世界各地的科學(xué)家都在尋求復(fù)雜的分析方法來預(yù)測冠狀病毒和其他傳染性疾病的傳播。

企業(yè)通常使用連續(xù)智能(CI)和人工智能(AI)來建模動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，做出預(yù)測，自動(dòng)化決策并在時(shí)間表內(nèi)采取行動(dòng)以取得成功。就像企業(yè)轉(zhuǎn)向CI和AI做出預(yù)測并采取明智的行動(dòng)一樣，世界衛(wèi)生組織和政府衛(wèi)生機(jī)構(gòu)也在尋求使用相同的技術(shù)來更好地了解冠狀病毒和其他傳染性疾病并為其建模。

在當(dāng)前的疫情中，人們正在使用各種分析方法來研究社交媒體流以及世界衛(wèi)生組織的報(bào)告和數(shù)據(jù)庫。有些人正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來搜索醫(yī)學(xué)出版物，醫(yī)療保健網(wǎng)站和許多其他資源，以尋找與疾病癥狀，報(bào)告的感染，感染率和其他因素有關(guān)的信息。

結(jié)果好壞參半。預(yù)測增長速度以及下一步疾病的發(fā)生是非常復(fù)雜的挑戰(zhàn)。過去的努力不足。但是，研究人員意識(shí)到過去限制成功的缺點(diǎn)。希望這種認(rèn)識(shí)將來會(huì)導(dǎo)致更好的模型和更準(zhǔn)確的預(yù)測。

建立在過去

2008年，Google流感趨勢試圖通過匯總有關(guān)流感癥狀的Google搜索查詢來估算25個(gè)以上國家的流感活動(dòng)。不幸的是，它常常高估了流感的活動(dòng)。Google關(guān)閉了該服務(wù)，但該服務(wù)背后的技術(shù)目前已被一些全球衛(wèi)生組織使用。

缺點(diǎn)不僅限于對傳染性疾病的預(yù)測。在科學(xué)領(lǐng)域預(yù)測結(jié)果的其他努力也有類似的結(jié)果。

以炸彈旋風(fēng)為例，這是一種罕見的冬季風(fēng)暴，在很短的時(shí)間內(nèi)爆發(fā)(因此得名)，成為大風(fēng)暴。多年來，預(yù)測模型一直無法預(yù)測它們。結(jié)果往往是殘酷的。暴風(fēng)雪造成了大雪，颶風(fēng)(在某些情況下)，人們實(shí)際上幾乎沒有預(yù)警。

人們被困在沒有食物或照明的情況下。他們沒有時(shí)間提前儲(chǔ)備電池，水或其他用品。城市，城鎮(zhèn)和公用事業(yè)沒有手頭的人員或沒有資源清理街道，砍伐樹木或恢復(fù)電力。