වසංගතයක් ඇති වීමට පෙර එය පුරෝකථනය කරන්න

කැනේඩියානු BlueDot ඇල්ගොරිතම නවතම කිරීටක වෛරසයේ තර්ජනය හඳුනාගැනීමේ විශේෂඥයින්ට වඩා වේගවත් විය. එක්සත් ජනපදයේ රෝග පාලන හා වැළැක්වීමේ මධ්‍යස්ථාන (CDC) සහ ලෝක සෞඛ්‍ය සංවිධානය (WHO) විසින් ලොවට නිල නිවේදන යැවීමට දින කිහිපයකට පෙර ඔහු තම සේවාදායකයින්ට තර්ජන පිළිබඳව දැනුවත් කළේය.

කම්රාන් ඛාන් (1), වෛද්‍ය, බෝවන රෝග විශේෂඥ, වැඩසටහනේ නිර්මාතෘ සහ ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී BlueDot, මෙම පූර්ව අනතුරු ඇඟවීමේ පද්ධතිය ස්වභාවික භාෂා සැකසීම සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ඇතුළුව කෘත්‍රිම බුද්ධිය භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි පුවත්පත් සම්මුඛ සාකච්ඡාවකදී පැහැදිලි කළේය. එකවර බෝවෙන රෝග සියයක්. දිනකට භාෂා 100කින් ලිපි 65ක් පමණ විශ්ලේෂණය කෙරේ.

1. කම්රාන් ඛාන් සහ වුහාන් කිරීටක වෛරසය පැතිරීම පෙන්වන සිතියමක්.

බෝවන රෝගයක් පැවතීම සහ පැතිරීම පිළිබඳව තම පාරිභෝගිකයින්ට දැනුම් දිය යුතු විට මෙම දත්ත සමාගම්වලට සංඥා කරයි. සංචාරක ගමන් මාර්ග සහ ගුවන් ගමන් පිළිබඳ තොරතුරු වැනි වෙනත් දත්ත, පුපුරා යාමක් වර්ධනය වීමේ සම්භාවිතාව පිළිබඳ අමතර තොරතුරු සැපයීමට උපකාරී වේ.

BlueDot ආකෘතිය පිටුපස ඇති අදහස පහත පරිදි වේ. හැකි ඉක්මනින් තොරතුරු ලබා ගන්න සෞඛ්‍ය සේවකයින් තර්ජනයේ මුල් අවධියේදී ආසාදිත සහ බෝවිය හැකි පුද්ගලයින් හඳුනා ගැනීමට - සහ, අවශ්‍ය නම්, හුදකලා කිරීමට හැකි වේ යැයි බලාපොරොත්තු වේ. ඛාන් පැහැදිලි කරන්නේ ඇල්ගොරිතම සමාජ මාධ්‍ය දත්ත භාවිතා නොකරන්නේ එය "අවුල් සහගත" නිසා බවයි. කෙසේ වෙතත්, "නිල තොරතුරු සෑම විටම යාවත්කාලීන නොවේ," ඔහු Recode වෙත පැවසීය. සහ ප්‍රතික්‍රියා කාලය යනු පුපුරා යාමක් සාර්ථකව වැලැක්වීමට වැදගත් වේ.

ඛාන් 2003 දී ටොරොන්ටෝ හි බෝවන රෝග විශේෂඥයෙකු ලෙස සේවය කරමින් සිටියේය. වසංගත SARS. ඔහුට අවශ්‍ය වූයේ මෙවැනි රෝග පිළිබඳව සොයා බැලීමට නව ක්‍රමයක් සකස් කිරීමටය. අනාවැකි වැඩසටහන් කිහිපයක් පරීක්ෂා කිරීමෙන් පසු, ඔහු 2014 දී BlueDot දියත් කළ අතර ඔහුගේ ව්‍යාපෘතිය සඳහා අරමුදල් වශයෙන් ඩොලර් මිලියන 9,4ක් රැස් කළේය. සමාගම දැනට සේවකයින් හතළිහක් සේවය කරයි, වෛද්යවරුන් සහ වැඩසටහන්කරුවන්රෝග නිරීක්ෂණය කිරීමට විශ්ලේෂණාත්මක මෙවලමක් සංවර්ධනය කරමින් සිටින අය.

