Wah, Startup AI Ini Klaim yang Pertama Deteksi Virus Corona
Arif Budiansyah, CNBC Indonesia
27 January 2020 18:19
Khan menjelaskan cara Bluedot menemukan Virus Corona berawal saat ia bekerja sebagai spesialis penyakit menular rumah sakit di Toronto selama wabah penyakit SARS tahun 2003.
Menurutnya, virus itu bermula di provinsi China dan menyebar ke Hong Kong dan kemudian ke Toronto, tempat virus itu menewaskan 44 orang. "Ada sedikit de ja vu sekarang," kata Khan tentang wabah Virus Corona. "Pada tahun 2003, saya menyaksikan virus membanjiri kota dan melumpuhkan rumah sakit. Ada banyak kelelahan mental dan fisik, dan saya berpikir, 'Jangan lakukan ini lagi."
Selain itu Bluedot juga memantau Virus Corona dengan menggunakan trik khusus yaitu lewat akses ke data tiket maskapai global yang dapat membantu memprediksi ke mana dan kapan warga yang terinfeksi menuju berikutnya. Itu benar meramalkan bahwa virus akan melompat dari Wuhan ke Bangkok, Seoul, Taipei, dan Tokyo dalam beberapa hari setelah kemunculan awalnya.
BlueDot sendiri diluncurkan oleh Khan setelah ia menguji berbagai program prediktif pada 2014 dan mengumpulkan US$ 9,4 juta dana dari modal ventura.
Perusahaan ini sekarang memiliki 40 karyawan termasuk dokter dan pemrogram yang merancang program analitik pengawasan penyakit, yang menggunakan pemrosesan bahasa alami dan teknik pembelajaran mesin untuk menyaring laporan berita dalam 65 bahasa, bersama dengan data maskapai dan laporan wabah penyakit hewan.
"Apa yang telah kami lakukan adalah menggunakan pemrosesan bahasa alami dan machine learning untuk melatih mesin ini untuk mengenali apakah ini wabah antraks di Mongolia dibandingkan reuni band heavy metal Anthrax," kata Kahn.
Khan menerangkan setelah penyaringan data otomatis selesai, analisis manusia akan mengambil alih. Ahli epidemiologi memeriksa bahwa kesimpulan itu masuk akal dari sudut pandang ilmiah, dan kemudian laporan dikirim ke klien.
Laporan hasil kerja BlueDot dikirim ke pejabat kesehatan masyarakat di berbagai negara (termasuk AS dan Kanada), maskapai penerbangan, dan rumah sakit garis depan tempat pasien yang terinfeksi mungkin berakhir.
"BlueDot tidak menjual data mereka kepada masyarakat umum, tetapi kami sedang mengusahakannya," kata Khan.
(roy/roy)
Menurutnya, virus itu bermula di provinsi China dan menyebar ke Hong Kong dan kemudian ke Toronto, tempat virus itu menewaskan 44 orang. "Ada sedikit de ja vu sekarang," kata Khan tentang wabah Virus Corona. "Pada tahun 2003, saya menyaksikan virus membanjiri kota dan melumpuhkan rumah sakit. Ada banyak kelelahan mental dan fisik, dan saya berpikir, 'Jangan lakukan ini lagi."
Selain itu Bluedot juga memantau Virus Corona dengan menggunakan trik khusus yaitu lewat akses ke data tiket maskapai global yang dapat membantu memprediksi ke mana dan kapan warga yang terinfeksi menuju berikutnya. Itu benar meramalkan bahwa virus akan melompat dari Wuhan ke Bangkok, Seoul, Taipei, dan Tokyo dalam beberapa hari setelah kemunculan awalnya.
Perusahaan ini sekarang memiliki 40 karyawan termasuk dokter dan pemrogram yang merancang program analitik pengawasan penyakit, yang menggunakan pemrosesan bahasa alami dan teknik pembelajaran mesin untuk menyaring laporan berita dalam 65 bahasa, bersama dengan data maskapai dan laporan wabah penyakit hewan.
"Apa yang telah kami lakukan adalah menggunakan pemrosesan bahasa alami dan machine learning untuk melatih mesin ini untuk mengenali apakah ini wabah antraks di Mongolia dibandingkan reuni band heavy metal Anthrax," kata Kahn.
Khan menerangkan setelah penyaringan data otomatis selesai, analisis manusia akan mengambil alih. Ahli epidemiologi memeriksa bahwa kesimpulan itu masuk akal dari sudut pandang ilmiah, dan kemudian laporan dikirim ke klien.
Laporan hasil kerja BlueDot dikirim ke pejabat kesehatan masyarakat di berbagai negara (termasuk AS dan Kanada), maskapai penerbangan, dan rumah sakit garis depan tempat pasien yang terinfeksi mungkin berakhir.
"BlueDot tidak menjual data mereka kepada masyarakat umum, tetapi kami sedang mengusahakannya," kata Khan.
(roy/roy)
Pages
Tags
Related Articles
Recommendation
Most Popular