কম্পিউটার কীভাবে COVID-19 প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাসক হতে শিখেছে

এমন একটি সময় কল্পনা করুন যখন আপনার ভাইরাস-অবরুদ্ধ মুখ আবরণ একটি ছাতার মতো। বেশিরভাগ দিন, এটি আপনার পায়খানায় থাকে বা আপনার গাড়িতে কোথাও রাখা হয়। কিন্তু যখন একটি COVID-19 প্রাদুর্ভাব পূর্বাভাসে থাকে, আপনি এটি ব্যবহার করতে পারেন।

এর বাইরে, একটি খারাপ ভাইরাল পূর্বাভাস আপনাকে কফির জন্য বন্ধুর সাথে দেখা করার সময় একটি আউটডোর টেবিল বেছে নিতে প্ররোচিত করতে পারে। যদি করোনাভাইরাস ধরার ফলে আপনি গুরুতর অসুস্থ হয়ে পড়েন, তাহলে হুমকিটি অতিক্রম না হওয়া পর্যন্ত আপনি বাড়ি থেকে কাজ করতে বা অনলাইনে গির্জার পরিষেবাগুলিতে যোগ দিতে বেছে নিতে পারেন।

এই ধরনের ভবিষ্যত ধরে নেয় যে আমেরিকানরা মহামারী ভাইরাস সম্পর্কে জনস্বাস্থ্য সতর্কতাগুলিকে মনোযোগ দেবে – এবং এটি একটি বড় যদি. এটি এমন একটি সিস্টেমের অস্তিত্বও অনুমান করে যা নির্ভরযোগ্যভাবে কিছু মিথ্যা অ্যালার্ম সহ আসন্ন প্রাদুর্ভাবের ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং যথেষ্ট সময়োপযোগীতা এবং ভৌগলিক নির্ভুলতার সাথে জনসাধারণ এর পূর্বাভাসকে বিশ্বাস করবে।

একদল ভবিষ্যদ্বাণীকারী বলছেন যে এটি এমন একটি সিস্টেমের জন্য তৈরি করেছে প্রস্তাব সায়েন্স অ্যাডভান্সেস জার্নালে এই সপ্তাহে একটি ভাইরাল আবহাওয়ার প্রতিবেদন প্রকাশিত হয়েছিল।

আবহাওয়া সংক্রান্ত মডেলগুলির মতো যা আবহাওয়ার পূর্বাভাসকে চালিত করে, COVID-19 প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দেওয়ার সিস্টেমটি স্থানীয় এবং বিশ্বব্যাপী তথ্যের শত শত প্রবাহ দ্বারা খাওয়ানো ডেটার নদী থেকে উদ্ভূত হয়। এর মধ্যে রয়েছে বুকের আঁটসাঁটতা, ঘ্রাণ হারানো বা ক্লান্তির মতো উপসর্গগুলির জন্য সময়-স্ট্যাম্পযুক্ত ইন্টারনেট অনুসন্ধান; জিওলোকেটেড টুইট যা “করোনা,” “মহামারী” বা “আতঙ্ক কেনার” মত শব্দগুলি অন্তর্ভুক্ত করে; স্মার্টফোন থেকে একত্রিত অবস্থান ডেটা যা প্রকাশ করে যে কতজন লোক ভ্রমণ করছে; এবং দিকনির্দেশের জন্য অনলাইন অনুরোধে একটি পতন, ইঙ্গিত করে যে কম লোক বাইরে যাচ্ছে।

তথ্যের ফলের পরিমাণ মানুষের পরিচালনার পক্ষে অনেক বেশি, ব্যাখ্যা করা যাক। কিন্তু শক্তিশালী কম্পিউটার এবং সফ্টওয়্যারের সাহায্যে এখন জেতার জন্য প্রশিক্ষিত, ব্যাখ্যা করা এবং ডেটা থেকে শেখার জন্য, একটি মানচিত্র আবির্ভূত হতে শুরু করে।