දත්ත සහ ඔවුන්ගේ මූලික තේරීම එකතු කිරීමෙන් පසුව, ඔවුන් ක්රීඩාවට ඇතුල් වේ විශ්ලේෂකයෝ ය. පසුව වසංගත රෝග විද්යාඥයන් ඔවුන් විද්‍යාත්මක වලංගුභාවය සඳහා සොයාගැනීම් පරීක්ෂා කර පසුව රජය, ව්‍යාපාර සහ සෞඛ්‍ය සේවා වෘත්තිකයන් වෙත වාර්තා කරයි. ගනුදෙනුකරුවන්.

ඛාන් වැඩිදුරටත් පැවසුවේ, තම පද්ධතියට යම් ප්‍රදේශයක දේශගුණය, උෂ්ණත්වය සහ ප්‍රාදේශීය පශු සම්පත් පිළිබඳ තොරතුරු වැනි වෙනත් දත්ත පරාසයක් භාවිතා කළ හැකි බවත්, රෝගයට ගොදුරු වූ කෙනෙකුට රෝගය පැතිර යා හැකිද යන්න පුරෝකථනය කළ හැකි බවයි. ඔහු පෙන්වා දෙන්නේ 2016 තරම් මුල් භාගයේදී, ෆ්ලොරිඩාවේ සිකා වෛරසය ව්‍යාප්ත වන බවට පුරෝකථනය කිරීමට Blue-Dot සමත් වූයේ එය එම ප්‍රදේශයේ ඇත්ත වශයෙන්ම ලියාපදිංචි වීමට මාස හයකට පෙර බවයි.

සමාගම සමාන ආකාරයකින් හා සමාන තාක්ෂණයන් භාවිතා කරයි. MetabiotSARS වසංගතය නිරීක්ෂණය කිරීම. එහි විශේෂඥයින් වරෙක තායිලන්තය, දකුණු කොරියාව, ජපානය සහ තායිවානය යන රටවල මෙම වෛරසය මතුවීමේ ලොකුම අවදානමක් ඇති බව සොයා ගත් අතර, ඔවුන් මෙය සිදු කළේ මෙම රටවල නඩු ප්‍රකාශයට පත් කිරීමට සතියකට වඩා වැඩි කාලයකට පෙරය. මගී ගුවන් ගමන් දත්ත විශ්ලේෂණයෙන් ඔවුන්ගේ සමහර නිගමන උකහා ගන්නා ලදී.

Metabiota, BlueDot වැනි, විභව රෝග වාර්තා ඇගයීම සඳහා ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් භාවිතා කරයි, නමුත් සමාජ මාධ්‍ය තොරතුරු සඳහා එම තාක්ෂණයම සංවර්ධනය කිරීමට ද කටයුතු කරයි.

මාර්ක් ගැලීවන්, Metabiota හි විද්‍යාත්මක දත්ත අධ්‍යක්ෂ, මාර්ගගත වේදිකා සහ සංසදවලට පුපුරා යාමේ අවදානම සංඥා කළ හැකි බව මාධ්‍ය වෙත පැහැදිලි කළේය. රෝග ලක්ෂණ, මරණ සහ ප්‍රතිකාර ලබා ගැනීමේ හැකියාව වැනි තොරතුරු මත පදනම්ව සමාජ හා දේශපාලන පෙරළියක් ඇති කරන රෝගයක අවදානම තක්සේරු කළ හැකි බව කාර්ය මණ්ඩල ප්‍රවීණයෝ පවසති.

