Cum este utilizat inteligența artificială în lupta împotriva coronavirusului Wuhan

Inteligența artificială este utilizată în lupta împotriva coronavirusului Wuhan. Cercetătorii folosesc inteligența artificială pentru a urmări răspândirea bolii și pentru a cerceta posibile tratamente pentru virus.

Coronavirusul Wuhan a apărut în China în decembrie și, în cele două luni de atunci, s-a răspândit în China și în alte părți ale globului. Încă nu se știe exact cât de contagios este virusul și cu ce viteză se poate răspândi, deși există peste 40.000 de cazuri confirmate în China. Pentru a înțelege mai bine cum se poate răspândi virusul și cu ce viteză, cercetătorii folosesc algoritmi de învățare automată care se concentrează pe date extrase din site-urile de socializare și din alte părți ale internetului.

De-a lungul săptămânii trecute, rata de infectare pare să fi scăzut puțin, dar nu este clar dacă boala este sub control sau dacă cazurile noi devin mai greu de detectat. În timp ce alte țări din lume au avut doar câteva cazuri de coronavirus, în comparație cu China, comunitatea mondială a sănătății rămâne îngrijorată de capacitatea virusului de a se răspândi. Cercetătorii încearcă să devanseze răspândirea virusului prin utilizarea învățării automate și a datelor colectate de pe internet.

Conform unui raport din Wired, o echipă internațională de cercetători a extras date din diverse părți ale internetului, inclusiv postări de la medici și grupuri medicale, canale de sănătate publică, postări pe social media și știri, compilând o bază de date de text care ar putea fi legată de coronavirus. Cercetătorii analizează apoi datele pentru a găsi semne că virusul ar putea fi răspândit în afara granițelor Chinei, utilizând tehnici de învățare automată pentru a găsi modele relevante în date care ar putea indica cum se comportă virusul.

Cercetătorii caută postări pe social media care ar putea indica simptome ale coronavirusului, concentrându-se pe regiuni unde medicii cred că ar putea apărea cazuri. Postările pe social media sunt procesate utilizând tehnici de procesare a limbajului natural, care pot distinge între postări în care o persoană menționează propriile simptome și postări în care cuvinte legate de simptome sunt menționate în alt context (cum ar fi discutarea știrilor despre coronavirus).

Conform lui Alessandro Vespignani, așa cum a raportat Wired, profesor la Universitatea Northeastern și expert în analiza contaminării, chiar și cu tehnici avansate de învățare automată, este adesea dificil să urmăriți răspândirea virusului, deoarece caracteristicile virusului sunt încă în mare măsură necunoscute, iar majoritatea postărilor pe social media sunt de la companii media și se referă în prezent la izbucnirea din China. Cu toate acestea, Vespignani crede că, dacă virusul ar lua vreodată amploare în Statele Unite, ar deveni mai ușor de monitorizat, datorită numărului mai mare de postări legate de virus.

În ciuda provocărilor în obținerea de informații relevante despre comportamentul potential al coronavirusului, modelul creat de cercetători pare a fi destul de eficient în găsirea unor indicii într-un mare volum de postări pe social media. Modelul utilizat de cercetători a reușit să găsească dovezi ale unei izbucniri virale la data de 30 decembrie, deși a durat ceva timp pentru a determina exact cât de gravă era situația. Informațiile obținute prin crowdsourcing ar putea îmbunătăți și mai mult eficacitatea modelului de urmărire a bolilor, deoarece permite colectarea mai eficientă a datelor relevante despre virus. De exemplu, o analiză a datelor obținute prin crowdsourcing de către medicii chinezi sugerează că persoanele sub 15 ani sunt mai rezistente la virus.

Inteligența artificială poate fi combinată și cu date colectate de la dispozitive mobile pentru a construi modele care pot prezice direcția și rata de răspândire a virusului. De exemplu, cercetătorii de la Universitatea Southampton au utilizat date mobile pentru a determina traseul pe care virusul ar fi putut să-l urmeze în zilele care au urmat apariției sale în Wuhan. Alți cercetători au analizat date colectate de Tencent, un dezvoltator de aplicații mobile chinez, și au descoperit că restricțiile impuse de guvernul chinez ar putea reduce răspândirea virusului, ceea ce ar oferi timp vital pentru a dezvolta un plan de atac.

Conform unui raport din Fortune, startup-ul Insilico Medicine a utilizat inteligența artificială pentru a identifica molecule care ar putea trata coronavirusul. Inteligența artificială a Insilico a identificat mii de posibile molecule de medicamente în decurs de patru zile. Insilico a explicat că cei 100 de candidați mai promițători vor fi sintetizați și toate cercetările lor asupra structurilor moleculare vor fi publicate pentru a fi utilizate de alți cercetători. Cercetătorii medicali și companiile sunt în curs de a dezvolta și testa tratamente, compania biotehnologică Gilead din Statele Unite planificând să înceapă testarea imediată a unui nou medicament antiviral în regiunea Wuhan.

După ce Insilico a decis să înceapă cercetarea tratamentelor, s-a concentrat pe o enzimă numită 3C-like protease. Coronavirusul se bazează pe această enzimă pentru a se reproduce și răspândi. Conform Insilico, a ales această enzimă specifică deoarece este foarte asemănătoare cu alte proteaze virale a căror structură a fost deja documentată și deoarece Universitatea Tehnică Shanghai a dezvoltat un model al proteazei 3C-like a 2019-nCoV. În decurs de patru zile, Insilico a reușit să genereze sute de mii de molecule candidate și a selectat doar cele câteva sute care erau cel mai probabil să fie utile. Rezultatele cercetării au fost publicate recent în repository-ul bioRxiv și pe site-ul Insilico.