قامت شركة أمريكية ببناء منصة متطورة للذكاء الاصطناعي تقوم بمعالجة مليارات البيانات، مثل شبكة السفر الجوية في العالم.قاموا بعمل أول حالة تأهب في 31 ديسمبر. وقد كان هذا قبل المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها، والتي اتخذت قرارها الخاص في 6 يناير. يستخدمون حاليًا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتعلم الآلة (ML) لمعالجة كميات هائلة من البيانات النصية غير المهيكلة وبـ65 لغة، وذلك لتتبع تفشي أكثر من 100 مرض مختلف، كل 15 دقيقة على مدار الساعة. ولكن لو كان الأمر يعمل يدويًا فربما يحتاجون إلى أكثر من مائة شخص للقيام بذلك بشكل جيد. وتمكن تحليلات البيانات هذه خبراء الصحة من تركيز وقتهم وطاقتهم على كيفية الاستجابة لمخاطر الأمراض المعدية، بدلاً من قضاء وقتهم وطاقتهم في جمع وتنظيم المعلومات.يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بعدد الحالات الجديدة المحتملة حسب المنطقة وأي نوع من أنواع السكان هم المعرضون للخطر بشكل أكبر. يمكن استخدام هذا النوع من التكنولوجيا لتحذير المسافرين حتى يتمكن السكان المعرضون للخطر من ارتداء الأقنعة الطبية المناسبة أثناء السفر.كما يمكن ان يساعد الذكاء الاصطناعي في تعزيز استراتيجيات التحسين. على سبيل المثال يوجد هنالك بحث حول استخدام التعلم الآلي لتقييم وتحسين الاستراتيجيات للتباعد الاجتماعي بين المجتمعات والمدن والبلدان للتحكم في انتشار الأوبئة.على سبيل المثال، عندما تحدث حالات تفشي المرض فمن الأهمية الحصول على المعلومات السريرية ذات الصلة من المرضى وغيرهم من المعنيين مثل الحالات الفسيولوجية قبل وبعد، والمعلومات اللوجستية المتعلقة بمواقع التعرض، وغيرها من المعلومات الهامة. يعد نشر البشر في هذه الحالات أمرًا مكلفًا وصعبًا، خاصةً إذا كانت هنالك العديد من حالات تفشي المرض أو كانت حالات التفشي موجودة في بلدان تفتقر إلى الموارد الكافية. ستكون الحوسبة التحادثية التي تعمل كامتداد للبشر الذين يحاولون الحصول على المعلومات ذات الصلة إضافة مرحبا بها. الحوسبة التحادثية ثنائية الاتجاه يمكنها التعامل مع المريض وجمع المعلومات، أو العكس، توفر معلومات تستند إلى خطط إما أن تكون موحدة أو يتم تعديلها على أساس الاختلافات الظرفية. بالإضافة إلى ذلك، يؤدي الانخراط بأسلوب متعدد اللغات ومتعدد الوسائط إلى توسيع نطاق الحوسبة التحادثية. بالإضافة إلى ميزة «الواجهة الأمامية»، فإن البيانات التي يتم جمعها من مصادر متعددة مثل الصوت والنص والأجهزة الطبية ونظام تحديد المواقع والعديد من المصادر الأخرى، تعد مفيدة كنقاط بيانات ويمكن أن تساعدنا في تعلم مكافحة تفشي المرض في المستقبل بشكل أكثر فعالية.يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في التعامل مع فيروس كورونا بعدة طرق. فيمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بالنقاط المهمة في جميع أنحاء العالم حيث يمكن للفيروس الانتقال من الحيوانات إلى البشر (يسمى أيضًا فيروس حيواني المنشأ). يحدث هذا عادة في أسواق المواد الغذائية الغريبة دون قوانين الصحة المعمول بها. بمجرد التعرف على تفشي معروف، يمكن لمسؤولي الصحة استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بكيفية انتشار الفيروس وفقًا للظروف البيئية، وإمكانية الحصول على الرعاية الصحية، وطريقة انتقاله. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد وإيجاد القواسم المشتركة داخل حالات التفشي الموضعية للفيروس، أو مع الأحداث الصحية الضارة على نطاق صغير والتي تكون خارجة عن المألوف. يمكن أن تساعد المعلومات التي تم الحصول عليها من هذه الأحداث في الإجابة على الكثير من الأمور المجهولة حول طبيعة الفيروس.مع نهج تعلم الآلة، يمكنه قراءة عشرات المليارات من نقاط البيانات والوثائق السريرية في السجلات الطبية وإقامة اتصالات للمرضى الذين يحملون الفيروس أو لا يحملونه. تظهر «ميزات» المرضى الذين يصابون بالمرض خارج عملية النمذجة، والتي يمكن أن تساعدنا بعد ذلك في استهداف المرضى الذين يكونون في خطر أعلى.وبالمثل، يمكن لتعلم الآلة أن يبني تلقائيًا نموذجًا أو علاقة بين العلاجات الموثقة في السجلات الطبية ونتائج المرضى في نهاية المطاف. يمكن لهذه النماذج أن تحدد بسرعة خيارات العلاج المرتبطة بنتائج أفضل وتساعد في توجيه عملية وضع الإرشادات السريرية.