যদি আপনি সেই মানচিত্রটি ঐতিহাসিক তথ্যের বিপরীতে পরীক্ষা করেন – এই ক্ষেত্রে, 93টি কাউন্টিতে দুই বছরের মহামারী অভিজ্ঞতা – এবং সেই অনুযায়ী এটি আপডেট করুন, আপনার কাছে রোগের প্রাদুর্ভাবের জন্য একটি পূর্বাভাস ব্যবস্থা তৈরি হতে পারে।

নর্থইস্টার্ন ইউনিভার্সিটির নেতৃত্বে দলটি ঠিক তাই কম্পিউটার বিজ্ঞানী করেছে COVID-19 প্রাদুর্ভাবের জন্য একটি প্রারম্ভিক-সতর্কতা ব্যবস্থা তৈরি করার লক্ষ্যে, অধ্যয়নের লেখকরা একটি “মেশিন লার্নিং” সিস্টেম তৈরি করেছেন যা লক্ষ লক্ষ ডিজিটাল ট্রেস চিবিয়ে নিতে সক্ষম, নতুন স্থানীয় উন্নয়নগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে, অসুস্থতার সঠিক সংকেতের উপর তার ফোকাসকে পরিমার্জন করে এবং COVID-19-এর আসন্ন স্থানীয় বৃদ্ধির সময়মত নোটিশ তৈরি করা।

অনেক ইন্টারনেট অনুসন্ধানের মধ্যে এটি একটি আসন্ন প্রাদুর্ভাবের একটি বিশেষ সতর্কতামূলক চিহ্ন হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে: “কোভিড কতক্ষণ স্থায়ী হয়?”

যখন বাস্তব-বিশ্বের ডেটার বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা হয়, গবেষকদের মেশিন-লার্নিং পদ্ধতিটি ছয় সপ্তাহ আগে স্থানীয় ভাইরাল ছড়িয়ে পড়ার প্রত্যাশা করেছিল। এর অ্যালার্ম বেল মোটামুটিভাবে বন্ধ হয়ে যাবে যেখানে প্রতিটি সংক্রামিত ব্যক্তির কমপক্ষে আরও একজন ব্যক্তির মধ্যে ভাইরাস ছড়িয়ে পড়ার সম্ভাবনা ছিল।

367টি প্রকৃত কাউন্টি-ব্যাপী প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দেওয়ার পরীক্ষায়, প্রোগ্রামটি তাদের মধ্যে 337 – বা 92% – এর সঠিক প্রাথমিক সতর্কতা প্রদান করেছে। অবশিষ্ট 30টি প্রাদুর্ভাবের মধ্যে, এটি 23টিকে স্বীকৃতি দিয়েছে ঠিক যেমন তারা মানব স্বাস্থ্য কর্মকর্তাদের কাছে স্পষ্ট হয়ে উঠত।

একবার ওমিক্রন বৈকল্পিকটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ব্যাপকভাবে প্রচারিত হতে শুরু করলে, প্রারম্ভিক-সতর্কতা ব্যবস্থা কাউন্টি স্তরে 87% প্রাদুর্ভাবের প্রাথমিক প্রমাণ সনাক্ত করতে সক্ষম হয়েছিল।

এই ক্ষমতাগুলির সাথে একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ব্যবস্থা স্থানীয়, রাজ্য এবং জাতীয় জনস্বাস্থ্য কর্মকর্তাদের জন্য দরকারী প্রমাণিত হতে পারে যাদের COVID-19 প্রাদুর্ভাবের জন্য পরিকল্পনা করতে হবে এবং দুর্বল নাগরিকদের সতর্ক করতে হবে যে করোনভাইরাস একটি আসন্ন স্থানীয় পুনরুত্থানের হুমকি দিচ্ছে।

তবে “আমরা কোভিডের বাইরে খুঁজছি”, বলেছেন মাউরিসিও সান্তিলানাযিনি উত্তরপূর্বের নির্দেশনা দেন স্বাস্থ্য ও পরিবেশের উন্নতির জন্য মেশিন ইন্টেলিজেন্স গ্রুপ.

