Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) δεν είναι πλέον πολυτέλεια στον χώρο της υγείας – είναι εργαλείο πρόληψης. Συστήματα ανάλυσης δεδομένων βασισμένα σε AI έχουν ήδη αποδείξει ότι μπορούν να προβλέψουν επιδημικά φαινόμενα μέρες ή και εβδομάδες πριν τις επίσημες ανακοινώσεις των υγειονομικών αρχών.

Η περίπτωση της εταιρείας BlueDot στον Καναδά είναι χαρακτηριστική: ο αλγόριθμός της είχε εντοπίσει τις πρώτες ενδείξεις για τον COVID-19 ήδη από τον Δεκέμβριο του 2019, με βάση συγκεκριμένα μοτίβα αναζητήσεων, μετακινήσεων και τοπικών ιατρικών αναφορών. Παρόμοια projects όπως το HealthMap του Harvard και το Metabiota στηρίζονται σε δεδομένα από αεροπορικές πτήσεις, κοινωνικά δίκτυα, ιατρικά φόρα και δορυφορικές παρατηρήσεις.

Τα συστήματα αυτά αναλύουν χιλιάδες πηγές πληροφορίας σε πραγματικό χρόνο, ανιχνεύοντας ανωμαλίες στη συμπεριφορά πληθυσμών ή στην καταγραφή συμπτωμάτων. Έτσι, μπορούν να δώσουν προειδοποιήσεις για εξάρσεις γρίπης, ιούς τύπου Έμπολα ή ασυνήθιστες λοιμώξεις, ακόμα και σε περιοχές χωρίς επαρκή υγειονομική υποδομή.

Το ερώτημα, όμως, είναι: γιατί δεν αξιοποιούνται συστηματικά; Οι ειδικοί εντοπίζουν προβλήματα εμπιστοσύνης, θεσμικών εμποδίων και ηθικών διλημμάτων σχετικά με τα προσωπικά δεδομένα. Επίσης, πολλές δημόσιες αρχές εξακολουθούν να βασίζονται σε αναλογικές ή καθυστερημένες μεθόδους επιτήρησης.

Η παγκόσμια εμπειρία από τον COVID-19, αλλά και οι πρόσφατες εξάρσεις λοιμωδών νοσημάτων (π.χ. ευλογιά των πιθήκων, ιός Νείλου) επαναφέρουν τη συζήτηση: αν γνωρίζουμε νωρίτερα, μπορούμε να προλάβουμε καταστροφές.

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν υποκαθιστά την ιατρική – την εξοπλίζει με τη δύναμη της πρόβλεψης.

Πηγές:

– Nature Digital Medicine: AI in Epidemic Prediction (2025 Review)

– WHO: AI for Public Health Surveillance – White Paper 2024

– Harvard HealthMap Initiative – healthmap.org

– The Lancet Digital Health, Special Issue on Infectious Disease Forecasting (2024)