අන්තර්ජාලයේ යුගයේ, කොරෝනා වයිරස් වසංගතයේ ප්‍රගතිය පිළිබඳ තොරතුරු ඉක්මන්, විශ්වාසදායක සහ සමහර විට පැහැදිලි දෘශ්‍ය ඉදිරිපත් කිරීමක් සෑම කෙනෙකුම අපේක්ෂා කරයි, උදාහරණයක් ලෙස, යාවත්කාලීන කළ සිතියමක ස්වරූපයෙන්.

2. Johns Hopkins University Coronavirus 2019-nCoV උපකරණ පුවරුව.

ජෝන්ස් හොප්කින්ස් විශ්ව විද්‍යාලයේ පද්ධති විද්‍යාව සහ ඉංජිනේරු මධ්‍යස්ථානය ලෝකයේ වඩාත්ම ප්‍රසිද්ධ කොරෝනා වයිරස් උපකරණ පුවරුව (2) නිපදවා ඇත. එය Google පත්‍රයක් ලෙස බාගත කිරීම සඳහා සම්පූර්ණ දත්ත කට්ටලය ද සපයන ලදී. සිතියම නව සිද්ධීන්, තහවුරු කළ මරණ සහ අයකරගැනීම් පෙන්වයි. දෘශ්‍යකරණය සඳහා භාවිතා කරන දත්ත පැමිණෙන්නේ WHO, CDC, China CDC, NHC, සහ DXY, NHC වාර්තා සහ තත්‍ය කාලීන දේශීය CCDC තත්ත්‍ව වාර්තා එකතු කරන චීන වෙබ් අඩවියක් ඇතුළු විවිධ මූලාශ්‍රවලින්.

රෝග විනිශ්චය පැය වලින්, දින වලින් නොවේ

චීනයේ වුහාන් නගරයෙන් මතු වූ නව රෝගයක් පිළිබඳව ලොවට මුලින්ම අසන්නට ලැබුණි. 31 දෙසැම්බර් 2019 සතියකට පසු චීන විද්‍යාඥයන් ප්‍රකාශ කළේ තමන් වැරදිකරු හඳුනාගෙන ඇති බවයි. ඊළඟ සතියේ, ජර්මානු විශේෂඥයින් පළමු රෝග විනිශ්චය පරීක්ෂණය (3) වැඩි දියුණු කරන ලදී. එය SARS හෝ සමාන වසංගත පෙර සහ පසු දිනවලට වඩා වේගවත්, ඉතා වේගවත්ය.

පසුගිය දශකය ආරම්භයේදීම, යම් ආකාරයක භයානක වෛරසයක් සොයන විද්‍යාඥයින්ට පෙට්‍රි දීසිවල ඇති සත්ව සෛල තුළ එය වර්ධනය කිරීමට සිදු විය. ඔබ සෑදීමට තරම් වෛරස් නිර්මාණය කර තිබිය යුතුය DNA හුදකලා කරන්න ලෙස හඳුන්වන ක්රියාවලියක් හරහා ජාන කේතය කියවන්න අනුපිළිවෙල. කෙසේ වෙතත්, මෑත වසරවලදී, මෙම තාක්ෂණය විශාල ලෙස වර්ධනය වී ඇත.

විද්‍යාඥයින්ට තවදුරටත් සෛල තුළ වෛරසය වර්ධනය කිරීමට අවශ්‍ය නැත. රෝගියෙකුගේ පෙණහලුවල හෝ රුධිර ස්‍රාවයන් තුළ ඉතා කුඩා ප්‍රමාණයේ වෛරස් DNA ප්‍රමාණයක් ඔවුන්ට සෘජුවම හඳුනාගත හැකිය. ඒවගේම දවස් නෙවෙයි පැය ගානක් යනවා.

