এটি আঘাত করার আগে একটি মহামারী ভবিষ্যদ্বাণী করুন

কানাডিয়ান ব্লুডট অ্যালগরিদম সর্বশেষ করোনভাইরাস থেকে হুমকি চিনতে বিশেষজ্ঞদের চেয়ে দ্রুত ছিল। ইউএস সেন্টার ফর ডিজিজ কন্ট্রোল অ্যান্ড প্রিভেনশন (সিডিসি) এবং বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা (ডব্লিউএইচও) বিশ্বকে অফিসিয়াল নোটিশ পাঠানোর আগে তিনি তার ক্লায়েন্টদের হুমকির বিষয়ে ব্রিফ করেছিলেন।

কামরান খান (1), চিকিত্সক, সংক্রামক রোগ বিশেষজ্ঞ, প্রোগ্রামের প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও ব্লুডট, একটি প্রেস সাক্ষাত্কারে ব্যাখ্যা করেছেন যে কীভাবে এই প্রারম্ভিক সতর্কতা ব্যবস্থাটি ট্র্যাক করতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং সহ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে একই সময়ে একশটি সংক্রামক রোগ. প্রতিদিন 100টি ভাষায় প্রায় 65 নিবন্ধ বিশ্লেষণ করা হয়।

1. কামরান খান এবং একটি মানচিত্র উহান করোনভাইরাস ছড়িয়ে পড়েছে।

এই ডেটা কোম্পানিগুলিকে সংকেত দেয় কখন তাদের গ্রাহকদের একটি সংক্রামক রোগের সম্ভাব্য উপস্থিতি এবং বিস্তার সম্পর্কে অবহিত করতে হবে। অন্যান্য ডেটা, যেমন ভ্রমণ যাত্রাপথ এবং ফ্লাইট সম্পর্কে তথ্য, একটি প্রাদুর্ভাবের বিকাশের সম্ভাবনা সম্পর্কে অতিরিক্ত তথ্য প্রদান করতে সহায়তা করতে পারে।

BlueDot মডেলের পিছনের ধারণাটি নিম্নরূপ। যত তাড়াতাড়ি সম্ভব তথ্য পান স্বাস্থ্যসেবা কর্মীরা এই আশায় যে তারা হুমকির প্রাথমিক পর্যায়ে সংক্রামিত এবং সম্ভাব্য সংক্রামক ব্যক্তিদের নির্ণয় করতে পারে - এবং, যদি প্রয়োজন হয়, বিচ্ছিন্ন করতে পারে। খান ব্যাখ্যা করেছেন যে অ্যালগরিদম সামাজিক মিডিয়া ডেটা ব্যবহার করে না কারণ এটি "খুব বিশৃঙ্খল"। যাইহোক, "সরকারি তথ্য সবসময় আপ টু ডেট হয় না," তিনি Recode বলেছেন। এবং প্রতিক্রিয়ার সময় সফলভাবে একটি প্রাদুর্ভাব প্রতিরোধ করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

2003 সালে যখন এটি ঘটেছিল তখন খান টরন্টোতে সংক্রামক রোগ বিশেষজ্ঞ হিসাবে কাজ করছিলেন। SARS মহামারী. তিনি এই ধরনের রোগের ট্র্যাক রাখার জন্য একটি নতুন উপায় বিকাশ করতে চেয়েছিলেন। বেশ কয়েকটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক প্রোগ্রাম পরীক্ষা করার পর, তিনি 2014 সালে BlueDot চালু করেন এবং তার প্রকল্পের জন্য $9,4 মিলিয়ন তহবিল সংগ্রহ করেন। কোম্পানিটি বর্তমানে চল্লিশজন কর্মচারী নিয়োগ করে, ডাক্তার এবং প্রোগ্রামারযারা রোগ ট্র্যাক করার জন্য একটি বিশ্লেষণাত্মক টুল তৈরি করছে।

তথ্য সংগ্রহ এবং তাদের প্রাথমিক নির্বাচন করার পরে, তারা গেমে প্রবেশ করে বিশ্লেষকরা. পরে এপিডেমিওলজিস্ট তারা বৈজ্ঞানিক বৈধতার জন্য ফলাফলগুলি পরীক্ষা করে এবং তারপর সরকার, ব্যবসা এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের কাছে রিপোর্ট করে। ক্লায়েন্ট.

