Введение

Роль ИИ в распространении вакцин будет очень важной в вакцинации населения мира от любой будущей пандемии. Распространение вакцин — одна из самых больших логистических задач, и я думаю, что ИИ можно использовать, чтобы помочь нам в справедливом распределении любой вакцины.

Распространение вакцин сталкивается со следующими проблемами, в которых ИИ может помочь, при условии, что у нас есть качественные и точные данные.

Прогнозирование спроса.
Дистрибьюторская сеть.
Управление цепочками поставок.
Приоритеты прививки.
Уменьшение отходов.
Наблюдение за нежелательными явлениями.
Картирование уязвимостей

Прогнозирование спроса

Точное прогнозирование спроса на вакцину особенно важно для ее распространения, и это упражнение помогает определить и построить сеть распространения, в которой эти вакцины должны быть для эффективного внедрения. Мы хотели бы, чтобы необходимое количество вакцины было доставлено именно той группе населения, которая остро в ней нуждается, раньше всех остальных.

Прогнозирование спроса может быть выполнено путем определения правильных параметров для наиболее уязвимой группы населения. Это означает сопоставление анонимных данных о сопутствующих заболеваниях, влияющих на тяжесть заболевания. Как только мы получим эту информацию, мы сможем справедливо распределить дозы по всему миру и спасти больше жизней. Это поможет распределению быть справедливым и наиболее эффективным. Использование алгоритмов на основе искусственного интеллекта для выявления уязвимых пациентов и критической массы пациентов очень важно для эффективного распространения вакцины.

Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин нельзя недооценивать, особенно если мы хотим, чтобы вакцина распространялась эффективно и действенно. Мы могли бы быть лучше подготовлены к распространению вакцины, если бы у нас было лучшее прогнозирование спроса на распространение вакцины по всему миру. Нам следует начать собирать анонимные данные о будущих пандемиях, чтобы лучше подготовиться. Имейте в виду, что спрос на вакцины одномерен. Таким образом, существует необходимость в методах прогнозирования спроса, чтобы заранее гарантировать, что вакцины дойдут до определенной группы населения.

Интернет вещей и данные, проанализированные по местоположению мобильного телефона, почтовому индексу и демографическим данным, дадут четкую картину спроса на вакцины. В результате аптеки и больницы в разных регионах могут быть обеспечены необходимым количеством доз, отвечающим потребностям общества.

Данные также могут помочь в отслеживании количества вакцинированных людей в этом районе. Для достижения иммунитета против любого заболевания необходимо вакцинировать не менее 80-90% населения. Это поможет нам быстро бороться с любой бушующей пандемией и адаптироваться в режиме реального времени.

Вероятностное моделирование может помочь системам ИИ разработать список приоритетов. Таким образом, помогая экспертам в области здравоохранения и заинтересованным сторонам ускорить и упростить принятие решений.

Формирование групп приоритизации — непростая задача. Это требует времени и усилий различных экспертов, таких как математики, клиницисты и аналитики данных. Однако с помощью ИИ мы можем добиться аналогичного результата, используя более простой подход. Таким образом, экономия времени и усилий.

Эти подходы универсальны, то есть их можно применять и к другим сценариям, выходящим за рамки конкретной пандемии. Более того, упрощенный подход более доступен для стран, у которых нет доступа к опыту и данным.

Искусственный интеллект оптимизирует поддержку принятия решений, учитывая сложное взаимодействие демографии, целей, экономики и поставок вакцинации. По сути, система искусственного интеллекта может помочь устранить два ключевых узких места:

1. Справедливость в распределении вакцин.
2. Построение сети складских помещений.
3. Распределительные сети.

Читайте также: Искусственный интеллект и отоларингология.

Дистрибьюторская сеть

Обеспечение эффективности еще более важно при использовании любых вакцин, поскольку спрос на начальном этапе будет намного превышать предложение, что делает каждую дозу ценной. Поскольку вакцины являются таким востребованным товаром, это делает их одновременно ценными и дорогими. Сокращение потерь в таких ситуациях очень ценно.