ඊටත් වඩා වේගවත් සහ පහසු වෛරස් හඳුනාගැනීමේ මෙවලම් සංවර්ධනය කිරීමට කටයුතු කරමින් පවතී. සිංගප්පූරුව පදනම් කරගත් Veredus රසායනාගාර හඳුනාගැනීම සඳහා අතේ ගෙන යා හැකි කට්ටලයක් මත වැඩ කරමින් සිටී, VereChip (4) මෙම වසරේ පෙබරවාරි 1 සිට විකිණීමට ඇත. කාර්යක්‍ෂම සහ අතේ ගෙන යා හැකි විසඳුම් මඟින් වෛද්‍ය කණ්ඩායම් ක්ෂේත්‍රයේ යෙදවීමේදී, විශේෂයෙන් රෝහල් පිරී ඉතිරී යන විට නිසි වෛද්‍ය ප්‍රතිකාර සඳහා ආසාදිතයන් හඳුනා ගැනීම වේගවත් කරනු ඇත.

මෑත කාලීන තාක්‍ෂණික ප්‍රගතිය ආසන්න තථ්‍ය කාලය තුළ රෝග විනිශ්චය ප්‍රතිඵල රැස් කිරීමට සහ බෙදා ගැනීමට හැකි වී ඇත. Quidel වෙතින් වේදිකා උදාහරණය සෝෆා මම පද්ධතිය PCR10 FilmArray ශ්වසන රෝග කාරක සඳහා වේගවත් රෝග විනිශ්චය පරීක්ෂණ සපයන BioFire සමාගම් වලාකුළේ දත්ත සමුදායන් වෙත රැහැන් රහිත සම්බන්ධතාවයක් හරහා වහාම ලබා ගත හැකිය.

2019-nCoV කොරොන වයිරසයේ (COVID-19) ජෙනෝමය පළමු නඩුව සොයා ගැනීමෙන් මාසයකට අඩු කාලයකට පසු චීන විද්‍යාඥයින් විසින් සම්පූර්ණයෙන්ම අනුපිළිවෙලට සකස් කර ඇත. පළමු අනුක්‍රමයේ සිට තවත් විස්සකට ආසන්න ප්‍රමාණයක් සම්පූර්ණ කර ඇත. සාපේක්ෂව, SARS වෛරස් වසංගතය 2002 අගභාගයේදී ආරම්භ වූ අතර, එහි සම්පූර්ණ ජෙනෝමය 2003 අප්‍රේල් වන තෙක් නොතිබුණි.

මෙම රෝගයට එරෙහිව රෝග විනිශ්චය සහ එන්නත් වර්ධනය කිරීම සඳහා ජාන අනුක්‍රමණය ඉතා වැදගත් වේ.

රෝහල් නවෝත්පාදනය

5. එවරෙට්හි ප්‍රොවිඩන්ස් ප්‍රාදේශීය වෛද්‍ය මධ්‍යස්ථානයේ වෛද්‍ය රොබෝවරයා.

අවාසනාවකට මෙන්, නව කොරෝනා වයිරසය වෛද්‍යවරුන්ට ද තර්ජනය කරයි. CNN ට අනුව, රෝහල තුළ සහ පිටත කොරෝනා වෛරසය පැතිරීම වැළැක්වීම, වොෂින්ටනයේ එවරෙට් හි ප්‍රොවිඩන්ස් ප්‍රාදේශීය වෛද්‍ය මධ්‍යස්ථානයේ කාර්ය මණ්ඩලය භාවිතා කරන්න කාර්යය (5), එය හුදකලා රෝගියකුගේ අත්‍යවශ්‍ය ලකුණු මනින අතර වීඩියෝ සම්මන්ත්‍රණ වේදිකාවක් ලෙස ක්‍රියා කරයි. යන්ත්‍රය සවි කර ඇති තිරයක් සහිත රෝද මත සන්නිවේදකයෙකුට වඩා වැඩි ය, නමුත් එය මිනිස් ශ්‍රමය සම්පූර්ණයෙන්ම ඉවත් නොකරයි.

හෙදියන්ට තවමත් රෝගියා සමඟ කාමරයට ඇතුළු විය යුතුය. ඔවුන් අවම වශයෙන් ජීව විද්‍යාත්මකව ආසාදනයට නිරාවරණය නොවන රොබෝවක් ද පාලනය කරයි, එබැවින් බෝවන රෝග සඳහා ප්‍රතිකාර කිරීමේදී මෙම වර්ගයේ උපාංග වැඩි වැඩියෙන් භාවිතා කරනු ඇත.

