Wuhan 코로나바이러스와의 전쟁에서 AI가 어떻게 사용되고 있는가

인공 지능은 Wuhan 코로나바이러스와의 전쟁에서 사용되고 있다. 연구자들은 인공 지능을 사용하여 질병의 확산을 추적하고 바이러스의 잠재적인 치료법을 연구하고 있다.

우한 코로나바이러스는 중국에서 12월에 처음 나타났고, 그 이후로 중국과 세계 다른 지역으로 확산되었다. 아직 바이러스의 전염성과 확산 속도가 정확히 알려지지 않았지만, 중국 내에서 확인된 경우만 4만 건이 넘는다. 연구자들은 바이러스의 확산을 더 잘 이해하고 바이러스의 확산 속도를 예측하기 위해 소셜 미디어 사이트와 웹의 다른 부분에서 데이터를 수집하여 기계 학습 알고리즘을 사용하고 있다.

지난 주 동안 감염률이 조금 감소한 것으로 보이지만, 질병이 통제되기 시작했는지 아니면 새로운 경우가 더 어려워지기 시작했는지 불분명하다. 다른 국가에서는 중국에 비해 몇 건의 코로나바이러스 경우만 보고되었지만, 세계 보건 커뮤니티는 바이러스의 확산 능력에 대해 여전히 우려한다. 연구자들은 기계 학습과 인터넷에서 수집된 빅데이터를 사용하여 바이러스의 확산을 예측하려고 한다.

와이어드에 따르면, 국제 연구자 팀은 인터넷의 다양한 부분에서 데이터를 추출하여 의사와 의료 그룹, 공중 보건 채널, 소셜 미디어 게시, 뉴스 보고서 등 코로나바이러스와 관련된 텍스트 데이터베이스를 구축했다. 연구자들은 데이터를 분석하여 바이러스가 중국 국경 밖에서 확산할 수 있는 징후를 찾기 위해 기계 학습 기술을 사용하고 있다.

연구자들은 소셜 미디어 게시물을 분석하여 코로나바이러스 증상을 찾고 있다. 의사들이 경우가 나타날 수 있다고 생각하는 지역을 중심으로 검색을 진행하고 있다. 소셜 미디어 게시물을 자연어 처리 기술을 사용하여 처리하여 개인이 자신의 증상을 언급하는 게시물을 구분한다.

노스이스턴 대학교 교수이자 전염병 분석 전문가인 알레산드로 베스피냐니는, 와이어드에 따르면, 바이러스의 특성이 아직 충분히 알려지지 않았기 때문에 바이러스의 확산을 추적하는 것이 어려울 수 있다고 주장한다. 그러나 베스피냐니는 바이러스가 미국에서 확산하기 시작하면 더 쉽게 추적할 수 있을 것이라고 믿는다.

코로나바이러스에 대한 잠재적인 행동에 대한 관련 정보를 얻는 것이 어려운데도, 연구자들이 생성한 모델은 소셜 미디어 게시물을 분석하여 유용한 정보를 찾는 데相当 효과적이다. 연구자들의 모델은 12월 30일에 바이러스 발병의 증거를 발견할 수 있었지만, 상황의 심각성을 판단하는 데 시간이 걸렸다. 크라우드소싱 정보를 사용하면 질병 추적 모델의 효과를 더욱提高할 수 있다. 예를 들어, 중국 의사들이 크라우드소싱한 데이터 분석에 따르면 15세 미만의 사람들이 바이러스에 더 강한 저항력을 가지고 있다.

인공 지능은 또한 모바일 기기에서 수집된 데이터와 결합하여 바이러스의 확산 방향과 속도를 예측할 수 있는 모델을 구축하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사우스햄프턴 대학교의 연구자들은 모바일 데이터를 사용하여 바이러스가 우한에서 확산한 경로를 결정했다. 다른 연구자들은 중국 모바일 앱 개발사인 텐센트의 데이터를 분석하여 중국 정부가施行한 제한이 바이러스의 확산을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 발견했다.

포춘에 따르면, 인실리코 메디신이라는 스타트업은 인공 지능을 사용하여 코로나바이러스 치료제로 사용될 수 있는 분자를 식별했다. 인실리코의 AI는 4일 동안 수천 개의 분자를 식별했다. 인실리코는 가장 유망한 100개 후보를 합성하고 모든 연구 결과를 다른 연구자들이 사용할 수 있도록 공개할 계획이다. 의료 연구자와 회사들은 치료제 개발과 테스트를 급하게 진행하고 있다. 미국의 바이오 테크 회사인 길리어드는 우한 지역에서 새로운 항바이러스 약물의 테스트를 곧 시작할 계획이다.

인실리코는 3C-like 프로테이스라는 효소를 연구하기로 결정했다. 코로나바이러스는 이 효소를 사용하여 복제되고 확산된다. 인실리코는 이 효소를 연구하기로 결정한 이유는 이미 구조가 문서화된 다른 바이러스 프로테이스와 매우 유사하기 때문이다. 또한 상하이 테크 대학교는 2019-nCoV 3C-like 프로테이스의 모델을 개발했다. 인실리코는 4일 동안 수십 만 개의 후보 분자를 생성하고 가장 유용할 가능성이 높은 100개 정도만 선택했다. 연구 결과는 최근 바이오리비브와 인실리코의 웹사이트에 게시되었다.