Моніторинг поширення коронавірусу
Поки що штучний інтелект не може зупинити новий коронавірус або замінити професійних епідеміологів, але вперше ця технологія стала корисним інструментом моніторингу та відповіді на існуючу кризу.
Під час минулих епідемій штучний інтелект не був здатний принести якоїсь помітної користі через брак даних, необхідних для роботи таких алгоритмів. Але вже сьогодні мільйони дописів у соціальних мережах та на новинних сайтах про китайський коронавірус дозволяють алгоритмам у режимі реального часу генерувати інформацію для служб охорони здоров’я, що займаються відстеженням розповсюдження нової хвороби.
Так, наприклад, атипова пневмонія SARS у 2003 році забрала життя майже 800 людей, але під час самої епідемії з Китаю надходило досить мало інформації щодо поточного стану справ. Цього разу ситуація зовсім інша і весь світ може спостерігати за темпами поширення вірусу практично в режимі онлайн, завдяки інформації з численних новинних сайтів та соціальних мереж.
Читайте також: Очевидиця: В Китаї паніки немає, але маски розкупили
Штучний інтелект дозволяє систематично обробляти всю доступну інформацію і максимально оперативно надавати дані у відповідні служби. Варто зауважити, що ця технологія наразі не замінює традиційні методи збору інформації такими службами, а лише доповнює офіційні дані для максимально швидкого прийняття рішень в умовах надзвичайно динамічного середовища.
Алгоритми машинного навчання дуже добре виявляють взаємозв’язки у даних, що можуть бути непомітні на перший погляд. Наприклад, вони можуть виявити групи найбільшого ризику за місцем проживання або іншими характеристиками. Ця інформація дозволяє відповідним службам краще передбачити, наскільки далеко та як швидко може поширитися спалах вірусу, а також які групи людей найбільше наражаються на ризики зараження.
Крім того, ресурс healthmap.org співпрацює з Бостонським стартапом Buoy Health для розробки методу, що дозволив би легше відрізняти симптоми коронавірусу від симптомів звичайного сезонного грипу. Цей напрям є дуже важливим для стримування епідемії – чим швидше будуть виявляти та ізолювати хворих на коронавірус, тим більше буде шансів обмежити глобальний вплив цього вірусу.
Також, розглядається можливість використання алгоритмів машинного навчання при випробовуванні різних методів лікування. Поки що рано про це говорити, але коли буде зібрано достатньо даних, нові технології можуть допомогти швидше виявити найбільш ефективний спосіб лікування китайського коронавірусу.
Читайте також: Кількість смертей від китайського коронавірусу сягнула 350
Винайдення ліків
Минулого тижня медичний світ сколихнула інформація про те, що вперше в історії ліки, винайдені за допомогою штучного інтелекту, будуть випробувані на людях.
Препарат був створений у кооперації між британським стартапом Exscientia та японською фармацевтичною компанією Sumitomo Dainippon Pharma. Планується використовувати його для лікування пацієнтів, що мають обсесивно-компульсивний розлад (ОКР). Перші випробування пройдуть в Японії. Далі, у випадку успіху, будуть проведені і глобальні тести.
Як правило, розробка медикаментів до моменту випробування на людях займає до п’яти років. В даному ж випадку препарат досяг стадії випробування лише за 12 місяців.
Молекула, відома як DSP-1181 була створена за допомогою алгоритмів, які відфільтровували потенційні сполуки, перевіряючи їх за величезною кількістю параметрів. Щоб знайти потрібну молекулу, потрібно прийняти мільярди рішень, і не дивно, що алгоритми машинного навчання можуть пройти цей шлях швидше.
За такою ж схемою, штучний інтелект може підбирати препарати для лікування будь-яких захворювань. Компанія Exscienta вже працює над розробкою препаратів для лікування раку і серцево-судинних захворювань, і сподівається, що до кінця року ще одна молекула буде готова до клінічних випробувань.
Читайте також: Декілька випадків інфікування новим коронавірусом зареєстрували в Європі та Росії
Багато експертів вважають, що штучний інтелект має величезний потенціал у сфері розробки медичних препаратів, і можливо навіть, років через 10 усі препарати будуть розроблятися за допомогою штучного інтелекту.
Однак, не всі поділяють такий оптимізм. Медичний хімік Дерек Лоу вважає, що користь алгоритмів у процесі розробки ліків є наразі перебільшеною. Штучний інтелект дійсно допоміг знайти потенційно корисну формулу швидше, ніж це роблять люди. Проте, пошук такої формули не є основною проблемою при розробці нових медичних препаратів.
Фактично, на першій стадії, люди або в даному випадку алгоритм, намагаються «вгадати», яка формула потенційно може спрацювати. У вчених наразі просто недостатньо інформації для того, щоб зробити більш-менш надійне передбачення щодо того, як препарат діятиме на пацієнтів з ОКР, депресією, тривожністю, тощо. На фазі клінічних випробувань дуже часто виявляється, що було обрано неправильну ціль для даного препарату, що теперішнє розуміння хвороби є неправильним або неповним, або ж, що новий препарат є надто токсичним.
Ці проблеми на даний момент не вирішуються штучним інтелектом, а отже, шанси новоствореного препарату пройти клінічні випробування такі ж низькі, як і у інших новостворених сполук, і складають не більше 5-10%.