খান যোগ করেছেন যে তার সিস্টেম অন্যান্য ডেটার একটি পরিসীমাও ব্যবহার করতে পারে, যেমন একটি নির্দিষ্ট এলাকার জলবায়ু, তাপমাত্রা এবং এমনকি স্থানীয় পশুসম্পদ সম্পর্কে তথ্য, এই রোগে সংক্রামিত কেউ একটি প্রাদুর্ভাব ঘটাতে পারে কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে। তিনি উল্লেখ করেছেন যে 2016 সালের প্রথম দিকে, ব্লু-ডট ফ্লোরিডায় জিকা ভাইরাসের প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়েছিল এটি আসলে এই অঞ্চলে নিবন্ধিত হওয়ার ছয় মাস আগে।

কোম্পানী একই ভাবে কাজ করে এবং অনুরূপ প্রযুক্তি ব্যবহার করে। Metabiotসার্স মহামারী পর্যবেক্ষণ। এর বিশেষজ্ঞরা এক সময় থাইল্যান্ড, দক্ষিণ কোরিয়া, জাপান এবং তাইওয়ানে এই ভাইরাসের আবির্ভাবের সবচেয়ে বড় ঝুঁকি খুঁজে পেয়েছিলেন এবং তারা এই দেশগুলিতে মামলা ঘোষণার এক সপ্তাহেরও বেশি আগে এটি করেছিলেন। যাত্রীদের ফ্লাইট ডেটা বিশ্লেষণ করে তাদের কিছু উপসংহার টানা হয়েছিল।

মেটাবিওটা, ব্লুডটের মতো, সম্ভাব্য রোগের প্রতিবেদনগুলি মূল্যায়ন করতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করে, তবে সামাজিক মিডিয়া তথ্যের জন্য একই প্রযুক্তি বিকাশের জন্যও কাজ করছে।

মার্ক গ্যালিভান, মেটাবিওটার ডেটার বৈজ্ঞানিক পরিচালক, মিডিয়াকে ব্যাখ্যা করেছেন যে অনলাইন প্ল্যাটফর্ম এবং ফোরামগুলি একটি প্রাদুর্ভাবের ঝুঁকির সংকেত দিতে পারে। স্টাফ বিশেষজ্ঞরা আরও বলেন যে তারা রোগের লক্ষণ, মৃত্যুহার এবং চিকিত্সার প্রাপ্যতার মতো তথ্যের উপর ভিত্তি করে সামাজিক ও রাজনৈতিক বিশৃঙ্খলা সৃষ্টিকারী রোগের ঝুঁকি অনুমান করতে পারে।

ইন্টারনেটের যুগে, সবাই করোনাভাইরাস মহামারীর অগ্রগতি সম্পর্কে তথ্যের একটি দ্রুত, নির্ভরযোগ্য এবং সম্ভবত সুস্পষ্ট ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা আশা করে, উদাহরণস্বরূপ, একটি আপডেট করা মানচিত্রের আকারে।

2. জনস হপকিন্স ইউনিভার্সিটি করোনাভাইরাস 2019-nCoV ড্যাশবোর্ড।

জনস হপকিন্স বিশ্ববিদ্যালয়ের সেন্টার ফর সিস্টেম সায়েন্স অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিং সম্ভবত বিশ্বের সবচেয়ে বিখ্যাত করোনাভাইরাস ড্যাশবোর্ড তৈরি করেছে (2)। এটি একটি Google পত্রক হিসাবে ডাউনলোডের জন্য সম্পূর্ণ ডেটাসেট প্রদান করেছে৷ মানচিত্রটি নতুন কেস, নিশ্চিত মৃত্যু এবং পুনরুদ্ধার দেখায়। ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত ডেটা WHO, CDC, China CDC, NHC, এবং DXY সহ বিভিন্ন উত্স থেকে আসে, একটি চীনা ওয়েবসাইট যা রিয়েল-টাইম NHC রিপোর্ট এবং স্থানীয় CCDC পরিস্থিতি রিপোর্টগুলিকে একত্রিত করে।

