كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة فايروس كورونا في ووهان

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة فايروس كورونا في ووهان. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل الباحثين لتتبع انتشار المرض والبحث عن علاجات محتملة للفايروس.

ظهر فايروس كورونا في ووهان في ديسمبر، وفي الأشهر القليلة الماضية انتشر في جميع أنحاء الصين وفي أجزاء أخرى من العالم. لا يزال غير معروف كيفية انتشار الفايروس وسرعته، على الرغم من وجود أكثر من 40,000 حالة مؤكدة في الصين. من أجل الحصول على فهم أفضل لانتشار الفايروس وسرعته، يستخدم الباحثون خوارزميات التعلم الآلي التي تركز على البيانات المستخرجة من مواقع التواصل الاجتماعي وأجزاء أخرى من الإنترنت.

على مدار الأسبوع الماضي، يبدو أن معدل العدوى قد انخفض إلى حد ما، ولكن لا يزال غير واضح ما إذا كان المرض يفقد السيطرة أو إذا أصبحت الحالات الجديدة أكثر صعوبة في الكشف عنها. في حين أن بلدان أخرى في جميع أنحاء العالم شهدت فقط بضعة حالات من الفايروس، بالمقارنة مع الصين، لا يزال المجتمع الصحي العالمي قلقًا بشأن khảية انتشار الفايروس. يحاول الباحثون أن يسبقوا انتشار الفايروس باستخدام التعلم الآلي والبيانات الكبيرة التي تم جمعها من الإنترنت.

كما ذكر موقع Wired، قام فريق دولي من الباحثين بجمع البيانات من أجزاء مختلفة من الإنترنت، بما في ذلك المنشورات من الأطباء والمجموعات الطبية، قنوات الصحة العامة، منشورات التواصل الاجتماعي، وتقارير الأخبار، وجمع قاعدة بيانات من النصوص التي قد تتعلق بالفايروس. ثم يقوم الباحثون بتحليل البيانات للاشتباه في انتشار الفايروس خارج حدود الصين، باستخدام تقنيات التعلم الآلي للعثور على الأنماط ذات الصلة في البيانات التي قد تشير إلى كيفية سلوك الفايروس.

يقوم الباحثون بفحص منشورات التواصل الاجتماعي للبحث عن الأعراض المحتملة للفايروس، ويركزون بحثهم على المناطق التي يعتقد الأطباء أن الحالات قد تظهر فيها. يتم معالجة منشورات التواصل الاجتماعي باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، والتي يمكن أن تميز بين المنشورات التي يذكر فيها شخص أعراضه الخاصة وبين منشورات شخص آخر الذي يذكر كلمات متعلقة بالأعراض في سياق آخر (مثل مناقشة الأخبار حول الفايروس).

وفقًا لأليساندرو فيسبيناني، كما ذكر موقع Wired، أستاذ جامعة نورث إيسترن وخبير في تحليل العدوى، يعتقد أن حتى مع تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، من الصعب في بعض الأحيان تتبع انتشار الفايروس لأن خصائص الفايروس لا تزال غير معروفة إلى حد ما، وأغلب منشورات التواصل الاجتماعي هي من الشركات الإعلامية وحاليًا حول تفشي الفايروس في الصين. ومع ذلك، يعتقد فيسبيناني أنه إذا انتشر الفايروس في الولايات المتحدة، سيكون من الأسهل مراقبته بفضل المزيد من المنشورات المتعلقة بالفايروس.

على الرغم من التحدي في الحصول على معلومات ذات صلة حول سلوك الفايروس المحتمل، يبدو أن النموذج الذي أنشأه الباحثون有效ًا إلى حد ما في العثور على أدلة داخل بحر من منشورات التواصل الاجتماعي. كان النموذج الذي استخدمه الباحثون قادرًا على العثور على أدلة على تفشي الفايروس في 30 ديسمبر، على الرغم من أنه استغرق بعض الوقت لتحديد مدى جديّة الوضع. المعلومات التي تم جمعها من خلال التمويل الجماعي يمكن أن تحسن فعالية نماذج تتبع الأمراض بشكل أكبر، حيث تمكن من جمع البيانات ذات الصلة بفعالية أكبر حول الفايروس. على سبيل المثال، تشير تحليل البيانات التي تم جمعها من قبل الأطباء الصينيين إلى أن الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 15 عامًا أكثر مقاومة للفايروس.

يمكن أيضًا دمج الذكاء الاصطناعي مع البيانات التي تم جمعها من الأجهزة المحمولة لإنشاء نماذج يمكن أن تتنبأ بمسار الفايروس ومعدل انتشاره. على سبيل المثال، استخدم باحثون من جامعة ساوثهامبتون بيانات الأجهزة المحمولة لتحديد المسار الذي قد اتخذه الفايروس عند خروجه من ووهان في الأيام التي سبقت ظهوره. كما قام باحثون آخرون بتحليل البيانات التي جمعتها تينسنت، مطور تطبيقات محمول صيني، ووجدوا أن القيود التي فرضتها الحكومة الصينية قد خفضت من انتشار الفايروس، مما أتاح وقتًا حاسمًا لتطوير خطة الهجوم.

كما ذكر موقع Fortune، استخدمت شركة Insilico Medicine الذكاء الاصطناعي لتحديد الجزيئات التي يمكن أن تعالج الفايروس. قام الذكاء الاصطناعي في Insilico بتحديد آلاف الجزيئات المحتملة للدواء خلال أربعة أيام. أوضحت Insilico bahwa ستتم合成 أفضل 100 مرشح وستنشر جميع أبحاثها حول الهياكل الجزيئية لكي يستفيد منها باحثون آخرون. يقوم الباحثون الطبيون والشركات بتسريع تطوير الاختبارات العلاجية، حيث تقوم شركة Gilead ببدء اختبار دواء جديد مضاد للفيروسات في منطقة ووهان.

بعد أن قررت Insilico البدء في البحث عن علاجات، ركزت على إنزيم يسمى 3C-like protease. يعتمد الفايروس على هذا الإنزيم لتكاثره وانتشاره. وفقًا لشركة Insilico، قررت التركيز على هذا الإنزيم لأنَه مشابه جدًا لإنزيمات فيروسية أخرى التي تم توثيق هياكلها بالفعل، ولأن جامعة شنغهاي تيك قد أنشأت نموذجًا للإنزيم 3C-like protease. في غضون أربعة أيام، تمكنت Insilico من توليد مئات الآلاف من الجزيئات المرشحة واختيار حوالي 100 فقط من تلك التي من المحتمل أن تكون مفيدة. تم نشر نتائج البحث مؤخرًا في مستودع bioRxiv و على موقع Insilico.