Jak je umělá inteligence využívána v boji proti koronaviru Wuhan

Umělá inteligence je využívána v boji proti koronaviru Wuhan. Umělá inteligence je používána výzkumníky k sledování šíření nemoci a výzkumu potenciálních léčebných metod pro virus.

Koronavirus se objevil v Číně v prosinci a za dva měsíce se rozšířil po Číně a do dalších částí světa. Ještě není známo, jak nakažlivý je virus a jak rychle se může šířit, ačkoli je目前 více než 40 000 potvrzených případů v Číně. Aby se získalo lepší pochopení toho, jak se virus může šířit a jak rychle se může šířit, výzkumníci používají algoritmy strojového učení zaměřené na data z webu a sociálních médií.

Během uplynulého týdne se míra infekce zdá být snížena, ale není jasné, zda se nemoc dostává pod kontrolu, nebo zda se nové případy stávají obtížněji detekovatelnými. Zatímco jiné země po celém světě zaznamenaly pouze několik případů koronaviru, ve srovnání s Čínou, mezinárodní zdravotnická komunita zůstává znepokojena schopností viru se šířit. Výzkumníci se snaží dostat před šíření viru pomocí strojového učení a velkých dat shromážděných z internetu.

Jak uvádí Wired, mezinárodní tým výzkumníků extrahoval data z různých částí internetu, včetně příspěvků od doktorů a lékařských skupin, veřejných zdravotních kanálů, příspěvků na sociálních médiích a zpravodajských zpráv, a sestavil databázi textu, který by mohl být spojen s koronavirem. Výzkumníci pak analyzují data na známky toho, že se virus může šířit mimo hranice Číny, pomocí technik strojového učení k nalezení relevantních vzorců v datech, které by mohly naznačit, jak se virus chová.

Výzkumníci procházejí příspěvky na sociálních médiích a hledají potenciální příznaky koronaviru, zaměřují se na regiony, kde lékaři předpokládají, že se mohou objevit případy. Příspěvky na sociálních médiích jsou zpracovávány pomocí technik zpracování přirozeného jazyka, které mohou rozlišovat mezi příspěvky, ve kterých osoba zmíní své vlastní příznaky, a příspěvky, ve kterých se objevují slova související s příznaky v jiném kontextu (jako například diskuse o koronaviru).

Podle Alessandra Vespignaniho, jak uvádí Wired, profesora Northeastern University a odborníka na analýzu nákaz, i s pokročilými technikami strojového učení je často obtížné sledovat šíření viru, protože charakteristiky viru jsou stále somewhat neznámé, a většina příspěvků na sociálních médiích pochází od médií a aktuálně se týká výskytu koronaviru v Číně. Vespignani však věří, že pokud by se virus někdy šířil v USA, bylo by snazší ho sledovat díky větším příspěvkům o viru.

Přes obtížnost získání relevantních informací o potenciálním chování koronaviru, model vytvořený výzkumníky se zdá být poměrně účinný při nalezení stop ve velkém množství příspěvků na sociálních médiích. Model používaný výzkumníky byl schopen najít důkazy o virovém propuknutí 30. prosince, ačkoli to trvalo nějaký čas, než se určilo, jak vážná situace bude. Krowdové informace by mohly zlepšit účinnost modelů pro sledování nemocí, protože umožňují efektivnější sběr relevantních dat o viru. Jako příklad, analýza dat shromážděných čínskými lékaři naznačuje, že lidé mladší 15 let jsou odolnější vůči viru.

Umělá inteligence může být také kombinována s daty shromážděnými z mobilních zařízení k vytvoření modelů, které by mohly potenciálně předpovědět směr, kterým se virus šíří, a rychlost šíření. Například, výzkumníci z University of Southampton použili mobilní data k určení cesty, kterou virus mohl mít, když opustil Wuhan v dnech po jeho objevení. Jiní výzkumníci analyzovali data shromážděná společností Tencent, čínským vývojářem mobilních aplikací, a zjistili, že omezení uložená čínskou vládou potenciálně snížila šíření viru, získala tak cenný čas pro vývoj plánu.

Jak uvádí Fortune, startup Insilico Medicine využil umělou inteligenci k identifikaci molekul, které by mohly potenciálně léčit koronavirus. Insilicoova umělá inteligence identifikovala tisíce možných molekul během čtyř dnů. Insilico vysvětlilo, že 100 nejperspektivnějších kandidátů bude syntetizováno a veškerý jejich výzkum na molekulární struktury bude zveřejněn, aby z něj mohli ostatní výzkumníci těžit. Výzkumníci a společnosti urychlují vývoj a testování léčebných metod, přičemž americká biotechnologická společnost Gilead plánuje zahájit okamžitý test nového antivirotického léku v regionu Wuhan.

Po rozhodnutí Insilica začít zkoumat léčebné metody, zaměřilo se na enzym nazývaný 3C-like protease. Koronavirus závisí na tomto enzymu k reprodukci a šíření. Insilico uvedlo, že se rozhodlo pro tento konkrétní enzym, protože je podobný jiným virovým proteázám, jejichž struktury jsou již zdokumentovány, a protože Shanghai Tech University vyvinula model 2019-nCoV 3C-like protease. Během čtyř dnů Insilico bylo schopno vygenerovat stovky tisíc kandidátních molekul a vybrat pouze těch sto, které byly nejpravděpodobněji užitečné. Výsledky výzkumu byly nedávno zveřejněny v repozitáři bioRxiv a na webu Insilica.