Как ИИ используется в борьбе против коронавируса Уханя

Искусственный интеллект используется в борьбе против коронавируса Уханя. Искусственный интеллект используется исследователями для отслеживания распространения заболевания и изучения потенциальных методов лечения вируса.

Коронавирус Уханя проявился в Китае в декабре, и за два месяца с тех пор он распространился по всему Китаю и в другие части мира. Все еще неизвестно, насколько заразен вирус и как быстро он может распространиться, хотя в настоящее время в Китае 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, находится ли заболевание под контролем или новые случаи становятся более трудными для обнаружения. Хотя в других странах мира было зарегистрировано только несколько случаев коронавируса по сравнению с Китаем, мировое здравоохранительное сообщество 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 сообщения врачей и медицинских групп, общественные каналы здравоохранения, сообщения в социальных сетях и новостные репортажи, составив базу данных текста, который может относиться к коронавирусу. Затем исследователи анализируют данные на предмет признаков того, что вирус может распространяться за пределами границ Китая, используя методы машинного обучения для нахождения в данных релевантных закономерностей, которые могут намекнуть на поведение вируса.

Исследователи просеивают социальные сети в поисках потенциальных симптомов коронавируса, сосредотачивая свой поиск на регионах, где врачи полагают, что могут проявиться случаи. Сообщения в социальных сетях обрабатываются с помощью методов обработки естественного языка, которые могут различать сообщения, в которых человек упоминает свои собственные симптомы, и сообщения, в которых человек говорит о симптомах в другом контексте (например, обсуждая новости о коронавирусе).

По словам Алессандро Веспиньяни, как сообщает Wired, профессора Университета Норtheastern и эксперта по анализу заражений, даже с помощью продвинутых методов машинного обучения часто бывает трудно отслеживать распространение вируса, поскольку характеристики вируса все еще частично неизвестны, и большинство сообщений в социальных сетях поступают от медиакомпаний и в настоящее время связаны с вспышкой в Китае. Однако Веспиньяни считает, что если вирус когда-либо возьмет верх в США, его будет легче контролировать благодаря большему количеству сообщений о вирусе.

Несмотря на трудности в получении релевантной информации о потенциальном поведении коронавируса, модель, созданная исследователями, кажется достаточно эффективной для нахождения подсказок в огромном массиве сообщений в социальных сетях. Модель, используемая исследователями, смогла обнаружить признаки вспышки вируса 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 релевантные данные о вирусе. Например, анализ данных, краудсорсинговых китайскими врачами, предполагает, что люди моложе 15 лет более устойчивы к вирусу.

Искусственный интеллект также может быть объединен с данными, собранными с мобильных устройств, для создания моделей, которые могут потенциально предсказать направление распространения вируса, а также скорость его распространения. Например, исследователи из Университета Саутгемптона использовали мобильные данные для определения пути, по которому вирус мог распространиться из Уханя в дни, последовавшие за его проявлением. 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 самых 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 биотехнологическая компания Gilead, базирующаяся в США, планирует начать немедленное тестирование нового противовирусного препарата в регионе Уханя.

После того, как Insilico решил начать исследовать методы лечения, он сосредоточил свое исследование на ферменте под названием 3C-like протеаза. Коронавирус полагается на этот фермент для размножения и распространения. Согласно Insilico, он выбрал этот конкретный фермент, потому что он очень похож на другие вирусные протеазы, структуры которых уже были задокументированы, и потому, что Университет Шанхай Тех 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 будут полезны. Результаты исследования были недавно опубликованы в репозитории bioRxiv и на сайте Insilico.