ඇත්ත වශයෙන්ම, කාමර පරිවරණය කළ හැකි නමුත්, ඔබට හුස්ම ගැනීමට හැකි වන පරිදි වාතාශ්රය අවශ්ය වේ. මේකට අලුත් එකක් අවශ්‍යයි වාතාශ්රය පද්ධතික්ෂුද්ර ජීවීන් පැතිරීම වැළැක්වීම.

මෙම වර්ගයේ තාක්ෂණික ක්රම දියුණු කරන ලද ෆින්ලන්ත සමාගමක් වන Genano (6), චීනයේ වෛද්ය ආයතන සඳහා අධිවේගී නියෝගයක් ලබා ගත්තේය. වඳ සහ හුදකලා රෝහල් කාමර තුළ බෝවන රෝග පැතිරීම වැළැක්වීම සඳහා උපකරණ සැපයීම සම්බන්ධයෙන් සමාගමට පුළුල් අත්දැකීම් ඇති බව සමාගමේ නිල නිවේදනයේ දැක්වේ. පෙර වසරවලදී, ඇය MERS වෛරස් වසංගතය අතරතුර සෞදි අරාබියේ වෛද්‍ය ආයතන වෙත බෙදා හැරීම් වෙනත් දේ අතර සිදු කළාය. ආරක්ෂිත වාතාශ්‍රය සඳහා වන ෆින්ලන්ත උපාංග දැනටමත් දින දහයකින් ඉදිකර ඇති වුහාන්හි 2019-nCoV කිරීටක වෛරසය ආසාදනය වූ පුද්ගලයින් සඳහා සුප්‍රසිද්ධ තාවකාලික රෝහල වෙත ලබා දී ඇත.

6. පරිවාරකයේ ජෙනනෝ පද්ධතියේ රූප සටහන

ජෙනනෝට අනුව, පිරිසිදුකාරකවල භාවිතා කරන පේටන්ට් තාක්ෂණය "වයිරස සහ බැක්ටීරියා වැනි වාතයේ ඇති සියලුම ක්ෂුද්‍ර ජීවීන් ඉවත් කර මරා දමයි". නැනෝමීටර 3ක් තරම් කුඩා සියුම් අංශු ග්‍රහණය කර ගැනීමේ හැකියාව ඇති වායු පවිතකාරකවලට නඩත්තු කිරීමට යාන්ත්‍රික පෙරහනක් නොමැති අතර වාතය ප්‍රබල විද්‍යුත් ක්ෂේත්‍රයකින් පෙරීම සිදු කරයි.

කිරීටක වෛරසය පැතිරීම අතරතුර මතු වූ තවත් තාක්ෂණික කුතුහලයක් විය තාප ස්කෑනර්, භාවිතා කරන ලද, වෙනත් දේ අතර, උණ ඇති පුද්ගලයින් ඉන්දියානු ගුවන් තොටුපළවලින් රැගෙන යයි.

අන්තර්ජාලය - හානියක් හෝ උදව්වක්?

අනුකරණය සහ ව්‍යාප්තිය සඳහා විශාල විවේචන රැල්ලක් තිබියදීත්, වැරදි තොරතුරු සහ භීතිය පැතිරවීම, චීනයේ පුපුරා යාමෙන් පසු සමාජ මාධ්‍ය මෙවලම් ද ධනාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කර ඇත.