Поэтапное определение складских помещений и размещение их в местах на основе прогнозирования спроса станет огромным подспорьем для эффективного распределения. Это поможет сократить потери драгоценных доз.

После того как распределительная сеть будет запущена и начнет работать, отслеживание ее функционирования и отслеживание доз по мере их перемещения по цепочке поставок станет еще одной областью, в которой ИИ будет играть ценную роль.

Управление цепочками поставок

Цепочка поставок является неотъемлемой частью производства, распределения и применения вакцин. ИИ обладает способностью обеспечивать автономные операции по поставкам. Это верно, особенно в тех случаях, когда принимаются решения о выделении материалов и распределении вакцин, начиная от существующей нехватки фармацевтических ингредиентов и заканчивая регулированием температуры.

Алгоритмы и датчики, интегрированные по всей цепочке поставок, обеспечивают видимость эффективности цепочки поставок в режиме реального времени и учет резервов. Таким образом, если природное катастрофическое событие повлияет на поставки вакцин, система ИИ сможет определить наиболее эффективный способ увеличения производства и распространения препарата.

Существующие решения искусственного интеллекта могут позволить предотвратить глобальную нехватку вакцин и устранить ее. Они также могут помочь сэкономить ресурсы и максимально ускорить вакцинацию.

Кроме того, прозрачность и прогнозирование цепочки поставок могут помочь обеспечить соответствие производства и распределения вакцин спросу.

Сегодня искусственный интеллект, Интернет вещей и блокчейн можно использовать для повышения эффективности цепочки поставок, сотрудничества и точности. Кроме того, системы искусственного интеллекта, блокчейн и другие технологии делают возможным более разумное управление вакцинами. Они достигают этого, обеспечивая отслеживание практически в реальном времени и прозрачность цепочки поставок.

Системы искусственного интеллекта также могут помочь в контроле качества – ключевой части производства вакцин и управления цепочками поставок.

Читайте также: Как искусственный интеллект может помочь в поиске вакцины от коронавируса (Covid-19)?

Приоритеты вакцинации

ИИ может стать двигателем, генерирующим индекс вакцин. Этот механизм может использовать медицинские, социально-экономические и экспериментальные данные предыдущих пандемий для выработки рекомендаций по уходу. Одной из таких рекомендаций может быть определение приоритетов прививок на основе данных о сопутствующих заболеваниях (здесь может возникнуть проблема конфиденциальности, но при условии, что данные защищены и зашифрованы).

Такая расстановка приоритетов может помочь остановить распространение пандемии среди уязвимых групп населения в наших сообществах, а также может помочь выявить ключевых суперраспространителей на основе того, как пандемия ведет себя среди людей.

Уменьшение отходов

ИИ может помочь в контроле отходов на стороне цепочки поставок, на производстве, а также в координации сети распространения, которая гарантирует, что каждая вакцина будет отправлена ​​только в те учреждения, которые могут правильно с ней обращаться и находятся в разумной близости к поэтапным группам населения.

Пока поставки находятся в пути, датчики с поддержкой Интернета вещей могут отслеживать местоположение и температуру вакцин, поэтому интеллектуальные алгоритмы могут оптимизировать маршруты для повышения эффективности и предотвращения потенциальных сбоев, таких как суровые погодные условия, которые могут поставить под угрозу доставку.

Выявить сбои, связанные с введением вакцины, будет гораздо труднее преодолеть, но создание интеллектуальных систем инвентаризации, позволяющих отслеживать дозы, может оказать огромную помощь. Агентства могут дополнить эти усилия целенаправленными информационными кампаниями, ориентированными на группы населения на основе их коммуникационных предпочтений, выявленных в результате исторического использования в этих сообществах. Один код отслеживания может помочь собрать историю использования и требований к вакцинации в крупных сообществах. Для этого требуются сложные алгоритмы для совместной работы и очень большой точный набор данных.

