Hogyan küzd az AI a koronavírus kitörésével?


Válasz 1:

A mesterséges intelligencia leküzdheti a jövőbeni koronavírust

.

Az olyan betegségkitörések, mint a koronavírus, gyakran túl gyorsan bontakoznak ki, hogy a tudósok gyógymódot találjanak. De a jövőben a mesterséges intelligencia segíthet a kutatóknak jobb munkát végezni.

Noha valószínűleg már késő, hogy a fiatal technológia fontos szerepet játsszon a jelenlegi járványban, remény van a következő kitörésekre. Az AI jó az adatok halmozása során, hogy olyan kapcsolatokat találjon, amelyek megkönnyítik annak meghatározását, hogy milyen kezelések működhetnek, vagy milyen kísérleteket kell végezni a következőkben.

A kérdés az, hogy a Big Data mikor fog felmerülni, ha csak csekély információt kap az olyan újonnan kialakult betegségről, mint például a Covid-19, amely először tavaly Kínában alakult ki, és körülbelül két hónap alatt több mint 75 000 embert sújtott.

Így ígéretes az a tény, hogy a kutatóknak sikerült elkészíteni az új vírus génszekvenálását az első bejelentett esetektől számított hetekben, mivel ez azt mutatja, hogy sokkal azonnali adatok állnak rendelkezésre most, amikor kitörések történnek.

Andrew Hopkins, az angliai székhelyű startup Exscientia Ltd., Oxford vezérigazgatója egyike azoknak, akik a mesterséges intelligencia képzésében segítik a kábítószer-felfedezéseket. Úgy gondolja, hogy az új kezelések az AI-nek köszönhetően a következő évtizedben mindössze 18–24 hónap alatt eljuthatnak a koncepciótól a klinikai tesztelésig.

Az Exscientia kifejlesztett egy új vegyületet rögeszmés-kényszeres rendellenességek kezelésére, amelyet készen áll a laboratóriumi tesztelésre, kevesebb mint egy év elteltével a kezdeti kutatási szakaszban. A társaság szerint ez körülbelül ötször gyorsabb az átlagnál.

A cambridge-i Healx hasonló megközelítést alkalmaz, de gépi tanulással alkalmazza a meglévő gyógyszerek új felhasználási lehetőségeit. Mindkét társaság algoritmusait olyan információkkal táplálja - forrásokból, mint a folyóiratok, az orvosbiológiai adatbázisok és a klinikai vizsgálatok -, hogy segítsenek új betegségek kezelésére.

Emberi felügyelet

A két vállalat humán kutatókból álló csoportot vesz igénybe, hogy az AI-vel együtt dolgozzon a folyamat irányításában. Az Exscientia Centaur-kémikusnak nevezett megközelítésében a drogtervezők segítik az algoritmusstratégiák megtanítását a vegyületek keresésére. A Healx eljuttatja az AI előrejelzéseit azokhoz a kutatókhoz, akik elemzik az eredményeket és eldöntik, hogy mit akarnak folytatni.

Neil Thompson, a Healx tudományos vezetője elmondta, hogy a technikát alkalmazhatják olyan járványok ellen, mint a koronavírus, mindaddig, amíg elegendő adat áll rendelkezésre az új betegségről. A Healx nem dolgozik a koronavírus leküzdésében vagy annak technológiájának megjavításában a járványkitörésekhez, de ez nem lenne nyújtás.

"Nagyon közel vagyunk" - mondta Thompson egy interjúban. „Nem kellene sokat változtatnunk az általunk használt AI algoritmusokban. Megvizsgáljuk, hogy a gyógyszer tulajdonságait a betegség jellemzőihez igazítsuk-e. ”

A mesterséges intelligencia algoritmusok már elkezdenek gyógyszereket kidolgozni azokról a betegségekről, amelyekről ismertünk. A Massachusettsi Technológiai Intézet kutatói csütörtökön elmondták, hogy a módszerrel olyan új, hatékony antibiotikum-vegyületet azonosítottak, amely számos problémás baktériumot elpusztíthat, még azokat is, amelyek jelenleg más kezelésekkel szemben is rezisztensek.