වාර්තා කළ පරිදි, උදාහරණයක් ලෙස, කුඩා වීඩියෝ සඳහා සමාජ වේදිකාවක් වන චීන තාක්ෂණ වෙබ් අඩවිය වන TMT Post. ඩොයින්, ලෝක ප්‍රසිද්ධ TikTok (7) ට සමාන චීන භාෂාව වන, කිරීටක වෛරසය පැතිරීම පිළිබඳ තොරතුරු සැකසීම සඳහා විශේෂ අංශයක් දියත් කර ඇත. හැෂ් ටැගය යටතේ #නියුමෝනියාවට එරෙහිව සටන් කරන්න, පරිශීලකයින්ගෙන් තොරතුරු පමණක් නොව, විශේෂඥ වාර්තා සහ උපදෙස් ද ප්රකාශයට පත් කරයි.

දැනුවත් කිරීම සහ වැදගත් තොරතුරු බෙදා හැරීමට අමතරව, වෛරසයට එරෙහිව සටන් කරන වෛද්‍යවරුන් සහ වෛද්‍ය කාර්ය මණ්ඩලය මෙන්ම ආසාදිත රෝගීන් සඳහා ආධාරක මෙවලමක් ලෙස සේවය කිරීම ද ඩූයින් අරමුණු කරයි. විශ්ලේෂක ඩැනියෙල් අහමඩ් මෙම යෙදුම "Jiayou වීඩියෝ ආචරණය" (දිරිගැන්වීමේ අර්ථය) දියත් කර ඇති බව ට්වීට් කර ඇති අතර එය භාවිතා කරන්නන් වෛද්‍යවරුන්ට, සෞඛ්‍ය සේවා වෘත්තිකයන්ට සහ රෝගීන්ට සහය දැක්වීම සඳහා ධනාත්මක පණිවිඩ යැවීමට භාවිතා කළ යුතුය. මෙම වර්ගයේ අන්තර්ගතය ප්‍රසිද්ධ පුද්ගලයින්, ප්‍රසිද්ධ පුද්ගලයින් සහ ඊනියා බලපෑම් කරන්නන් විසින් ද ප්‍රකාශයට පත් කරනු ලැබේ.

අද දින, සෞඛ්‍යයට අදාළ සමාජ මාධ්‍ය ප්‍රවණතා හොඳින් අධ්‍යයනය කිරීම මගින් විද්‍යාඥයින්ට සහ මහජන සෞඛ්‍ය බලධාරීන්ට මිනිසුන් අතර රෝග සම්ප්‍රේෂණය කිරීමේ යාන්ත්‍රණය වඩා හොඳින් හඳුනා ගැනීමට සහ අවබෝධ කර ගැනීමට බෙහෙවින් උපකාර වනු ඇතැයි විශ්වාස කෙරේ.

සමාජ මාධ්‍ය "අතිශයින්ම සන්දර්භීය සහ වැඩි වැඩියෙන් අධි දේශීය" වීමට නැඹුරු වන නිසා, ඔහු 2016 දී අත්ලාන්තික් වෙත පැවසීය. Marseille සලාද, ස්විට්සර්ලන්තයේ ලෝසාන් හි පිහිටි ෆෙඩරල් පොලිටෙක්නික් පාසලේ පර්යේෂකයෙක් සහ විද්‍යාඥයන් හඳුන්වන වර්ධනය වන ක්ෂේත්‍රයක විශේෂඥයෙක් "ඩිජිටල් වසංගතවේදය". කෙසේ වෙතත්, මේ වන විට, පර්යේෂකයන් තවමත් උත්සාහ කරන්නේ සමාජ මාධ්‍ය කතා කරන්නේ වසංගත රෝග සංසිද්ධි සැබවින්ම පිළිබිඹු කරන සෞඛ්‍ය ගැටලු ගැනද නැද්ද යන්න තේරුම් ගැනීමටයි (8).

8. චීන ජාතිකයන් වෙස් මුහුණු දමාගෙන සෙල්ෆි ගනී.