দিনে নয় ঘন্টায় ডায়াগনস্টিক

বিশ্ব প্রথম একটি নতুন রোগের কথা শুনেছিল যা চীনের উহানে আবির্ভূত হয়েছিল। 31 ডিসেম্বর 2019 এক সপ্তাহ পরে, চীনা বিজ্ঞানীরা ঘোষণা করেছিলেন যে তারা অপরাধীকে চিহ্নিত করেছেন। পরের সপ্তাহে, জার্মান বিশেষজ্ঞরা প্রথম ডায়াগনস্টিক পরীক্ষা (3) তৈরি করেন। এটি দ্রুত, আগের এবং পরে SARS বা অনুরূপ মহামারীর দিনের তুলনায় অনেক দ্রুত।

গত দশকের গোড়ার দিকে, বিজ্ঞানীরা একধরনের বিপজ্জনক ভাইরাস খুঁজছিলেন যা পেট্রি ডিশের প্রাণী কোষে এটি বৃদ্ধি করতে হয়েছিল। আপনি অবশ্যই যথেষ্ট ভাইরাস তৈরি করেছেন ডিএনএ বিচ্ছিন্ন করুন এবং জেনেটিক কোড পড়ুন নামে পরিচিত একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সিকোয়েন্সিং. যাইহোক, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে এই প্রযুক্তি ব্যাপকভাবে উন্নত হয়েছে।

বিজ্ঞানীদের এমনকি কোষে ভাইরাস বাড়াতে হবে না। তারা রোগীর ফুসফুসে বা রক্তের নিঃসরণে খুব অল্প পরিমাণে ভাইরাল ডিএনএ সরাসরি সনাক্ত করতে পারে। এবং এটি ঘন্টা নয়, দিন লাগে।

আরও দ্রুত এবং আরও সুবিধাজনক ভাইরাস সনাক্তকরণ সরঞ্জামগুলি বিকাশের জন্য কাজ চলছে। সিঙ্গাপুর ভিত্তিক ভেরেডাস ল্যাবরেটরিজ সনাক্ত করতে একটি পোর্টেবল কিট নিয়ে কাজ করছে, ভেরিচিপ (4) এই বছরের 1 ফেব্রুয়ারি থেকে বিক্রি শুরু হবে। দক্ষ এবং পোর্টেবল সমাধানগুলি ক্ষেত্রে চিকিৎসা দল মোতায়েন করার সময় সঠিক চিকিৎসা সেবার জন্য সংক্রমিত ব্যক্তিদের শনাক্ত করা দ্রুততর করে তুলবে, বিশেষ করে যখন হাসপাতালে ভিড় থাকে।

সাম্প্রতিক প্রযুক্তিগত অগ্রগতি কাছাকাছি বাস্তব সময়ে ডায়াগনস্টিক ফলাফল সংগ্রহ এবং শেয়ার করা সম্ভব করেছে। কুইডেল থেকে প্ল্যাটফর্মের উদাহরণ সোফিয়া আমি সিস্টেম PCR10 ফিল্মঅ্যারে বায়োফায়ার কোম্পানিগুলি শ্বাসযন্ত্রের রোগজীবাণুগুলির জন্য দ্রুত ডায়গনিস্টিক পরীক্ষা প্রদান করে ক্লাউডে ডাটাবেসের সাথে বেতার সংযোগের মাধ্যমে অবিলম্বে উপলব্ধ।

2019-nCoV করোনভাইরাস (COVID-19) জিনোমটি প্রথম কেসটি আবিষ্কৃত হওয়ার এক মাসেরও কম সময়ের মধ্যে চীনা বিজ্ঞানীরা সম্পূর্ণভাবে সিকোয়েন্স করেছেন। প্রথম সিকোয়েন্সিং থেকে আরও প্রায় বিশটি সম্পন্ন হয়েছে। তুলনামূলকভাবে, SARS ভাইরাসের মহামারী 2002 সালের শেষের দিকে শুরু হয়েছিল এবং এর সম্পূর্ণ জিনোম এপ্রিল 2003 পর্যন্ত পাওয়া যায়নি।

