1月9日，世界衛生組織向公眾通報了中國的一次類流感暴發：武漢市報告了一系列肺炎病例，可能是由於攤販在華南海鮮市場接觸活體動物引起的。1月6日，美國疾病控制與預防中心（US Centers for Disease Control and Prevention）早在幾天前就宣佈了這一消息，但加拿大的健康監測平臺擊敗了他們兩個，在12月31日就向其客戶發出了疫情的消息。
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據瞭解，BlueDot使用AI驅動的算法，可以搜索外語新聞報道，動植物疾病網絡和官方公告，以向其客戶發出提前警告，以避開武漢等危險區域。
爆發期間的速度至關重要，世衛組織和疾病預防控制中心的公共衛生官員必須依靠這些完全相同的衛生官員來進行疾病監測。因此，也許AI可以更快到達那裡。BlueDot的創始人兼首席執行官Kamran Khan說：“我們知道可能不可以完全依賴政府及時提供信息。” “我們可以收集有關可能爆發的新聞，傳言，論壇或博客，以表明發生了一些不尋常的事件。”
Khan表示，該算法不使用社交媒體發佈內容，因為該數據太亂了。但是他確實有一個竅門：訪問全球機票數據，可以幫助預測受感染居民的下一個去向和時間——它正確預測該病毒在首次出現後的幾天內將從武漢跳到曼谷，漢城，臺北和東京。
Khan在2003年SARS流行期間曾在多倫多擔任醫院傳染病專家，他夢想找到一種更好的追蹤疾病的方法。該病毒始於中國，然後擴散到香港，然後擴散到多倫多，造成44人死亡。他談到今天的冠狀病毒爆發時說：“現在有點似曾相識。” “2003年，我看到該病毒席捲了整個城市，並使醫院癱瘓。精神和身體上都非常疲勞，我想，“讓我們不要再這樣做了。”
在測試了幾個預測性計劃後，Khan在2014年推出了BlueDot，並籌集了940萬美元的風險投資資金。該公司現在有40名員工，他們是設計疾病監測分析程序的醫生和程序員，該程序使用自然語言處理和機器學習技術來篩選65種語言的新聞報道，以及航空公司數據和動物疾病暴發的報道。
Khan表示，“我們所做的是使用自然語言處理和機器學習來訓練該引擎，以識別這是蒙古爆發的炭疽病，還是重金屬樂隊炭疽的團聚。”
Khan說，一旦完成自動數據篩選，人工分析就將接手。流行病學家從科學角度檢查結論是否合理，然後將報告發送給政府，企業和公共衛生客戶。然後BlueDot將報告發送給十幾個國家（包括美國和加拿大），航空公司和一線醫院的公共衛生官員，這些地方可能最終感染了患者。Khan說，BlueDot目前不會將其數據出售給大眾，但他們正在努力。
這家公司不是第一個在公共衛生官員周圍尋找機會的人，但他們希望比Google Flu Trends做得更好，後者在將2013年流感季節的嚴重程度低估了140%之後被“安樂死”。BlueDot 在英國醫學雜誌《柳葉刀》中成功預測了Zika疫情在南佛羅里達州的位置。
BlueDot這次是否被證明是成功的，還有待觀察。但是與此同時，一些公共衛生專家說，與2002年的SARS相比，這次中國官員的反應更快。
內布拉斯加大學醫學中心傳染病專家詹姆斯·勞勒說：“疫情可能比公共衛生官員確認的疫情要大得多。他在2017年和2018年曾對隔離的埃博拉患者進行過治療。”從過去的一週內從中國來的旅客數量的粗略計算，以及可能受影響的百分比，還有很多。”
勞勒和其他人說，隨著從中國到其他國家的旅行者出現感染症狀，冠狀病毒的爆發將繼續蔓延。“我們仍然不知道有多少人會生病，以及有多少人會在疫情消退之前死亡。”
為了制止疾病的傳播，公共衛生官員需要迅速響應，與此同時，可能值得將一些任務託付給AI驅動的流行病學家。
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