මේ සම්බන්ධයෙන් පළමු අත්හදා බැලීම්වල ප්රතිඵල අපැහැදිලි ය. දැනටමත් 2008 දී, ගූගල් ඉංජිනේරුවන් රෝග අනාවැකි මෙවලමක් දියත් කරන ලදී - Google Flu Trends (GFT). රෝග ලක්ෂණ සහ සංඥා වචන සඳහා ගූගල් සෙවුම් යන්ත්‍ර දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට සමාගම එය භාවිතා කිරීමට සැලසුම් කළේය. එම අවස්ථාවේ දී, ඇය බලාපොරොත්තු වූයේ, ඉන්ෆ්ලුවෙන්සා සහ ඩෙංගු පැතිරීමේ "ලුහුඬු සටහන්" නිවැරදිව හා ක්ෂණිකව හඳුනා ගැනීම සඳහා ප්රතිඵල භාවිතා කරනු ඇති බවයි - එක්සත් ජනපදයේ රෝග පාලනය සහ වැළැක්වීමේ මධ්යස්ථාන වලට වඩා සති දෙකකට පෙර. (CDC), එහි පර්යේෂණ ක්ෂේත්‍රයේ හොඳම ප්‍රමිතිය ලෙස සැලකේ. කෙසේ වෙතත්, එක්සත් ජනපදයේ ඉන්ෆ්ලුවෙන්සා සහ පසුව තායිලන්තයේ මැලේරියාව පිළිබඳ මුල් අන්තර්ජාල සංඥා පදනම් කරගත් රෝග විනිශ්චය පිළිබඳ Google හි ප්‍රතිඵල ඉතා සාවද්‍ය ලෙස සලකනු ලැබීය.

විවිධ සිදුවීම් "පුරෝකථනය කරන" තාක්ෂණික ක්රම සහ පද්ධති ඇතුළුව. කැරලි හෝ වසංගත පිපිරීම් වැනි, මයික්‍රොසොෆ්ට් ද ක්‍රියා කර ඇති අතර, එය 2013 දී ඊශ්‍රායල ටෙක්නියන් ආයතනය සමඟ එක්ව මාධ්‍ය අන්තර්ගතය විශ්ලේෂණය මත පදනම්ව ආපදා අනාවැකි වැඩසටහනක් දියත් කළේය. බහුභාෂා සිරස්තලවල විවරණය ආධාරයෙන්, "පරිගණක බුද්ධියට" සමාජ තර්ජන හඳුනා ගැනීමට සිදු විය.

විද්‍යාඥයින් විසින් ඇන්ගෝලාවේ නියඟය පිළිබඳ තොරතුරු වැනි ඇතැම් සිදුවීම් අනුපිළිවෙල පරීක්ෂාවට ලක් කළ අතර, නියඟය සහ රෝගයේ වැඩි වීමක් අතර සම්බන්ධයක් ඔවුන් සොයා ගත් බැවින්, කොලරාව වසංගතයක් විය හැකි බවට පුරෝකථන පද්ධතිවල අනාවැකි මතු විය. 1986 සිට නිව් යෝර්ක් ටයිම්ස් හි ලේඛනාගාර ප්‍රකාශන විශ්ලේෂණය කිරීමේ පදනම මත පද්ධතියේ රාමුව නිර්මාණය කරන ලදී. වැඩිදුර සංවර්ධනය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්‍රියාවලියට නව අන්තර්ජාල සම්පත් භාවිතය සම්බන්ධ විය.

මෙතෙක්, වසංගත රෝග පුරෝකථනය කිරීමේදී BlueDot සහ Metabiota හි සාර්ථකත්වය මත පදනම්ව, මූලික වශයෙන් "සුදුසුකම් ලත්" දත්ත මත පදනම්ව නිවැරදි පුරෝකථනයක් කළ හැකි බව නිගමනය කිරීමට යමෙකු පෙළඹිය හැක, i.e. වෘත්තීය, සත්‍යාපිත, විශේෂිත මූලාශ්‍ර, අන්තර්ජාල සහ ද්වාර ප්‍රජාවන්ගේ අවුල් නොවේ.

නමුත් සමහර විට ඒ සියල්ල ස්මාර්ට් ඇල්ගොරිතම සහ වඩා හොඳ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ගැන විය හැකිද?