জিনোম সিকোয়েন্সিং এই রোগের বিরুদ্ধে ডায়াগনস্টিকস এবং ভ্যাকসিনের বিকাশের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

হাসপাতাল উদ্ভাবন

5. এভারেটের প্রোভিডেন্স আঞ্চলিক মেডিকেল সেন্টার থেকে মেডিকেল রোবট।

দুর্ভাগ্যক্রমে, নতুন করোনাভাইরাস ডাক্তারদেরও হুমকি দেয়। সিএনএন অনুসারে, হাসপাতালের ভিতরে ও বাইরে করোনাভাইরাসের বিস্তার রোধ করুন, এভারেট, ওয়াশিংটনের প্রোভিডেন্স আঞ্চলিক মেডিকেল সেন্টারের কর্মীরা ব্যবহার করেন রোবট (5), যা একটি বিচ্ছিন্ন রোগীর গুরুত্বপূর্ণ লক্ষণ পরিমাপ করে এবং একটি ভিডিও কনফারেন্সিং প্ল্যাটফর্ম হিসাবে কাজ করে। যন্ত্রটি একটি অন্তর্নির্মিত স্ক্রীন সহ চাকার যোগাযোগকারীর চেয়েও বেশি কিছু, তবে এটি মানুষের শ্রমকে সম্পূর্ণরূপে নির্মূল করে না।

নার্সদের এখনও রোগী নিয়ে রুমে ঢুকতে হয়। তারা এমন একটি রোবটকেও নিয়ন্ত্রণ করে যা সংক্রমণের সংস্পর্শে আসবে না, অন্তত জৈবিকভাবে, তাই এই ধরনের ডিভাইসগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে সংক্রামক রোগের চিকিৎসায় ব্যবহার করা হবে।

অবশ্যই, কক্ষগুলি উত্তাপ করা যেতে পারে, তবে আপনাকে বায়ুচলাচল করতে হবে যাতে আপনি শ্বাস নিতে পারেন। এই নতুন প্রয়োজন বায়ুচলাচল সিস্টেমজীবাণুর বিস্তার রোধ করা।

ফিনিশ কোম্পানী Genano (6), যা এই ধরনের কৌশলগুলি তৈরি করেছে, চীনের চিকিৎসা প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য একটি এক্সপ্রেস অর্ডার পেয়েছে। কোম্পানির অফিসিয়াল বিবৃতিতে বলা হয়েছে যে কোম্পানির জীবাণুমুক্ত এবং বিচ্ছিন্ন হাসপাতালের কক্ষে সংক্রামক রোগের বিস্তার রোধে সরঞ্জাম সরবরাহ করার ব্যাপক অভিজ্ঞতা রয়েছে। পূর্ববর্তী বছরগুলিতে, তিনি MERS ভাইরাস মহামারী চলাকালীন সৌদি আরবের চিকিৎসা প্রতিষ্ঠানে অন্যান্য জিনিসের মধ্যে ডেলিভারি করেছিলেন। নিরাপদ বায়ুচলাচলের জন্য ফিনিশ ডিভাইসগুলি উহানের 2019-nCoV করোনভাইরাস দ্বারা সংক্রামিত ব্যক্তিদের জন্য বিখ্যাত অস্থায়ী হাসপাতালেও পৌঁছে দেওয়া হয়েছে, ইতিমধ্যে দশ দিনের মধ্যে তৈরি করা হয়েছে।

6. ইনসুলেটরে জেনানো সিস্টেমের ডায়াগ্রাম

পিউরিফায়ারগুলিতে ব্যবহৃত পেটেন্ট প্রযুক্তি "ভাইরাস এবং ব্যাকটেরিয়ার মতো সমস্ত বায়ুবাহিত জীবাণুকে নির্মূল করে এবং মেরে ফেলে," জেনানো অনুসারে। 3 ন্যানোমিটারের মতো ছোট সূক্ষ্ম কণা ক্যাপচার করতে সক্ষম, এয়ার পিউরিফায়ারগুলির রক্ষণাবেক্ষণের জন্য একটি যান্ত্রিক ফিল্টার নেই এবং বায়ু একটি শক্তিশালী বৈদ্যুতিক ক্ষেত্র দ্বারা ফিল্টার করা হয়।

করোনাভাইরাস ভয়ের প্রাদুর্ভাবের সময় আরেকটি প্রযুক্তিগত কৌতূহল দেখা দেয় তাপীয় স্ক্যানার, অন্যান্য জিনিসের মধ্যে ব্যবহৃত, জ্বরে আক্রান্ত ব্যক্তিদের ভারতীয় বিমানবন্দরে তোলা হয়।

ইন্টারনেট - আঘাত বা সাহায্য?