Наблюдение за нежелательными явлениями

После вакцинации государственные учреждения здравоохранения и производители вакцин должны будут следить за привитыми людьми на предмет необычных побочных эффектов или уникальных осложнений. Вакцины обычно тестируются на десятках тысяч людей. Однако могут возникнуть некоторые побочные эффекты, которые могут проявиться только после того, как миллионы людей получат вакцинацию.

Многие правительства требуют, чтобы производители вакцин и медицинские работники представляли отчеты о любых неожиданных признаках и симптомах, которые испытывают пациенты после вакцинации. Даже когда препарат вводится небольшой группе людей, набор отчетов может быть большим и потребует очень детального анализа.

Некоторые симптомы, о которых обычно сообщают, в конечном итоге оказываются ложными тревогами, причем некоторые из них не связаны с вакциной. Но иногда они могут указывать на серьезную проблему безопасности, которую исследователи, возможно, не заметили в более ранних клинических испытаниях. ИИ может помочь составить карту этих симптомов и времени их появления, чтобы помочь ученым составить четкую картину того, как человеческий организм реагирует на вакцину.

Правительства и производители лекарств теперь обращаются за помощью к искусственному интеллекту. Системы искусственного интеллекта могут анализировать данные отчетов, выявлять закономерности, указывающие на возникновение проблем безопасности, и сигнализировать о проблеме. Таким образом, эксперты смогут проводить дальнейшие исследования, и это также сократит время испытаний любой вакцины. Выгода от этого будет тысячекратной, если мы сможем сократить время и улучшить скорость вывода на рынок.

Картирование уязвимостей

Помимо разрушительного воздействия на общественное здравоохранение, каждая пандемия усиливает или обнажает неравенство во всем мире. Бедные люди сильно пострадали от пандемий, одновременно переживая серьезные финансовые проблемы. Социально-экономически обездоленные группы населения часто трудно охватить. Кроме того, именно они получают прививки в последнюю очередь, но при этом являются наиболее уязвимой группой.

В большинстве стран наборы данных о бедности поступают из переписи населения и других обследований домохозяйств, которые обычно проводятся спустя десять или более лет. Но этих наборов данных недостаточно, чтобы нарисовать карту уязвимого населения внутри страны. Помимо бедных, в уязвимое население входят пожилые люди, больные, безработные, представители расовых и этнических меньшинств.

Странам необходимо изучить источники экспериментальных данных, чтобы восполнить недостающую информацию об их уязвимом населении. Экспериментальные данные могут служить показателем местонахождения уязвимых членов. Крайне важно обеспечить, чтобы эти люди получили помощь во время любой пандемии как можно скорее.

Системы искусственного интеллекта могут учитывать экспериментальные данные для обновления карты уязвимостей, чтобы представить эти группы населения.

Системы искусственного интеллекта могут добавить еще один слой на карту экологических и социальных детерминант здоровья, включая отсутствие продовольственной безопасности, рабочие места с низкими доходами и загрязнение воздуха. Обновленная карта уязвимостей ИИ упрощает выявление людей, которым необходимо уделять первоочередное внимание в случае распространения пандемии и борьбы с ней.

Читайте также: Улучшение глобального здравоохранения Справедливость

Заключение

Большинство технологов и экспертов в области здравоохранения считают, что ИИ может решить проблемы вакцинации при большинстве пандемий. Это может помочь организациям стать более продуктивными и сделать людей более эффективными.

ИИ оказал ограниченное влияние на поиск вакцин для лечения и разработки COVID-19. Но это сыграет значительную роль в борьбе со следующей пандемией. Нам еще предстоит пройти долгий путь, но ИИ произведет революцию в распределении вакцинации, чтобы обеспечить справедливость и эффективность, позволяющие нам проявлять инициативу, когда разразится следующая пандемия.