1月9日，世界卫生组织向公众通报了中国的一次类流感频发：武汉市报告了一系列肺炎病例，有可能是由于摊贩在华南海鲜市场认识活体动物引发的。1月6日，美国疾病掌控与防治中心（US Centers for Disease Control and Prevention）早于在几天前就宣告了这一消息，但加拿大的身体健康监测平台打败了他们两个，在12月31日就向其客户收到了疫情的消息。【 图片来源：WIRED 所有者：NICOLAS ASFOURI/GETTY IMAGES 】据理解，BlueDot用于AI驱动的算法，可以搜寻外语新闻报道，动植物疾病网络和官方公告，以向其客户收到提早警告，以避免武汉等危险性区域。
愈演愈烈期间的速度至关重要，世卫的组织和疾病防治控制中心的公共卫生官员必需依赖这些完全相同的公共卫生官员来展开疾病监测。因此，或许AI可以更加慢抵达那里。
BlueDot的创始人兼任首席执行官Kamran Khan说道：“我们告诉有可能不可以几乎倚赖政府及时获取信息。”“我们可以搜集有关有可能愈演愈烈的新闻，传言，论坛或博客，以指出再次发生了一些不奇怪的事件。
”Khan回应，该算法不用于社交媒体公布内容，因为该数据太乱了。但是他显然有一个窍门：采访全球机票数据，可以协助预测不受病毒感染居民的下一个下落和时间——它准确预测该病毒在首次经常出现后的几天内将从武汉跳跃到曼谷，汉城，台北和东京。
Khan在2003年SARS风行期间曾在多伦多兼任医院传染病专家，他梦想寻找一种更佳的跟踪疾病的方法。该病毒始自中国，然后蔓延到香港，然后蔓延到多伦多，导致44人丧生。他谈及今天的冠状病毒愈演愈烈时说：“现在有点似曾相识。
”“ 2003年，我看见该病毒席卷了整个城市，并使医院中断。精神和身体上都十分疲惫，我想要，“让我们不要再行这样做到了。”在测试了几个预测性计划后，Khan在2014年发售了BlueDot，并筹措了940万美元的风险投资资金。
该公司现在有40名员工，他们是设计疾病监测分析程序的医生和程序员，该程序用于自然语言处置和机器学习技术来检验65种语言的新闻报道，以及航空公司数据和动物疾病频发的报导。Khan回应，“我们所做到的是用于自然语言处置和机器学习来训练该引擎，以辨识这是蒙古愈演愈烈的炭疽病，还是重金属乐队炭疽的一家人。”Khan说道，一旦已完成自动数据检验，人工分析就将接掌。
流行病学家从科学角度检查结论否合理，然后将报告发送给政府，企业和公共卫生客户。然后BlueDot将报告发送给十几个国家（还包括美国和加拿大），航空公司和一线医院的公共卫生官员，这些地方有可能最后病毒感染了患者。
Khan说道，BlueDot目前会将其数据出售给大众，但他们正在希望。这家公司不是第一个在公共卫生官员周围寻找机会的人，但他们期望比Google Flu Trends做到得更佳，后者在将2013年流感季节的相当严重程度高估了140％之后被“安乐死”。
BlueDot在英国医学杂志《柳叶刀》中顺利预测了Zika疫情在南佛罗里达州的方位。BlueDot这次否被证明是顺利的，还有待仔细观察。但是与此同时，一些公共卫生专家说道，与2002年的SARS比起，这次中国官员的反应更加慢。
内布拉斯加大学医学中心传染病专家詹姆斯·劳勒说道：“疫情有可能比公共卫生官员证实的疫情要小得多。他在2017年和2018年曾对隔绝的埃博拉患者展开过化疗。”从过去的一周内从中国来的旅客数量的粗略计算出来，以及有可能不受影响的百分比，还有很多。
”劳勒和其他人说道，随着从中国到其他国家的旅行者经常出现病毒感染症状，冠状病毒的愈演愈烈将之后蔓延到。“我们依然不告诉有多少人会生病，以及有多少人会在疫情消失之前丧生。”为了阻止疾病的传播，公共卫生官员必须很快号召，与此同时，有可能有一点将一些任务托付给AI驱动的流行病学家。
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