Искусственный интеллект становится ключевым элементом индийской системы мониторинга инфекций. Новый препринт, подготовленный исследовательской группой Национального центра по контролю заболеваний (NCDC), показывает, что инструмент Health Sentinel, созданный индийской организацией WadhwaniAI, за три года помог сформировать свыше 5 000 оперативных оповещений о возможных вспышках заболеваний. По оценкам авторов, он сократил объём ручной работы почти на 98% и радикально ускорил процесс верификации сигналов для органов здравоохранения.
Опора на ИИ при эпиднадзоре напрямую связана с требованиями Международных медико-санитарных правил (IHR), которые предписывают почти двумстам государствам поддерживать национальные системы раннего выявления эпидемических угроз. В Индии этим занимается программа Integrated Disease Surveillance Programme (IDSP), ежедневно отслеживающая сообщения в СМИ — печатных, электронных и онлайн — для выявления необычных событий. Именно на этом этапе и был внедрён Health Sentinel, который автоматически сканирует новостные потоки на тринадцати языках, отбирая потенциально значимые эпидемиологические сигналы.
По данным исследования, с апреля 2022 года инструмент обработал более 300 млн публикаций и выделил свыше 95 тыс. уникальных событий в сфере здравоохранения. Около 3,5 тыс. из них эксперты NCDC признали эпидемиологически значимыми. За тот же период органам здравоохранения было направлено более 5 тыс. оперативных предупреждений — результат работы, который ранее требовал бы длительного ручного мониторинга и фильтрации.
Как подчёркивает руководитель национальной программы по глобальной санитарной безопасности WadhwaniAI Параг Говил, до внедрения ИИ специалистам приходилось физически просматривать газеты, журналы и локальные отчёты. Теперь система полностью автоматизирует первичный отбор, но сохраняет модель «человек в цикле»: финальную верификацию проводят эпидемиологи, что позволяет сочетать масштабируемость ИИ и профессиональную оценку риска. Это особенно важно для страны с огромным объёмом региональной информации и многоязычной медиасредой.
Эффект от внедрения оказался системным. Исследователи отмечают рост числа выявленных событий на 150% по сравнению с периодами, когда использовались только ручные методы. В 2024 году почти все события, включённые в национальную систему эпиднадзора, были обнаружены именно с помощью ИИ; доля ручного выявления составила лишь около 4%.
Работа Health Sentinel встроена в глобальный тренд использования «информационного эпиднадзора» — анализа неформальных источников, включая СМИ и социальные сети, для предупреждения вспышек. Результаты индийской группы согласуются с данными других исследований. Так, работа специалистов ICMR–National Institute of Epidemiology показала, что использование алгоритмов анализа событий в шести частных больницах штата Керала позволило раньше фиксировать кластеры острых фебрильных заболеваний, включая случаи денге и COVID-19. Другие исследования, опубликованные в Indian Journal of Medical Research, Journal of Biomedical Informatics и American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, подтверждают: сочетание традиционного эпиднадзора и анализа онлайн-контента повышает чувствительность систем и частично компенсирует задержки в официальной отчётности.
В индийском кейсе этот подход оказался особенно эффективным благодаря масштабу страны, языковому разнообразию и высокой плотности информационного пространства. Для системы, работающей с миллионами сообщений, ИИ стал не просто инструментом ускорения, а элементом, без которого современный медиа-эпиднадзор становится практически невозможным.