Ezen technológiák egyik előnye a klinikai tesztelés. Még az egyik betegség gyógyítására már biztonságos gyógyszereket ismételten meg kell vizsgálni, mielőtt felírnák egy másik betegséget. Bizonyos személyek biztonságosságának és hatékonyságának bizonyítása évekkel telt el, mire a szabályozó hatóságokhoz fordul.

A hatékonyság érdekében az AI-alapú gyógyszerfejlesztőknek idő előtt meg kellene tervezniük, ki kell választaniuk a jövőben valószínűleg problémákat okozó vírusgenomot, és célba kell venniük azt, ha kevés ösztönző van erre.

Köszönöm.


Válasz 2:

A játék már be van kapcsolva!

Ha nem a koronavírus esetében, akkor legalább a szuperbugák esetében. Az MIT és a Harvard kutatói az AI-t használtak egy új antibiotikum azonosítására, amely képes sok gyógyszer-rezisztens baktérium elpusztítására. Gépi tanulási algoritmust tanultak a fertőzések leküzdésére képes kémiai vegyületek elemzésére a meglévő gyógyszerektől eltérő mechanizmusok felhasználásával.

Tanulmányozták modellüket 2500 molekulán, hogy azonosítsák a vegyületet (Halicinnek hívták) a betegektől és a laboratóriumokban termesztett baktériumoktól való tesztelés céljából. A „Halicin” számos gyógyszer-rezisztens baktériumot megölhet, köztük

mycobactirium tuberculosis, Clostridium difficile

és

acinetobacter baumannii.

A Halicin két egeret gyógyított meg, amelyek fertőzöttek

A.baumannii.

Mellesleg, sok iraki és afganisztáni amerikai katona azonos fertőzöttséggel fertőződött meg. A jelentés szerint a két egér bőrére felvitt halicin kenőcs csak 24 órán belül teljesen meggyógyította őket.

A prediktív számítógépes modellek használata a kábítószer-felfedezésben nem újdonság, ám eddig a legjobb eredmény a Halicin.

A kutatók szerint prediktív modelljük megteheti azt, ami meglehetősen drága a hagyományos kísérleti megközelítésekhez.

A Halicin sikere az emberi történelem döntő szakaszában érkezik. A becslések szerint 2050-re a gyógyszeres rezisztens baktériumok miatti halálesetek eléri a 10 milliót.

További munkára van szükség annak érdekében, hogy a halicin felhasználható legyen az emberekben. Noha algoritmusukat baktériumokra tervezték, lehet, hogy „frissíthető” a vírusok elleni küzdelemben is.


Válasz 3:

Képzelje el, hogy egy kínai kórházban 1000 eset fordul elő hasonló tünetekkel, mit csinál a kórház? Noha a tünetekkel és a diagnózissal kapcsolatos összes információ dokumentálva van és elektronikusan rendelkezésre áll, az egészségügyi osztály képes meghozni a szükséges és megfelelő intézkedéseket.

Az AI kiváló és gyors a minták felismerésében, hasonlóságok a gyors észleléshez. Egy példa erre

A Google keresés képes

a lehetséges betegségek felderítése világszerte. Csak az egyszerű keresési mintákkal, az AI valóban képes felfedezni a lehetséges fenyegetéseket és járványokat, amelyek világszerte nagy arányban váltanak ki.

Visszatérve a Corona Virus-ba, miután Kína dokumentálta a betegség tüneteit és diagnosztizálta, megosztja ezt az információt az összes többi kormányzati szervezettel, amely gyorsan felállíthat hőérzékelőket, amelyek képesek lekérdezni ezeket a tüneteket mutató embereket, és valószínűleg fertőzöttnek vagy hordozónak minősítik őket. vagy immunrendszer. Mivel a vírusok gyorsan mutálnak, hajlamosak megváltoztatni a megjelenésüket, a tünetek megváltozhatnak és nehezen diagnosztizálhatók. De az AI-vel Kína képes segíteni a kormányokat azokkal az emberekkel, akik Kínából költöztek, különösen Wuhanba, majd nemzetközileg költöztek a városok között. Ezt az információt az AI elemezheti, hogy felfedezze a városok és kórházak híreit, hogy összerakják a puzzle darabjait.

