekładu tekstu lub mowy z jednego języka naturalnego na inny wykonywany w całości przez oprogramowanie...
Czytaj pełną definicję
rozpoznawanie encji nazwanych (NER)
?
Rozpoznawanie encji nazwanych (ang. Named Entity Recognition, NER) to technika sztucznej inteligencji służąca do automatycznego identyfikowania i klasyfikowania konkretnych elementów...
Czytaj pełną definicję
narzędzia AI
?
Narzędzia AI to oprogramowanie i aplikacje wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji do automatyzacji zadań, analizy danych oraz generowania treści. Pozwalają one...
Czytaj pełną definicję
algorytmy uczenia maszynowego
?
Algorytmy uczenia maszynowego to komputerowe procedury, które na podstawie zbiorów danych samodzielnie identyfikują wzorce, relacje lub reguły, umożliwiając automatyczne podejmowanie...
Czytaj pełną definicję

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

Powiązane posty

Zacznij wpisywać wyszukiwane hasło powyżej i naciśnij Enter, aby wyszukać. Naciśnij ESC, aby anulować.

Powrót do góry