Como a IA está sendo usada na luta contra o coronavírus de Wuhan

A inteligência artificial está sendo utilizada na luta contra o coronavírus de Wuhan. A inteligência artificial está sendo empregada por pesquisadores para rastrear a propagação da doença e pesquisar possíveis tratamentos para o vírus.

O coronavírus de Wuhan surgiu na China em dezembro e, nos dois meses desde então, se espalhou por toda a China e para outras partes do mundo. Ainda não se sabe ao certo quão contagioso é o vírus e quão rapidamente ele pode se espalhar, embora haja atualmente mais de 40.000 casos confirmados na China. Para obter uma melhor compreensão de como o vírus pode se espalhar e quão rápido ele pode se espalhar, os pesquisadores estão utilizando algoritmos de aprendizado de máquina focados em dados coletados de sites de mídia social e outras partes da web.

Ao longo da última semana, a taxa de infecção parece ter diminuído um pouco, mas não está claro se a doença está sendo controlada ou se novos casos estão se tornando mais difíceis de detectar. Enquanto outros países ao redor do mundo têm visto apenas alguns casos de coronavírus, em comparação com a China, a comunidade de saúde global permanece preocupada com a capacidade do vírus de se espalhar. Os pesquisadores estão tentando ficar à frente da propagação do vírus utilizando aprendizado de máquina e grandes dados coletados da internet.

Como relatado pela Wired, uma equipe internacional de pesquisadores extraiu dados de várias partes da internet, incluindo posts de médicos e grupos médicos, canais de saúde pública, posts de mídia social e relatórios de notícias, compilando um banco de dados de texto que possa estar relacionado ao coronavírus. Os pesquisadores então analisam os dados em busca de sinais de que o vírus possa estar se espalhando fora das fronteiras da China, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para encontrar padrões relevantes nos dados que possam indicar como o vírus está se comportando.

Os pesquisadores vasculham posts de mídia social em busca de possíveis sintomas de coronavírus, centrando sua busca em regiões onde os médicos acreditam que os casos possam surgir. Os posts de mídia social são processados utilizando técnicas de processamento de linguagem natural, técnicas que podem distinguir entre posts em que uma pessoa menciona seus próprios sintomas e alguém que diz palavras relacionadas a sintomas em outro contexto (como discutir notícias sobre o coronavírus).

De acordo com Alessandro Vespignani, como relatado pela Wired, professor da Northeastern University e especialista em análise de contágio, argumenta que mesmo com técnicas de aprendizado de máquina avançadas, é frequentemente difícil rastrear a propagação do vírus porque as características do vírus ainda são um pouco desconhecidas, e a maioria dos posts de mídia social são de empresas de mídia e atualmente sobre o surto na China. No entanto, Vespignani acredita que se o vírus algum dia se espalhasse nos EUA, seria mais fácil monitorá-lo graças a mais posts sobre o vírus.

Apesar do desafio em obter informações relevantes sobre o comportamento potencial do coronavírus, o modelo criado pelos pesquisadores parece ser razoavelmente eficaz em encontrar pistas dentro de um grande conjunto de posts de mídia social. O modelo utilizado pelos pesquisadores foi capaz de encontrar evidências de um surto viral em 30 de dezembro, embora tenha levado tempo para determinar quão séria a situação se tornaria. Informações coletadas poderiam melhorar ainda mais a eficácia dos modelos de rastreamento de doenças, pois permitem a coleta mais eficiente de dados relevantes sobre o vírus. Como exemplo, uma análise de dados coletados por médicos chineses sugere que pessoas com menos de 15 anos de idade são mais resistentes ao vírus.

A inteligência artificial também pode ser combinada com dados coletados de dispositivos móveis para construir modelos que possam potencialmente prever a direção em que o vírus está se espalhando, bem como a taxa de propagação. Por exemplo, pesquisadores da Universidade de Southampton usaram dados móveis para determinar o caminho que o vírus pode ter tomado ao sair de Wuhan nos dias seguintes à sua manifestação. Outros pesquisadores analisaram dados coletados pelo Tencent, um desenvolvedor de aplicativos móveis chinês, e descobriram que as restrições impostas pelo governo chinês podem reduzir a propagação do vírus, comprando tempo valioso para desenvolver um plano de ataque.

Como relatado pela Fortune, a startup Insilico Medicine utilizou inteligência artificial para identificar moléculas que poderiam potencialmente tratar o coronavírus. A IA da Insilico identificou milhares de moléculas de drogas possíveis ao longo de quatro dias. A Insilico explicou que os 100 candidatos mais promissores serão sintetizados e toda a sua pesquisa sobre estruturas moleculares será publicada para que outros pesquisadores possam aproveitá-la. Pesquisadores médicos e empresas estão acelerando o desenvolvimento e teste de tratamentos, com a empresa de biotecnologia dos EUA Gilead planejando iniciar o teste imediato de um novo medicamento antiviral dentro da região de Wuhan.

Depois que a Insilico decidiu começar a pesquisar tratamentos, ela se concentrou em uma enzima chamada 3C-like protease. O coronavírus depende dessa enzima para se reproduzir e se espalhar. De acordo com a Insilico, ela decidiu por essa enzima específica porque é bastante semelhante a outras proteases virais cujas estruturas já foram documentadas, e porque a Universidade de Tecnologia de Xangai havia desenvolvido um modelo da 3C-like protease do 2019-nCoV. Em um período de quatro dias, a Insilico foi capaz de gerar centenas de milhares de moléculas candidatas e escolher apenas as cem ou mais que eram mais prováveis de ser úteis. Os resultados da pesquisa foram recentemente publicados no repositório bioRxiv e no site da Insilico.