Remélem ez segít!


Válasz 4:

Az utóbbi időben, ha több beteg adatai vannak, akkor nem tudunk azonosítani és megtalálni a mintákat, a korona-pozitív betegeket. Ezt követően ellenőrizhetünk egy új beteget, hogy megjósoljuk a minta alapján, hogy lehet-e fertőzött-e vagy sem. Ennek elválasztására klasszikus gépi tanulás vagy mély tanulási technikák alkalmazhatók.

Általánosabban fogalmazva, nagyon óvatosnak kell lennünk, és kölcsönhatásba kell lépnünk az orvosi területen dolgozó emberekkel, hogy elemezzük a mintát, hogy általánosítsuk, mi történik valójában, milyen változások és mechanizmusok válnak a vírus által a testben a modell jobb megértése érdekében.


Válasz 5:

Az olyan betegségkitörések, mint a koronavírus, gyakran túl gyorsan bontakoznak ki, hogy a tudósok gyógymódot találjanak. De a jövőben a mesterséges intelligencia segíthet a kutatóknak jobb munkát végezni.

Noha valószínűleg már késő, hogy a fiatal technológia fontos szerepet játsszon a jelenlegi járványban, remény van a következő kitörésekre. Az AI jó az adatok halmozása során, hogy olyan kapcsolatokat találjon, amelyek megkönnyítik annak meghatározását, hogy milyen kezelések működhetnek, vagy milyen kísérleteket kell végezni a következőkben.

A kérdés az, hogy a Big Data mikor fog felmerülni, ha csak csekély információt kap az olyan újonnan kialakult betegségről, mint például a Covid-19, amely először tavaly Kínában alakult ki, és körülbelül két hónap alatt több mint 75 000 embert sújtott.

Így ígéretes az a tény, hogy a kutatóknak sikerült elkészíteni az új vírus génszekvenálását az első bejelentett esetektől számított hetekben, mivel ez azt mutatja, hogy sokkal azonnali adatok állnak rendelkezésre most, amikor kitörések történnek.

Andrew Hopkins, az angliai székhelyű startup Exscientia Ltd., Oxford vezérigazgatója egyike azoknak, akik a mesterséges intelligencia képzésében segítik a kábítószer-felfedezéseket. Úgy gondolja, hogy az új kezelések az AI-nek köszönhetően a következő évtizedben mindössze 18–24 hónap alatt eljuthatnak a koncepciótól a klinikai tesztelésig.

Az Exscientia kifejlesztett egy új vegyületet rögeszmés-kényszeres rendellenességek kezelésére, amelyet készen áll a laboratóriumi tesztelésre, kevesebb mint egy év elteltével a kezdeti kutatási szakaszban. A társaság szerint ez körülbelül ötször gyorsabb az átlagnál.

A cambridge-i Healx hasonló megközelítést alkalmaz, de gépi tanulással alkalmazza a meglévő gyógyszerek új felhasználási lehetőségeit. Mindkét társaság algoritmusait olyan információkkal táplálja - forrásokból, mint a folyóiratok, az orvosbiológiai adatbázisok és a klinikai vizsgálatok -, hogy segítsenek új betegségek kezelésére.

Emberi felügyelet

A két vállalat humán kutatókból álló csoportot vesz igénybe, hogy az AI-vel együtt dolgozzon a folyamat irányításában. Az Exscientia Centaur-kémikusnak nevezett megközelítésében a drogtervezők segítik az algoritmusstratégiák megtanítását a vegyületek keresésére. A Healx eljuttatja az AI előrejelzéseit azokhoz a kutatókhoz, akik elemzik az eredményeket és eldöntik, hogy mit akarnak folytatni.

