Talento

Os alunos usam IA para uma melhor previsão do modelo COVID-19
Como um projeto de aula do semestre da primavera se tornou uma corrida para rastrear e prever a doença
Por Robert Perkins - 25/08/2020


Reprodução

A diferença real para o país", disse Abu-Mostafa, professor de engenharia elétrica e ciência da computação. Oitenta alunos já estavam na classe; outros 70 se inscreveram quando o novo desafio foi anunciado.

“Mesmo naquele estágio inicial, a gravidade da pandemia estava ficando clara: estamos em guerra e o inimigo é poderoso”, disse Abu-Mostafa. “Ainda não temos armas para combatê-lo, nem cura, nem vacina. Porém, há outra arma essencial na guerra: a inteligência. Precisamos saber o que o inimigo está fazendo para podermos planejar com antecedência. Meus alunos e eu pode ajudar a reunir essa inteligência usando, apropriadamente, a inteligência artificial, o assunto do meu curso. "

Embora muitos modelos para prever a propagação de uma doença já existam, poucos ou nenhum incorporam IA, que faz previsões baseadas em observações do que está realmente acontecendo, em oposição ao que os projetistas do modelo acham que deveria acontecer. A IA tem o poder de descobrir padrões ocultos em dados que o olho humano pode não reconhecer.

"Os modelos epidemiológicos padrão fazem suposições básicas sobre como uma doença se espalhará e, em seguida, permitem que você faça ajustes com base nas taxas de infecção e recuperação e assim por diante. A IA, por outro lado, não toma nada como garantido", diz o estudante de graduação Dominic Yurk (BS '17), que era o encarregado da pedagogia do curso.

Se você está tentando prever a propagação futura de COVID-19 em uma determinada área, não quer olhar para o que aconteceu antes e apenas traçar uma linha no futuro. Você quer levar em consideração a densidade populacional e a mobilidade, se as pessoas vão a restaurantes e trabalham, a capacidade do hospital na área, a incidência de gripe no passado; há muitos dados que podem ser relevantes para esse problema. A desvantagem do modelo epidemiológico padrão é que não há uma maneira fácil de adicionar esses fatores.

“Nós definimos as regras da competição com os legisladores em mente”, disse Abu-Mostafa. "Aqui está um exemplo do que deve ser evitado: em algum momento de abril, o estado da Geórgia tinha 590 leitos de unidade de terapia intensiva (UTI) disponíveis. Naquela época, um modelo proeminente previa que os pacientes COVID-19 da Geórgia precisariam de entre 424 e 1.928 leitos de UTI a qualquer momento. Uma previsão tão imprecisa não ajuda os formuladores de políticas "


Os mais de 150 alunos da classe, que trabalharam em equipes competitivas de até quatro pessoas durante abril e maio, foram encarregados de fazer previsões precisas sobre o impacto da doença. Para efeito da aula, eles se concentraram em prever as taxas de mortalidade, que eram a métrica mais confiável para avaliar o impacto da doença em um determinado local, visto que os dados dos testes tendem a ser pouco confiáveis ​​e não necessariamente abrangentes. Eles se lançaram ao desafio e gastaram milhares de horas no projeto. Eles coletaram todos os dados que pareciam relevantes, incluindo dados de mortalidade COVID-19, dados demográficos populacionais e densidades de comunidades afetadas, se as pessoas estão cumprindo ordens de permanência em casa, estatísticas clínicas, dados de gripe anteriores e assim por diante.

“Nós definimos as regras da competição com os legisladores em mente”, disse Abu-Mostafa. "Aqui está um exemplo do que deve ser evitado: em algum momento de abril, o estado da Geórgia tinha 590 leitos de unidade de terapia intensiva (UTI) disponíveis. Naquela época, um modelo proeminente previa que os pacientes COVID-19 da Geórgia precisariam de entre 424 e 1.928 leitos de UTI a qualquer momento. Uma previsão tão imprecisa não ajuda os formuladores de políticas ", disse Abu-Mostafa.

No final, cerca de 40 equipes produziram modelos viáveis ​​capazes de fazer previsões razoáveis, e as dez primeiras competiram com os modelos existentes em termos de capacidade de fazer previsões precisas sobre o impacto futuro do COVID-19 em uma determinada comunidade. “Só a partir desse curso, tivemos alguns modelos realmente bonitos”, diz Yurk.

