人工智能在抗击武汉冠状病毒方面的应用

人工智能正在被用于抗击武汉冠状病毒。研究人员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12月在中国出现，两个月以来，它已经传播到中国和世界其他地区。目前尚不清楚该病毒的传染性和传播速度如何，尽管中国已经有超过40,000例确诊病例。为了更好地了解该病毒的传播情况，研究人员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，但尚不清楚该病毒是否正在得到控制，还是新病例变得更难被发现。虽然其他国家只有少数病例，但世界卫生组织仍然担心该病毒的传播能力。研究人员使用机器学习和大数据来预测该病毒的传播情况。

据Wired报道，一组国际研究人员从互联网上收集了数据，包括医生和医疗团体的帖子、公共卫生频道、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，寻找可能表明该病毒正在传播的模式。

研究人员通过分析社交媒体帖子来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来区分个人提到的症状和其他上下文中提到的症状（例如讨论新闻关于冠状病毒的帖子）。

据Alessandro Vespignani教授说，即使使用先进的机器学习技术，跟踪该病毒的传播也很困难，因为该病毒的特性尚不完全清楚，大多数社交媒体帖子来自媒体公司，目前主要讨论中国的疫情。然而，Vespignani认为，如果该病毒在美国传播，监测将变得更加容易，因为将有更多关于该病毒的帖子。

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该病毒的相关数据。例如，中国医生的众包数据分析表明，15岁以下的人对该病毒更具抵抗力。

人工智能也可以与移动设备收集的数据结合，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 该病毒可能在出现后的几天内从武汉传播的路径。其他研究人员分析了中国移动应用开发商腾讯收集的数据，发现中国政府实施的限制可能降低了该病毒的传播速度，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 使用人工智能来识别可能治疗冠状病毒的分子。Insilico 的人工智能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，并将他们的所有关于分子的研究成果发布出来，以便其他研究人员可以利用。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一种新的抗病毒药物。

Insilico 决定开始研究治疗方法后，专注于一种称为 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，他们选择了这种特定的酶，因为它与其他病毒蛋白酶的结构非常相似，而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，并选择了大约 100 个最有可能有用的分子。研究结果最近在 bioRxiv 库和 Insilico 的网站上发表。