人工智能如何被用于对抗武汉冠状病毒

人工智能正在被利用来对抗武汉冠状病毒。研究人员正在使用人工智能来跟踪疾病的传播和研究潜在的治疗方法。

武汉冠状病毒于十二月在中国出现，两个月以来，它已经传播到中国其他地区和世界其他地方。目前尚不清楚病毒的传染性和传播速度，尽管中国已经有超过40,000例确诊病例。为了更好地了解病毒的传播情况，研究人员正在使用机器学习算法来分析来自社交媒体和其他互联网来源的数据。

在过去的一周里，感染率似乎有所下降，但尚不清楚疾病是否已经得到控制，还是新病例变得更难被发现。虽然世界其他国家只有少数病例，但与中国相比，全球卫生社区仍然担心病毒的传播。研究人员正在使用机器学习和互联网收集的大数据来预测病毒的传播。

据Wired报道，一个国际研究团队已经从互联网的各个部分提取了数据，包括医生和医疗团体的帖子、公共卫生渠道、社交媒体帖子和新闻报道，编制了一个可能与冠状病毒相关的文本数据库。然后，研究人员使用机器学习技术来分析数据，寻找病毒传播的迹象。

研究人员正在社交媒体帖子中寻找潜在的冠状病毒症状，重点关注医生认为可能出现病例的地区。社交媒体帖子使用自然语言处理技术进行处理，这些技术可以区分个人提到的症状和其他上下文中提到的症状相关词语（例如讨论关于冠状病毒的新闻）。

根据Alessandro Vespignani的说法，Wired报道，东北大学教授和传染病分析专家认为，即使使用先进的机器学习技术，也很难跟踪病毒的传播，因为病毒的特性仍然不太清楚，而且大多数社交媒体帖子来自媒体公司，目前关于中国的爆发。然而，Vespignani认为，如果病毒在美国传播，将会更容易监测，因为会有更多关于病毒的帖子。

尽管获取有关冠状病毒潜在行为的相关信息具有挑战性，但研究人员创建的模型似乎在找到社交媒体帖子中的线索方面是有效的。研究人员使用的模型能够在12月30日发现病毒爆发的证据，尽管需要时间来确定情况的严重程度。 众包信息 可以进一步提高疾病跟踪模型的有效性，因为它可以更高效地收集有关病毒的相关数据。例如，中国医生众包的数据分析表明，15岁以下的人对病毒更具抵抗力。

人工智能也可以与来自移动设备的数据结合，建立可以预测病毒传播方向和速度的模型。例如，南安普顿大学的研究人员使用移动数据来 确定 病毒可能在出现后几天从武汉传播的路径。其他研究人员分析了腾讯（一家中国移动应用开发商）收集的数据，发现中国政府实施的限制可能会减缓病毒的传播，给开发应对计划买到了宝贵的时间。

据Fortune报道，初创公司 Insilico Medicine 使用人工智能识别了可能治疗冠状病毒的分子。Insilico的AI在四天内识别了成千上万个可能的药物分子。Insilico解释说，100个最有前途的候选者将被合成，并将所有关于分子的研究结果发布给其他研究人员使用。医疗研究人员和公司正在加速开发和测试治疗方法，美国生物技术公司Gilead计划在武汉地区立即测试新的抗病毒药物。

Insilico决定开始研究治疗方法后，专注于一种叫做3C-like蛋白酶的酶。冠状病毒依赖于这种酶来繁殖和传播。根据Insilico的说法，他们选择了这个特定的酶，因为它与其他已知结构的病毒蛋白酶非常相似，而且上海科技大学已经开发了2019-nCoV 3C-like蛋白酶的模型。在四天内，Insilico能够生成数十万个候选分子，并选择最有可能有用的100个左右。研究结果最近在bioRxiv仓库和Insilico的网站上发布。