Как ИИ используется в борьбе с коронавирусом Вуханя

Искусственный интеллект используется в борьбе с коронавирусом Вуханя. Искусственный интеллект используется исследователями для отслеживания распространения заболевания и исследования потенциальных методов лечения вируса.

Коронавирус Вуханя проявился в Китае в декабре, и за два месяца с тех пор он распространился по всей территории Китая и в другие части мира. Все еще неизвестно, насколько заразен вирус и как быстро он может распространиться, хотя в настоящее время в Китае зарегистрировано более 40 000 подтвержденных случаев. Чтобы лучше понять, как вирус может распространиться и как быстро он может распространиться, исследователи используют алгоритмы машинного обучения, ориентированные на данные, полученные из социальных сетей и других частей интернета.

За прошедшую неделю темп заражения, кажется, немного снизился, но неясно, контролируется ли заболевание или новые случаи становятся более трудными для обнаружения. Хотя другие страны мира зарегистрировали только несколько случаев коронавируса по сравнению с Китаем, мировое сообщество здравоохранения остается обеспокоенным способностью вируса распространяться. Исследователи пытаются опередить распространение вируса, используя машинное обучение и большие данные, собранные из интернета.

Как сообщает Wired, международная команда исследователей извлекла данные из различных частей интернета, включая посты врачей и медицинских групп, общественные каналы здравоохранения, посты в социальных сетях и новостные репортажи, составив базу данных текста, который может быть связан с коронавирусом. Затем исследователи анализируют данные на предмет признаков того, что вирус может распространяться за пределами границ Китая, используя методы машинного обучения для поиска соответствующих закономерностей в данных, которые могут намекнуть на поведение вируса.

Исследователи просеивают посты в социальных сетях в поисках потенциальных симптомов коронавируса, сосредотачиваясь на регионах, где врачи считают, что могут проявиться случаи. Посты в социальных сетях обрабатываются с помощью методов обработки естественного языка, которые могут различать посты, в которых человек упоминает свои собственные симптомы, и посты, в которых люди говорят о симптомах в другом контексте (например, обсуждая новости о коронавирусе).

По словам Алессандро Веспиньяни, как сообщает Wired, профессора Северо-Восточного университета и эксперта по анализу заражения, даже с помощью передовых методов машинного обучения часто бывает трудно отслеживать распространение вируса, поскольку характеристики вируса все еще несколько неизвестны, и большинство постов в социальных сетях исходят от компаний СМИ и в настоящее время посвящены вспышке в Китае. Однако Веспиньяни считает, что если вирус когда-либо возьмет верх в США, его станет легче контролировать благодаря большему количеству постов, связанных с вирусом.

Несмотря на сложность получения актуальной информации о потенциальном поведении коронавируса, модель, созданная исследователями, кажется, является достаточно эффективной для поиска подсказок в огромном массиве постов в социальных сетях. Модель, используемая исследователями, смогла обнаружить признаки вспышки 30 декабря, хотя потребовалось время, чтобы определить, насколько серьезной станет ситуация. Краудсорсинговая информация может еще больше повысить эффективность моделей отслеживания заболеваний, поскольку она позволяет более эффективно собирать актуальные данные о вирусе. Например, анализ данных, собранных китайскими врачами, показывает, что люди моложе 15 лет более устойчивы к вирусу.

Искусственный интеллект также может быть объединен с данными, собранными с мобильных устройств, для построения моделей, которые потенциально могут предсказать направление распространения вируса, а также скорость его распространения. Например, исследователи из Университета Саутгемптона использовали мобильные данные для определения пути, который вирус мог пройти, когда он распространился из Вуханя в дни после его проявления. Другие исследователи проанализировали данные, собранные компанией Tencent, китайским разработчиком мобильных приложений, и обнаружили, что ограничения, введенные китайским правительством, потенциально могут снизить распространение вируса, выигрывая ценное время для разработки плана действий.

Как сообщает Fortune, стартап Insilico Medicine использовал искусственный интеллект для выявления молекул, которые потенциально могут лечить коронавирус. ИИ Insilico выявил тысячи возможных молекул препаратов за четыре дня. Insilico объяснил, что 100 наиболее перспективных кандидатов будут синтезированы, и все их исследования по молекулярным структурам будут опубликованы для использования другими исследователями. Медицинские исследователи и компании ускоряют разработку и тестирование методов лечения, и американская биотехнологическая компания Gilead планирует начать немедленное тестирование нового противовирусного препарата в регионе Вуханя.

После того, как Insilico решил начать исследовать методы лечения, он сосредоточился на ферменте под названием 3C-like протеаза. Коронавирус полагается на этот фермент для размножения и распространения. Согласно Insilico, он выбрал именно этот фермент, потому что он очень похож на другие вирусные протеазы, структуры которых уже были задокументированы, и потому что Шанхайский технологический университет разработал модель 2019-nCoV 3C-like протеазы. За четыре дня Insilico смог сгенерировать сотни тысяч кандидатных молекул и выбрать только те, которые с наибольшей вероятностью окажутся полезными. Результаты исследования были недавно опубликованы в репозитории bioRxiv и на сайте Insilico.