তিনি বলেন, “আমাদের কাজের লক্ষ্য হল কী কী কৌশল এবং পন্থাগুলি কেবল এটির জন্যই নয়, পরবর্তী মহামারীর জন্য দরকারী হতে পারে তা নথিভুক্ত করা।” “আমরা জনস্বাস্থ্য আধিকারিকদের কাছ থেকে আস্থা অর্জন করছি যাতে তাদের আরও বিশ্বাস করার প্রয়োজন হবে না” যখন অন্য একটি রোগ সারা দেশে ছড়িয়ে পড়তে শুরু করে।

এটি রাজ্যের জনস্বাস্থ্য সংস্থা এবং রোগ নিয়ন্ত্রণ ও প্রতিরোধ কেন্দ্রগুলির কাছে সহজ বিক্রি নাও হতে পারে, যার সবগুলিই মহামারী সংক্রান্ত ডেটা বজায় রাখতে এবং ভাইরাসের বিস্তার ট্র্যাক করার নতুন পদ্ধতিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে লড়াই করেছিল। মহামারী চলাকালীন কার্যকরভাবে খাপ খাইয়ে নিতে এবং যোগাযোগ করতে সিডিসির অক্ষমতা কিছু “বেশ নাটকীয়, বেশ পাবলিক ভুল” এর দিকে পরিচালিত করেছিল, এজেন্সির পরিচালক ডঃ রোচেল ওয়ালেনস্কি, স্বীকার করেছে. শুধুমাত্র “পরিবর্তনশীল সংস্কৃতি” পরবর্তী মহামারীর জন্য ফেডারেল সংস্থাকে প্রস্তুত করবে, তিনি সতর্ক করেছিলেন।

ভবিষ্যদ্বাণীর সরঞ্জামগুলি বিকাশের জন্য সিডিসির দুর্বল প্রচেষ্টাগুলিও সহজে গ্রহণযোগ্যতার পথ তৈরি করেনি। একটি 2022 মূল্যায়ন সিডিসি দ্বারা ব্যবহৃত পূর্বাভাস প্রচেষ্টার ফলে উপসংহারে পৌঁছেছে যে বেশিরভাগই COVID-19 কেস এবং হাসপাতালে ভর্তির ক্ষেত্রে “দ্রুত পরিবর্তনের নির্ভরযোগ্যভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যর্থ হয়েছে”। সেই মূল্যায়নের লেখকরা সতর্ক করে দিয়েছিলেন যে আজ পর্যন্ত বিকশিত সিস্টেমগুলি “প্রবণতায় দ্রুত পরিবর্তনের সম্ভাবনা বা সময় সম্পর্কে সিদ্ধান্তের জন্য নির্ভর করা উচিত নয়।”

আনাসে বারীনিউ ইয়র্ক ইউনিভার্সিটির মেশিন লার্নিংয়ের একজন বিশেষজ্ঞ, নতুন প্রারম্ভিক-সতর্কতা ব্যবস্থাকে “খুবই আশাব্যঞ্জক” বলে অভিহিত করেছেন, যদিও “এখনও পরীক্ষামূলক।”

“পেপারে উপস্থাপিত মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি ভাল, পরিপক্ক এবং খুব ভালভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছে,” বারী বলেছেন, যিনি গবেষণায় জড়িত ছিলেন না৷ তবে তিনি সতর্ক করে দিয়েছিলেন যে মহামারীর মতো জীবনে একবারের জরুরি পরিস্থিতিতে, ঘটনাগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি নতুন মডেলের উপর খুব বেশি নির্ভর করা ঝুঁকিপূর্ণ হবে।

প্রারম্ভিকদের জন্য, বারি উল্লেখ করেছেন, মানবজাতির সাথে এই করোনভাইরাসটির প্রথম মুখোমুখি হওয়া মডেলটির যথার্থতা সম্পূর্ণরূপে পরীক্ষা করার জন্য প্রয়োজনীয় দীর্ঘ ঐতিহাসিক রেকর্ড তৈরি করেনি। এবং মহামারীটির তিন বছরের ব্যবধান গবেষকদের “গোলমাল” চিনতে খুব কম সময় দিয়েছে যখন এত ডেটা একটি পাত্রে ফেলে দেওয়া হয়।

