Mô hình, có tên gọi là NSGA-II, được sử dụng để cảnh báo trước cho các chính quyền địa phương về sự gia tăng có thể xảy ra đối với các ca lây nhiễm và tử vong do COVID-19, cho phép cơ quan chức năng đưa ra các biện pháp đối phó nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Theo trưởng nhóm nghiên cứu của NTU, mục tiêu chính của nghiên cứu là hỗ trợ các cơ quan y tế đưa ra các quyết định chính xác dựa trên dữ liệu, nhằm phục vụ công tác phòng, chống đại dịch COVID-19 trên toàn cầu.
"Thông tin quan trọng được khám phá từ dữ liệu lịch sử cho phép chúng tôi đưa ra cảnh báo sớm, chuẩn bị và phòng ngừa để kiểm soát khủng hoảng cũng như nâng cao khả năng phục hồi của xã hội loài người", đại diện NTU cho biết.
Thông qua việc thử nghiệm mô hình máy tính dự đoán tại 4 quốc gia châu Á và sử dụng dữ liệu có sẵn, nhóm nghiên cứu đã chứng minh rằng mô hình này giúp giảm thiểu số ca nhiễm và tử vong do COVID-19 lên tới 76% ở Nhật Bản, 65% ở Hàn Quốc, 59% ở Pakistan và 89% ở Nepal. Kết quả này đạt được bằng cách đề xuất những khuyến nghị kịp thời và cụ thể đối với từng quốc gia về việc ứng dụng và thời gian tối ưu của các biện pháp kiểm soát COVID-19 như cách ly tại nhà, giãn cách xã hội và các biện pháp bảo vệ cá nhân, nhằm giúp ngăn chặn tác động tiêu cực của đại dịch .
Nhóm nghiên cứu cũng cho thấy NSGA-II có thể đưa ra dự đoán về sự gia tăng các ca nhiễm và tử vong liên quan tới COVID-19 hàng ngày với độ chính xác cao, ở mức độ tin cậy 95% từ các trường hợp thực tế tại 4 quốc gia tham gia thử nghiệm trong năm 2020.
Khai thác sức mạnh của học máy, nhóm nghiên cứu đã phát triển mô hình bằng cách nhập một lượng lớn dữ liệu về các ca nhiễm và tử vong do COVID-19 trên toàn thế giới trong toàn bộ năm 2020, để tìm hiểu sâu hơn về đại dịch.
Khi COVID-19 vẫn diễn biến phức tạp và xuất hiện nhiều biến thể mới, đang đe dọa khả năng phục hồi của các quốc gia toàn cầu trên mọi khía cạnh từ cuộc sống hàng ngày tới môi trường và nền kinh tế. Tất cả đòi hỏi cần có sự chung tay, quan tâm và ưu tiên kịp thời của các chính phủ trên toàn thế giới.
Mô hình máy tính dự báo do NTU phát triển sẽ đóng vai trò như một công cụ hữu ích giúp các chính phủ xây dựng những chiến lược và biện pháp can thiệp ở giai đoạn đầu, nhằm hạn chế hoặc thậm chí dự đoán tương lai, từ đó giảm thiểu tỷ lệ lây nhiễm và tử vong.
Nhóm nghiên cứu của NTU cho biết sẽ đưa thêm các tham số, chẳng hạn như tình trạng kinh tế và sự khác biệt về văn hóa, để cải thiện hơn nữa độ chính xác của mô hình. Họ cũng đang nghiên cứu để kiểm chứng thêm tính hiệu quả của mô hình bằng cách mở rộng thử nghiệm đối với dữ liệu từ các quốc gia khác ở châu Âu và Bắc Mỹ, nhằm cung cấp thông tin chi tiết về sự phát triển của COVID-19 trên các khu vực địa lý khác nhau.
Theo báo cáo của OpenGov Asia, sự bùng phát của đại dịch COVID-19 đã giúp hệ thống chăm sóc sức khỏe của Singapore rút ra được nhiều bài học quý báu về dịch vụ chăm sóc y tế trong tương lai. Trong đó, thông tin chính xác là yếu tố cần thiết để đưa ra các quyết định sáng suốt.
Singapore đã cho thấy sức mạnh của công nghệ giúp kiểm soát dịch COVID-19 và duy trì trạng thái bình thường mới của xã hội. Đảo quốc này tăng cường sử dụng các công nghệ xét nghiệm nhanh và áp dụng công nghệ truy vết thông qua hai ứng dụng là TraceTogether dùng để truy vết tiếp xúc gần (gần giống phần mềm phát hiện tiếp xúc gần Bluezone) và ứng dụng SafeEntry sử dụng quét mã QR để ghi nhận sự có mặt tại một địa điểm. Đại dịch COVID-19 đã đem đến cơ hội đặc biệt thúc đẩy chuyển đổi số mạnh mẽ lĩnh vực y tế.
Các yếu tố cần thiết cho sự chuyển đổi này - cơ sở hạ tầng - đang nhanh chóng được hoàn thiện. Nó bắt đầu với sự sẵn có ngày càng tăng của dữ liệu sức khỏe từ các thiết bị được kết nối cùng với việc ứng dụng rộng rãi các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn, đám mây lai và tự động hóa./.
.png "5 lý do để tăng cường bảo mật mạng")
