2. Kualitas model yang ditingkatkan. Tim khusus terus meningkatkan kualitas model dengan penelitian AI yang canggih. Makalah yang merinci beberapa inovasi ini dipublikasikan dalam konferensi machine learning, NeurIPS 2020. Model ini adalah salah satu dari sedikit model yang memprediksi lonjakan kasus di bulan Oktober dan November dengan tepat. Akurasi model terus meningkat dari waktu ke waktu dan dilatih ulang setiap hari saat tersedia lebih banyak data. Sejak prediksi pertama dipublikasikan, kami telah melihat peningkatan akurasi prediksi sekitar 50%.
“COVID-19 Public Forecasts adalah solusi kesehatan publik yang penting sebagai panduan respons kebijakan terhadap pandemi COVID-19. Dengan menyediakan ‘sistem peringatan dini’ untuk kasus COVID-19, rawat inap, ICU, penggunaan ventilator, dan kematian, COVID-19 Public Forecasts menciptakan peluang bagi pejabat kesehatan publik dan pembuat kebijakan untuk beralih dari pendekatan reaktif ke pendekatan proaktif untuk menekan pandemi,” kata Dr. Thomas Tsai, MD, MPH, ahli bedah dan peneliti kebijakan kesehatan di Harvard T.H. Chan School of Public Health. Tim risetnya menggunakan COVID-19 Public Forecasts untuk mengembangkan target pengujian negara bagian dan nasional guna mengarahkan strategi pengujian seputar skrining individu tanpa gejala guna menekan penularan tersembunyi SARS-CoV-2.
3. Kemampuan untuk berekspansi ke negara lain. Kami telah menambahkan dukungan untuk memperluas COVID-19 Public Forecasts ke negara lain, dan hari ini kami meluncurkan prediksi untuk Jepang. Seperti halnya Amerika Serikat, prediksi ini gratis dan berdasarkan data publik seperti Laporan Situasi COVID-19 publik di Jepang. Model ini memprediksi kasus yang terkonfirmasi, kematian, pemulihan, dan rawat inap, per hari, dan akan memantau 28 hari ke depan. Jepang terdiri dari beberapa prefektur dan kami menawarkan prediksi ini untuk masing-masing prefektur. Informasi ini sekarang tersedia di dasbor prediksi COVID-19 Jepang.
“Kami memvalidasi model prediksi COVID-19 ini untuk Jepang dari perspektif akademis. Prediksi ini akan berguna bagi para profesional yang memahami kemampuan dan batasan model, serta akan memainkan peran penting bagi kesehatan masyarakat Jepang dan meningkatkan kemampuan kami untuk memahami dan merespons pandemi COVID-19 yang berkembang pesat. Dilengkapi dengan karya lain yang sudah ada seperti survei respons COVID-19 dari Universitas Keio yang bermitra dengan Kementerian Kesehatan, Tenaga Kerja, dan Kesejahteraan, dan prefektur, model ini memungkinkan intervensi kesehatan masyarakat yang lebih proaktif dan efisien berdasarkan satu demi satu prefektur," kata Prof. Miyata, Departemen Kebijakan dan Manajemen Kesehatan, Fakultas Kedokteran, Universitas Keio.
4. Prediksi yang disesuaikan. Sejak diluncurkan pada bulan Agustus, kami telah bekerja sama dengan banyak organisasi untuk lebih memahami bagaimana prediksi ini bisa membantu. Dalam prosesnya, kami mempelajari bahwa banyak organisasi memiliki kebutuhan khusus dan tidak hanya memanfaatkan prediksi publik kami, misalnya, menggunakan set data mereka sendiri sebagai input. Karena itu, kami telah mengubah model prediksi awal menjadi sistem yang dapat disesuaikan dengan masalah dan set data baru. Kami bekerja dengan para pemimpin sektor publik dan organisasi kesehatan untuk membantu mereka membuat prediksi khusus untuk negara bagian dan rumah sakit.
5. Analisis bagaimana-jika untuk pengambilan keputusan kebijakan yang tepat. Kami juga melihat minat yang signifikan dalam menggunakan model prediksi untuk menanyakan “bagaimana-jika” untuk membantu memutuskan kebijakan yang lebih tepat. Misalnya, Anda bisa melihat bagaimana prediksi berubah dalam merespons perubahan kebijakan seperti jika intervensi non-farmasi (mis. kewajiban memakai masker) dimunculkan, rencana pembukaan kembali diubah, atau kebijakan vaksinasi diubah. Karena itu, kami telah mengembangkan model baru yang didukung AI untuk digunakan bagi pengambilan keputusan COVID-19 dan penyakit menular lainnya. Kami berharap ini bisa membantu organisasi yang tertarik untuk melakukan perencanaan peluncuran vaksin dan pengambilan keputusan penting lainnya yang dapat memengaruhi hasil COVID-19. Jika Anda atau organisasi Anda tertarik untuk memanfaatkan alat ini, silakan hubungi kami di COVID19-public-forecasts-feedback@google.com.