প্রতিলিপি এবং প্রচারের জন্য সমালোচনার বিশাল ঢেউ সত্ত্বেও, ভুল তথ্য এবং আতঙ্ক ছড়ানো, চীনে প্রাদুর্ভাবের পর থেকে সোশ্যাল মিডিয়া সরঞ্জামগুলিও ইতিবাচক ভূমিকা পালন করেছে।

যেমন রিপোর্ট করা হয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, চীনা প্রযুক্তি সাইট টিএমটি পোস্ট, মিনি-ভিডিওর জন্য একটি সামাজিক প্ল্যাটফর্ম। ডুইন, যা বিশ্ব-বিখ্যাত TikTok (7) এর চীনা সমতুল্য, করোনাভাইরাস ছড়িয়ে পড়ার তথ্য প্রক্রিয়া করার জন্য একটি বিশেষ বিভাগ চালু করেছে। হ্যাশট্যাগের নিচে #ফাইট নিউমোনিয়া, শুধুমাত্র ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে তথ্য প্রকাশ করে না, বিশেষজ্ঞের প্রতিবেদন এবং পরামর্শও প্রকাশ করে।

সচেতনতা বাড়ানো এবং গুরুত্বপূর্ণ তথ্য ছড়িয়ে দেওয়ার পাশাপাশি, ডাউইন ভাইরাসের বিরুদ্ধে লড়াই করা ডাক্তার এবং চিকিৎসা কর্মীদের পাশাপাশি সংক্রামিত রোগীদের সহায়তার হাতিয়ার হিসাবে কাজ করার লক্ষ্য রাখে। বিশ্লেষক দানিয়েল আহমেদ টুইট করেছেন যে অ্যাপটি একটি "জিয়াউ ভিডিও প্রভাব" (অর্থাৎ উত্সাহ) চালু করেছে যা ব্যবহারকারীদের ডাক্তার, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদার এবং রোগীদের সমর্থনে ইতিবাচক বার্তা পাঠাতে ব্যবহার করা উচিত। এই ধরনের বিষয়বস্তু বিখ্যাত ব্যক্তি, সেলিব্রিটি এবং তথাকথিত প্রভাবশালীদের দ্বারাও প্রকাশিত হয়।

আজ, এটা বিশ্বাস করা হয় যে স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত সোশ্যাল মিডিয়া প্রবণতাগুলির একটি যত্নশীল অধ্যয়ন বিজ্ঞানী এবং জনস্বাস্থ্য কর্তৃপক্ষকে মানুষের মধ্যে রোগ সংক্রমণের প্রক্রিয়াগুলিকে আরও ভালভাবে চিনতে এবং বুঝতে সাহায্য করতে পারে।

আংশিক কারণ সোশ্যাল মিডিয়া "অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক এবং ক্রমবর্ধমান হাইপারলোকাল" হওয়ার প্রবণতা রয়েছে, তিনি 2016 সালে আটলান্টিককে বলেছিলেন। মার্সেই সালাদ, সুইজারল্যান্ডের লুসানে ফেডারেল পলিটেকনিক স্কুলের একজন গবেষক এবং একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্রের একজন বিশেষজ্ঞ যাকে বিজ্ঞানীরা বলছেন "ডিজিটাল এপিডেমিওলজি". যাইহোক, আপাতত, তিনি যোগ করেছেন, গবেষকরা এখনও বরং বোঝার চেষ্টা করছেন যে সোশ্যাল মিডিয়া স্বাস্থ্য সমস্যাগুলি নিয়ে কথা বলছে যা আসলে মহামারী সংক্রান্ত ঘটনাকে প্রতিফলিত করে নাকি (8)।

