Mỹ: Đánh bại tất cả hệ thống dự báo, chàng trai trở thành "nhà tiên tri" về dịch Covid-19

Youyang Gu – chàng trai 27 tuổi đang sống cùng bố mẹ tại California, Mỹ – được mệnh danh là “nhà tiên tri” về dịch Covid-19 khi số liệu mà anh đưa ra chính xác vượt trội so với các hệ thống dự báo dịch bệnh uy tín khác.

Youyang Gu – chàng trai trẻ thiết kế hệ thống cảnh báo về dịch Covid-19 với độ chính xác bất ngờ (ảnh: Bloomberg)

Năm 2020, khi dịch Covid-19 bắt đầu lây lan trên toàn thế giới, các quốc gia chủ yếu dựa vào 2 hệ thống dự báo hiện đại nhất nằm đánh giá mức độ nghiêm trọng của dịch bệnh.

Hai hệ thống này, một được phát triển bởi Đại học Hoàng gia London, Anh, một do Viện Đánh giá và Đo lường Sức khỏe (IHME) của Mỹ xây dựng.

Tuy nhiên, hai hệ thống cảnh báo được cho là uy tín nhất thế giới này lại thường xuyên đưa ra số liệu khác nhau.

Mùa hè năm ngoái, IHME dự báo Mỹ có thể ghi nhận khoảng 60.000 người tử vong vì dịch Covid-19, nhưng con số đưa ra bởi Đại học Hoàng gia London lại là 2 triệu người.

Tuy nhiên, cả hai hệ thống trên đều đưa ra kết quả không chính xác. Đến đầu tháng 8.2020, Mỹ ghi nhận khoảng 160.000 người tử vong do virus.

Youyang Gu – người có bằng thạc sĩ toán học và khoa học máy tính tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT) danh tiếng của Mỹ – không hài lòng với cách làm việc của cả hai hệ thống cảnh báo Covid-19.

Mặc dù không có chuyên môn về y học, Gu vẫn tự tin mình có thể xây dựng một hệ thống cảnh báo chính xác hơn về dịch bệnh.

Hệ thống cảnh báo của Gu đóng góp quan trọng vào việc kiểm soát dịch bệnh ở Mỹ (ảnh: Bloomberg)

Mất 1 tuần nghiên cứu, Gu đã xây dựng thành công hệ thống dự báo số người tử vong do Covid-19. Không dừng lại ở đó, Gu còn lập một trang web thông báo dữ liệu về dịch bệnh cho mọi người.

Thuật toán do Gu thiết kế đưa ra kết quả chính xác, vượt xa hệ thống cảnh báo của cả IHME và Đại học Hoàng gia London.

“Hệ thống của Gu là thứ duy nhất mang lại hiệu quả. Các mô hình khác nhiều lần cho thấy sự vô dụng của chúng”, Jeremy Howard – chuyên gia dữ liệu máy tính tại Đại học San Francisco – nói.

“Tính mạng và cuộc sống của nhiều người trong đại dịch phụ thuộc rất lớn vào hệ thống cảnh báo. Youyang Gu là người duy nhất biết xử lý dữ liệu đúng cách”, ông Howard nói thêm.

“Các hệ thống khác tập hợp rất nhiều nguồn dữ liệu để dự báo về số người tử vong do dịch bệnh. Tuy nhiên, hệ thống dự báo của tôi chủ yếu dựa vào số ca tử vong do virus trong quá khứ. Tôi cho rằng đây là nguồn dữ liệu ít bị nhiễu nhất”, Gu nói.

Tháng 4 năm ngoái, hệ thống của Gu cảnh báo Mỹ có thể ghi nhận khoảng 80.000 người tử vong do virus vào ngày 9.5. Kết quả thực tế là 79.926 trường hợp tử vong.

Ngày 18.5 và 27.5, hệ thống của Gu tiếp tục dự báo số người tử vong do Covid-19 ở Mỹ lần lượt là khoảng 90.000 và 100.000 người. Anh tiếp tục chính xác khi số liệu thực tế rất sát so với cảnh báo.

Gu cho rằng hơn 1/2 dân số Mỹ sẽ có khả năng miễn dịch với Covid-19 vào tháng 6 năm nay (ảnh: Bloomberg)

Tháng 5 năm ngoái, hệ thống cảnh báo của Gu cho rằng, Mỹ sẽ đối mặt với làn sóng lây lan Covid-19 lần hai. Tuy nhiên IHME lại cho rằng, dịch Covid-19 ở Mỹ đã dần được kiểm soát và một số bang có thể dỡ bỏ biện pháp kiểm dịch. Một lần nữa, Gu đã đúng.

IHME sau đó phải đối mặt với vô số chỉ trích vì cảnh báo liên tục sai. Tuy nhiên, hệ thống của IHME vẫn được Quỹ Bill & Melinda Gates của tỷ phú Bill Gates tài trợ 500 triệu USD để khắc phục.

Do những dự báo chính xác về dịch bệnh, hệ thống cảnh báo của Gu ngày càng được nhiều người biết đến và theo dõi.

Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh (CDC) Mỹ cũng công bố dữ liệu cảnh báo của Gu lên trang web chính thức. Gu còn nhiều lần họp cùng các quan chức CDC Mỹ.

Tháng 10.2020, hệ thống của Gu dự báo, đến ngày 1.11.2020, Mỹ sẽ ghi nhận 231.000 trường hợp tử vong do Covid-19. Thực tế Mỹ ghi nhận 230.995 trường hợp tử vong do virus vào ngày này.

Hiện tại, Gu chuyển sang thiết kế thuật toán để nghiên cứu thời điểm Mỹ có thể đạt miễn dịch cộng đồng nhờ vắc xin Covid-19.

Anh dự báo rằng đến tháng 6 năm nay, 61% dân Mỹ có thể miễn nhiễm với Covid-19 nhờ vắc xin và có kháng thể sau khi hồi phục vì nhiễm virus.

Nguồn: [Link nguồn]Nguồn: [Link nguồn]