Pelajaran yang didapat
Selama pengembangan prediksi COVID-19, tim kami dihadapkan pada risiko peluncuran yang terlalu cepat. Di satu sisi, potensi dampak prediksi yang lebih akurat dan kuat terhadap respons COVID-19 cukup besar, jadi sangatlah penting untuk meluncurkan dengan cepat. Namun, kami juga harus memastikan bahwa kualitasnya cukup tinggi sehingga bisa memberi informasi kepada pembuat keputusan serta memastikan bahwa hal ini tidak menjadikan disparitas semakin mencolok karena bias model.
Bagian berikut membagikan beberapa latar belakang tentang perjalanan kami menjelang peluncuran awal COVID-19 Public Forecasts.
Googler di Alphabet berkumpul pada bulan Maret dan mempelajari literatur untuk memahami prediksi epidemiologis, menemukan set data publik terbaik untuk melatih model, membangun infrastruktur untuk melatih model machine learning besar-besaran, dan merancang AI baru untuk prediksi deret waktu. Lebih dari seratus Googler bekerja selama berbulan-bulan untuk memastikan prediks yang kuat, akurat, dan bisa dipertanggungjawabkan.
Menggabungkan machine learning termutakhir dengan model epidemiologis tradisional. Sebagian besar model prediksi AI belajar dari data, seperti prakiraan cuaca yang berdasarkan data historis. Sebaliknya, sebagian besar model prediksi COVID-19 tidak belajar dari data tetapi simulasi penyebaran sesuai dengan prakiraan epidemiologis manusia. Kami merancang model prediksi deret waktu jenis baru yang belajar dari pengetahuan epidemiologis manusia serta data. Tantangan penting lainnya adalah merancang sistem yang bisa belajar di lingkungan yang terus berubah: intervensi seperti masker dan pembatasan sosial sering berubah dan terkadang sebagai respons terhadap prediksi – perkembangan penyakit memengaruhi kebijakan publik dan perilaku publik secara individu serta sebaliknya.
Membangun produk Google Cloud publik. Sejak awal kami tahu bahwa alat yang kami buat kemungkinan besar akan dibagikan secara luas kepada publik dan banyak organisasi. Hal itulah yang mendorong kami untuk membuat software ini pada produk Google Cloud publik kami, termasuk pipeline Kubeflow, tuning hyper-parameter GCP, Kubernetes, BigQuery, Google Cloud Storage, dan Cloud SQL. Menggunakan produk sendiri membantu kami mempersiapkan prediksi dengan lebih cepat.
Meningkatkan kekuatan prediksi. Untuk memastikan bahwa kami mengembangkan prediksi yang berguna, kami bermitra dengan Harvard Global Health Institute yang memberikan panduan kepada kami tentang cara memaksimalkan dampak pembuatan kebijakan dan memastikan prediksi akan berguna bagi mereka yang sangat membutuhkannya. Selain itu, kami bermitra dengan beberapa penguji awal, termasuk HCA Healthcare, untuk membantu kami memahami apa yang harus diprediksi, bagaimana formatnya, bahkan menguji versi awal prediksi. Upaya ini membantu menyempurnakan prediksi sebelum tersedia untuk masyarakat umum. Kami juga menghadirkan para pakar di Google dengan keahlian statistik dan epidemiologis untuk memastikan bahwa pekerjaan kami memenuhi standar ilmiah tertinggi. Kami merancang proses peluncuran prediksi harian yang pertama kali menjalankan lebih dari 100 pemeriksaan untuk mencari kejanggalan, dan kami melakukan tinjauan manual untuk analisis kualitatif guna memeriksa setiap masalah. Setiap hari pelatihan model kami menelusuri lebih dari ratusan opsi hyperparameter, dan tim bekerja untuk memastikan bahwa model terbaik bisa menjangkau pengguna kami.
Prediksi yang layak dan bisa dipertanggungjawabkan. Sangatlah penting bagi kami bahwa prediksi dapat diandalkan dan kuat. Mengingat dampak disproporsional yang ditimbulkan COVID-19 pada komunitas kulit berwarna di Amerika Serikat, kami melakukan analisis kelayakan, melihat bagaimana perbedaan kesalahan relatif dan absolut pada berbagai kelompok (terutama populasi Afrika Amerika dan Hispanik) dan menyimpulkan hasilnya. Kami menulis temuan kami dalam Analisis Kelayakan publik.
Kami sangat senang dengan apa yang telah kami capai dalam delapan bulan sejak upaya ini dimulai, tetapi yang lebih penting lagi adalah, kami bangga dengan orang-orang yang bersedia bersatu untuk membuat perbedaan dalam perang melawan pandemi global ini dan berterima kasih kepada semua orang di garis depan yang telah menyelamatkan nyawa, berinovasi, dan membawa dunia selangkah lebih dekat untuk kembali normal.
Jika Anda memiliki pertanyaan tentang COVID-19 Public Forecasts (g.co/covidforecast), penyesuaian, atau analisis bagaimana-jika, silakan hubungi kami di COVID19-public-forecasts-feedback@google.com.