8. চীনারা মুখোশ পরে সেলফি তোলে।

এই বিষয়ে প্রথম পরীক্ষার ফলাফল অস্পষ্ট। ইতিমধ্যেই 2008 সালে, গুগল ইঞ্জিনিয়াররা একটি রোগের পূর্বাভাস দেওয়ার সরঞ্জাম চালু করেছিল - গুগল ফ্লু ট্রেন্ডস (জিএফটি)। কোম্পানী উপসর্গ এবং সংকেত শব্দের জন্য Google সার্চ ইঞ্জিন ডেটা বিশ্লেষণ করতে এটি ব্যবহার করার পরিকল্পনা করেছে। সেই সময়ে, তিনি আশা করেছিলেন যে ফলাফলগুলি সঠিকভাবে এবং অবিলম্বে ইনফ্লুয়েঞ্জা এবং ডেঙ্গুর প্রাদুর্ভাবের "রূপরেখা" সনাক্ত করতে ব্যবহার করা হবে - মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের রোগ নিয়ন্ত্রণ ও প্রতিরোধ কেন্দ্রগুলির চেয়ে দুই সপ্তাহ আগে। (CDC), যার গবেষণা ক্ষেত্রের সেরা মান হিসাবে বিবেচিত হয়। যাইহোক, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ইনফ্লুয়েঞ্জা এবং পরে থাইল্যান্ডে ম্যালেরিয়ার প্রাথমিক ইন্টারনেট সংকেত-ভিত্তিক নির্ণয়ের উপর গুগলের ফলাফলগুলি খুব ভুল বলে মনে করা হয়েছিল।

কৌশল এবং সিস্টেম যা বিভিন্ন ইভেন্টের "ভবিষ্যদ্বাণী" করে, সহ। যেমন দাঙ্গা বা মহামারীর বিস্ফোরণ, মাইক্রোসফ্টও কাজ করেছে, যা 2013 সালে, ইসরায়েলি টেকনিওন ইনস্টিটিউটের সাথে, মিডিয়া বিষয়বস্তুর বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে একটি দুর্যোগ পূর্বাভাস প্রোগ্রাম চালু করেছিল। বহুভাষিক শিরোনামগুলির ভাইভিসেকশনের সাহায্যে, "কম্পিউটার বুদ্ধিমত্তা" কে সামাজিক হুমকি চিনতে হয়েছিল।

বিজ্ঞানীরা ঘটনাগুলির নির্দিষ্ট ক্রম পরীক্ষা করেছেন, যেমন অ্যাঙ্গোলার খরা সম্পর্কে তথ্য, যা কলেরার সম্ভাব্য মহামারী সম্পর্কে পূর্বাভাস ব্যবস্থায় ভবিষ্যদ্বাণীর জন্ম দিয়েছে, কারণ তারা খরা এবং রোগের প্রকোপ বৃদ্ধির মধ্যে একটি সংযোগ খুঁজে পেয়েছে। 1986 সালে শুরু হওয়া নিউ ইয়র্ক টাইমসের আর্কাইভাল প্রকাশনাগুলির বিশ্লেষণের ভিত্তিতে সিস্টেমের কাঠামো তৈরি করা হয়েছিল। আরও উন্নয়ন এবং মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়া নতুন ইন্টারনেট সম্পদ ব্যবহার জড়িত.

এ পর্যন্ত, মহামারী সংক্রান্ত পূর্বাভাসে BlueDot এবং Metabiota-এর সাফল্যের উপর ভিত্তি করে, কেউ এই উপসংহারে প্রলুব্ধ হতে পারে যে একটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী প্রাথমিকভাবে "যোগ্য" ডেটার ভিত্তিতে সম্ভব, যেমন পেশাদার, বিশ্বস্ত, বিশেষ উত্স, ইন্টারনেট এবং পোর্টাল সম্প্রদায়ের বিশৃঙ্খলা নয়.

তবে সম্ভবত এটি স্মার্ট অ্যালগরিদম এবং আরও ভাল মেশিন লার্নিং সম্পর্কে?