Quando a aula terminou em junho, os alunos de Abu-Mostafa disseram a ele que queriam continuar o esforço durante o verão - pegar as melhores partes dos melhores modelos gerados pela classe e reuni-los em uma ferramenta única e ainda mais poderosa. Ele selecionou oito alunos de pós-graduação (incluindo Yurk) e 18 alunos de graduação e encarregou sua nova equipe de criar um modelo com um escopo expandido, fazendo previsões rápidas e precisas sobre as taxas de mortalidade, número de infecções e taxas de positividade dos testes.

Chamada de zoom Yaser
Yaser Abu-Mostafa (centro superior) se reúne com os alunos pesquisadores que constroem
o modelo COVID-19 via Zoom - Crédito: Michael Zhang

Ele então teve cerca de dois dias para levantar fundos suficientes para manter o projeto em andamento.

Abu-Mostafa abordou o curador sênior da Caltech Charles Trimble (BS '63, MS '64), que já estava financiando um projeto em andamento de Abu-Mostafa para acoplar o aprendizado de máquina a sensores baratos para melhorar a telemedicina. Abu-Mostafa perguntou se ele poderia redirecionar esses fundos para apoiar sua equipe recém-formada. Trimble respondeu quase imediatamente com um entusiástico "sim".

"Quando Yaser me ligou sobre sua ideia para um projeto de verão COVID-19, obviamente fez sentido para ele, seus alunos, Caltech e o país", disse Trimble. "Foi incrivelmente ambicioso e teve uma alta recompensa. Para mim, apoiar o professor tem precedência sobre o projeto. O sucesso da Caltech vem de apoiar pesquisadores onde quer que seus interesses os levem."

Mais tarde, Abu-Mostafa também garantiu o apoio do Clinard Innovation Fund , estabelecido pelo empresário e aluno de engenharia da Caltech Gary Clinard (BS '65, MS '66) para o avanço da pesquisa interdisciplinar em engenharia e ciências aplicadas na Caltech. Cerca de 80 por cento dos fundos recebidos pelo projeto financiaram salários de estudantes-pesquisadores e o restante para tempo de processamento no Centro de Computação de Alto Desempenho (HPC) em Caltech.

Com o financiamento do projeto definido, Abu-Mostafa se conectou a funcionários de saúde pública, começando pelo Departamento de Saúde Pública de Pasadena, para reunir informações sobre os tipos de previsões que seriam realmente úteis para os tomadores de decisão que estão coordenando a resposta da nação COVID-19.

Acontece que os dados de mortalidade só são úteis para as autoridades de saúde cerca de três a quatro dias antes do tempo, disse Abu-Mostafa. O que as autoridades de saúde pública realmente precisam, ele aprendeu, é de informações sobre a taxa de infecção e com até um mês de antecedência. Esses dados podem servir como um barômetro do risco de que a doença saia do controle em uma área. "Eles também nos disseram que precisavam de ferramentas 'e se' que lhes permitissem prever a eficácia de possíveis intervenções, como fechar restaurantes ou obrigar a cobrir o rosto", disse Abu-Mostafa.

Sabendo do tributo que a COVID-19 continua cobrando do mundo, a equipe tem mantido um ritmo frenético de trabalho, com resultados expressivos. Eles regularmente comparam as previsões feitas por seu modelo com as previsões feitas por outros modelos populares.

“Há cerca de uma dúzia de modelos em uso com os quais nos avaliamos. No início do verão, já tínhamos um modelo que podia competir com os do meio. Mas precisávamos ser melhores. lançou apenas mais um modelo, ninguém iria realmente se beneficiar ", diz Yurk.

Abu-Mostafa espera que a ferramenta de previsão AI COVID-19 da equipe esteja concluída e pronta para testes no final de agosto.

"Ao aceitar este desafio, jogamos nosso chapéu em um ringue lotado. Existem muitas outras equipes ao redor do mundo que estão trabalhando para o mesmo objetivo. No entanto, podemos dizer com sinceridade: que vença a melhor equipe. Afinal, estamos mais interessados ​​em vencer a guerra do que em uma competição. Quando o COVID-19 for derrotado, todos teremos motivos para comemorar ", disse Abu-Mostafa.

O modelo COVID-19 pode ser encontrado em http://cs156.caltech.edu .

 

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