সিডিসি এবং রাজ্যের স্বাস্থ্য বিভাগগুলি শুধুমাত্র মহামারী সংক্রান্ত কৌশলগুলি যেমন ব্যবহার করতে শুরু করেছে ফাইলোডাইনামিক জেনেটিক সিকোয়েন্সিং অন্যান্য বর্জ্য জল পর্যবেক্ষণ করোনাভাইরাসের বিস্তার পর্যবেক্ষণ করতে। আসন্ন ভাইরাল ঢেউয়ের অবস্থানের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা এই সংস্থাগুলির জন্য কল্পনার আরেকটি লাফ নিতে পারে, সান্তিলানা বলেছেন।

প্রকৃতপক্ষে, প্রারম্ভিক-সতর্কতামূলক সরঞ্জামগুলি গ্রহণ করা যেমন সান্তিলানার গোষ্ঠী দ্বারা তৈরি করা একটি বিশ্বাসেরও কিছু উল্লম্ফন প্রয়োজন হতে পারে। যেহেতু কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা হজম করে এবং প্রকাশ করতে পারে এমন প্যাটার্নগুলি বুঝতে শুরু করে, তারা প্রায়শই আশ্চর্যজনক “বৈশিষ্ট্য” তৈরি করে — ভেরিয়েবল বা অনুসন্ধান শব্দ যা একটি উল্লেখযোগ্য ঘটনা যেমন ভাইরাল বৃদ্ধির পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে।

এমনকি যদি এই আপাত সাইনপোস্টগুলি এই ধরনের ঘটনার সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী প্রমাণ করে, তবে জনস্বাস্থ্য জরুরি অবস্থার সাথে তাদের প্রাসঙ্গিকতা অবিলম্বে স্পষ্ট নাও হতে পারে। একটি আশ্চর্যজনক সংকেত কিছু নতুন প্রবণতার প্রথম চিহ্ন হতে পারে – উদাহরণস্বরূপ, একটি নতুন বৈকল্পিক দ্বারা সৃষ্ট একটি পূর্বে অদেখা লক্ষণ৷ তবে এটি জনস্বাস্থ্য আধিকারিকদের কাছে এতটাই এলোমেলো বলে মনে হতে পারে যে এটি আসন্ন প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি প্রোগ্রামের ক্ষমতা নিয়ে সন্দেহ প্রকাশ করে।

সান্তিলানা, যিনি হার্ভার্ডের স্কুল অফ পাবলিক হেলথ-এও শিক্ষকতা করেন, এর পর্যালোচকরা বলেছেন তার দলের প্রাথমিক কাজ আসন্ন প্রাদুর্ভাবের সতর্কতা সংকেত হিসাবে উদ্ভূত কয়েকটি সংকেতের প্রতি কিছুটা সংশয়ের সাথে প্রতিক্রিয়া জানায়। তাদের মধ্যে একটি – “আতঙ্ক কেনার” উল্লেখ করে টুইটগুলি – মেশিনগুলি থেকে একটি ভুল সংকেত বলে মনে হয়েছিল যা একটি র্যান্ডম ইভেন্টে লেগেছিল এবং এটিকে অর্থের সাথে মিশ্রিত করেছিল, সান্তিলানা বলেছিলেন।

তিনি আসন্ন স্থানীয় প্রাদুর্ভাবের একটি প্রকাশক চিহ্ন হিসাবে “আতঙ্ক কেনার” সংকেত অন্তর্ভুক্ত করার পক্ষে ছিলেন। (সর্বশেষে, মহামারীর প্রাথমিক দিনগুলি দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছিল প্রধান জিনিসপত্রের ঘাটতি চাল সহ টয়লেট পেপার.) কিন্তু তিনি স্বীকার করেছেন যে একটি প্রারম্ভিক-সতর্কতা ব্যবস্থা যা খুব “ব্ল্যাক-বক্সী” জনস্বাস্থ্য আধিকারিকদের প্রতিরোধের মুখোমুখি হতে পারে যাদের এর ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে বিশ্বাস করা দরকার।

“আমি মনে করি সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের ভয় একটি বৈধ উদ্বেগ,” সান্তিলানা বলেছেন। “যখন আমরা একটি সংকেত খুঁজে পাই, এটি একটি নির্ভরযোগ্য হতে হবে।”