COVID-19 yang bermula di Wuhan pada Disember 2019 telah merebak ke seluruh dunia dalam masa kurang dari tiga bulan dengan kadar jangkitan yang tinggi. Ia memaksa kerajaan di setiap negara bertindak dengan pantas berdasarkan maklumat daripada sumber yang ada. Kecerdasan Buatan (AI) dan Analitik Data Raya (BDA) memainkan peranan besar dalam memahami pandemik ini bagi membantu pihak berkuasa dalam menyediakan polisi, tindakan, inovasi serta pengurusan COVID-19. Sebagai contoh, Taiwan antara negara yang berprestasi baik dalam menangani wabak COVID-19 dengan cepat memanfaatkan pangkalan data insurans kesihatan nasional dan mengintegrasikannya dengan pangkalan data Jabatan Imigresen dan Kastam menggunakan AI untuk data analisis sejurus dimaklum berlaku penularan wabak itu di China. Kesannya, ia menghasilkan amaran awal terhadap individu yang memasuki pintu masuk negara berdasarkan sejarah perjalanan dan gejala klinikal untuk membantu mengenal pasti kes. Selain itu, teknologi kod QR digunakan untuk mengimbas dan melaporkan sejarah perjalanan dan gejala kesihatan dalam talian untuk mengklasifikasikan risiko jangkitan pelancong berdasarkan lokasi pelepasan dan sejarah perjalanan dalam tempoh 14 hari terakhir.

Penggunaan AI dalam bidang perubatan

Penggunaan AI dalam bidang kesihatan bukanlah perkara baharu dan keberkesanannya telah terbukti. Bagi menghadapi COVID-19, AI boleh digunakan dalam fasa pengesanan, penyebaran, pengurusan dan pemulihan. Sebagai contoh, pada akhir Disember 2019, model AI yang dibangunkan di Kanada bagi tujuan pengawasan penyakit berjangkit telah mengeluarkan amaran awal akan berlaku pandemik seminggu sebelum World Health Organasition (WHO) mengeluarkan amaran awal penyakit itu yang berlaku di Wuhan. Bagi tujuan pengesanan juga, AI boleh digunakan untuk membangunkan model penilaian risiko untuk mengenal pasti potensi individu dijangkiti COVID-19 berdasarkan data yang dikaji seperti pendedahan kepada penyakit, simptom dan sejarah penyakit yang sedia ada (comorbid). Bagi tujuan ini, Universiti Sultan Zainal Abidin (UniSZA) telah membagunkan sistem yang dikenali COVID-19 Health Assesment and Self Evaluation System (ChaSE) yang menggabungkan kepakaran bidang perubatan, analitik data dan komputer sains serta pengalaman daripada pihak petugas barisan hadapan untuk pengesanan risiko dalam organisasi. Sistem ini telah digunakan di universiti dan beberapa kementerian. Di peringkat negara, pihak kerajaan telah membangunkan aplikasi MySejahtera bagi tujuan penilaian risiko. Menariknya aplikasi ini juga menggunakan teknologi ‘bluetooth’ bagi tujuan pengesanan kontak dengan setiap pengguna aplikasi akan melakukan ‘secret handshake’ melalui telefon masing-masing apabila berada dalam jarak tertentu tanpa melanggar etika privasi data.

Bagi proses penyebaran pula, penggunaan algoritma tertentu dalam Machine Learning (ML) seperti Association Rules (Ars) dapat membantu memahami cara proses penyebaran berlaku seperti kadar sebaran ke lokasi lain setelah sesuatu tempat mempunyai kes positif. Memahami data deskriptif ini menjadi bekalan dalam menyediakan sesuatu model ramalan seperti kajian kebarangkalian sesuatu lokasi akan mempunyai kes positif setelah lokasi berhampiran menerima impak COVID-19. Dengan ini, amaran awal akan dapat dikeluarkan. AI juga dapat membantu membina dan memahami kluster baharu serta menjangkakan kebolehjangkitan setiap kluster dengan mengoptimunkan pengguna algoritma dalam ML seperti Social Network Analysis (SNA). Sebagai contoh, pakar matematik di Imperial College London telah mengkaji kesan sekatan keluar masuk sesuatu kawasan terhadap kebolehjangkitan COVID-19 (R rates) yang memberi impak positif setelah proses isolasi dan jarak sosial dilaksanakan.

Kepentingan AI dalam menangani COVID-19

Menguruskan COVID-19 menggunakan AI juga sangat penting dalam memastikan kita berjaya memerangi wabak ini. Ini termasuk mengkaji keberkesanan langkah yang diambil serta menangani keseluruhan proses pandemik ini selain proses pembuatan vaksin, dan memahami virus daripada sudut perubatan. Bagi tujuan itu, Google DeepMind telah memperkenalkan AlphaFult, teknologi baharu dalam membuat model ramalan secara 3D untuk tujuan COVID-19 ‘genetic sequence’ bagi membantu komuniti perubatan memahami COVID-19 virus dengan lebih mendalam. Penggunakan data sains dapat memainkan peranan penting dalam menganalisis pengujian skala besar terhadap orang awam dalam memahami risiko COVID-19. Dalam fasa terakhir iaitu pemulihan, AI dapat digunakan untuk memahami data yang dikumpulkan berkaitan pandemik ini untuk menangani wabak baharu yang mungkin berlaku pada masa hadapan. Memahami data terdahulu (‘historical data’) memainkan peranan besar dalam memahami, menganalisis dan membina model ramalan penyakit berjangkit baharu yang mempunyai ciri-ciri yang hampir sama. AI juga dapat digunakan bagi tujuan menguji keberkesanan dasar, inisiatif kesihatan awam dan rancangan yang diperkenalkan.

Berdasarkan bukti-bukti yang diberikan, ternyata penguasaan dalam bidang AI amat penting untuk menangani sesuatu akademik. Kita perlu menangani cabaran-cabaran yang dihadapi untuk menghasilkan analisis menyeluruh seperti penyediaan data, kebolehpercayaan data dan mengelak kesalahan dalam menginterpretasi data sehingga berlaku kesalahan ketika membuat keputusan. Cara kutipan data juga amat penting bagi mengelak fenomena yang dikenali sebagai ‘Garbage In Garbage Out (GIGO)’ supaya perbelanjaan berjuta-juta ringgit yang dilaburkan dalam pembinaan teknologi, tidak sia-sia. Sebenarnya, kita berada dalam laluan yang betul menghadapi arus cabaran Revolusi 4.0. Semoga kita berjaya mengatasi dugaan ini bersama-sama.

-- BERNAMA

Azwa Abdul Aziz merupakan Pensyarah Kanan, Fakulti Informatik dan Komputeran Universiti Sultan Zainal Abidin (UniSZA)