Google雲端和哈佛全球健康研究所合作,開發了武漢肺炎(COVID-19)公共預測模型,能夠對未來14天內,美國各州的武漢肺炎病例、死亡人數和其他指標進行預測,提供醫療、公部門和其他組織準備救援資源的根據。這些預測資料已經可以在雲端資料倉儲BigQuery,和Data Studio儀表板等服務免費取用。

為了產生武漢肺炎預測模型,Google雲端研究人員開發了一種先進的時間序列機器學習方法,結合人工智慧技術和流行病學,並將這個模型,以來自約翰霍普金斯大學、笛卡爾實驗室和美國人口普查局的公開資料進行訓練。這個模型特別之處,在於其基礎架構的設計,讓研究人員可以深入了解模型,更好地解釋該模型作出預測的原因。

武漢肺炎公共預測模型可以生成郡級的預測資料,也就是說,該模型能以郡為基礎,進行針對性的測試和公共衛生介入,Harvard大學研究員Thomas Tsai提到,只要政府與公眾能夠提供準確和即時的病例、感染、住院和死亡資料,就能夠強化人們了解和發展迅速對抗武漢肺炎的能力。而Google與哈佛的模型研究基礎,正是基於這個概念。

Google表示,武漢肺炎公共預測能夠對疫情控制提供有用的資訊,讓各組織更好地為疫情發展做好準備,像是醫療院所可以根據預測資料,計畫採購個人防護裝備的數量,並且規畫人力,而州和郡的衛生部門,也可以使用未來兩周的感染預測,調整檢測策略,並找出可能爆發疫情的新地區。

美國疾病管制與預防中心研究顯示,在美國的有色人種,受到武漢肺炎疫情的打擊最為嚴重,感染率和死亡率與其他族群不成比例,為此,Google進行了完整的公平性分析,研究這種不成比例的資料,對預測產生的影響以及其解釋的方法,也提醒用戶在使用資料時,也應考量公平性。

Google提到,與其他機器學習預測一樣,這個武漢肺炎預測模型仍有其限制,用戶在將預測資料用於決策時,應該考量其限制,也希望公共衛生官員和人工智慧社群,能夠展開公開對話,探討解決不公平現象的成因,並評估不公平現象在各種人工智慧模型中的影響。

用戶現在可以在雲端資料倉儲BigQuery中進行免費查詢,或是下載CSV格式的公共預測,此外,還能從Google的Data Studio儀表板,和美國National Response Portal中取得預測資料。Google在白皮書與用戶指南中,詳細說明了建模方法和資料集細節。


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