Neil Thompson, a Healx tudományos vezetője elmondta, hogy a technikát alkalmazhatják olyan járványok ellen, mint a koronavírus, mindaddig, amíg elegendő adat áll rendelkezésre az új betegségről. A Healx nem dolgozik a koronavírus leküzdésében vagy annak technológiájának megjavításában a járványkitörésekhez, de ez nem lenne nyújtás.

"Nagyon közel vagyunk" - mondta Thompson egy interjúban. „Nem kellene sokat változtatnunk az általunk használt AI algoritmusokban. Megvizsgáljuk, hogy a gyógyszer tulajdonságait a betegség jellemzőihez igazítsuk-e. ”

A mesterséges intelligencia algoritmusok már elkezdenek gyógyszereket kidolgozni azokról a betegségekről, amelyekről ismertünk. A Massachusettsi Technológiai Intézet kutatói csütörtökön elmondták, hogy a módszerrel olyan új, hatékony antibiotikum-vegyületet azonosítottak, amely számos problémás baktériumot elpusztíthat, még azokat is, amelyek jelenleg más kezelésekkel szemben is rezisztensek.

Ezen technológiák egyik előnye a klinikai tesztelés. Még az egyik betegség gyógyítására már biztonságos gyógyszereket ismételten meg kell vizsgálni, mielőtt felírnák egy másik betegséget. Bizonyos személyek biztonságosságának és hatékonyságának bizonyítása évekkel telt el, mire a szabályozó hatóságokhoz fordul.

A hatékonyság érdekében az AI-alapú gyógyszerfejlesztőknek idő előtt meg kellene tervezniük, ki kell választaniuk a jövőben valószínűleg problémákat okozó vírusgenomot, és célba kell venniük azt, ha kevés ösztönző van erre.

Egy másik akadály a képzett személyzet megtalálása.

"Nehéz olyan embereket találni, akik képesek lennének működni az AI és a biológia kereszteződésén, és a nagyvállalatok számára nehéz gyors döntéseket hozni az ilyen technológiáról" - mondta Irina Haivas, az Atomico kockázatitőke-társaság partnere és a korábbi sebész a Healx igazgatósága. "Nem elég egy AI mérnök lenni, meg kell értenie és meg kell értenie a biológia alkalmazását."


Válasz 6:

Amikor először rejtélyes betegség jelentkezik, a kormányoknak és a közegészségügyi hatóságoknak nehéz gyorsan összegyűjteni információkat és összehangolni a válaszokat. Az új mesterséges intelligencia technológia azonban automatikusan bányászhat hírek és online tartalmak révén szerte a világon, segítve a szakembereket azon potenciális rendellenességek azonosításában, amelyek potenciális járványhoz vezetnek vagy még rosszabbá válhatnak. Más szavakkal, új AI főnökeink segíthetnek abban, hogy kijussunk a következő pestisből.

Ezek az új

AI

A képességek teljes menetben vannak a koronavírus kitörésével, amelyet egy kanadai székhelyű cég, a BlueDat azonosított, amely egyike azon szervezeteknek, amelyek adatokat használnak a közegészségügyi kockázatok felmérésére. Az Egyesült Államok Betegségek Ellenőrzési és Megelőzési Központja (CDC) és az Egészségügyi Világszervezet (WHO) hivatalos értesítést adott ki arról, hogy az ügynökség állítása szerint "automatikus fertőző betegségek megfigyelését" végzi. Most január végén a kínai Wuhan városához kapcsolódó légúti vírus már több mint 100 ember vesztette életét. Események felmerültek sok más országban, köztük az Egyesült Államokban, és a CDC arra figyelmezteti az amerikaiakat, hogy kerüljék el a felesleges Kínába utazást.


Válasz 7:

Abban a pillanatban, amikor egy furcsa betegség jelentkezik, nagyon nehéz lehet a kormányok és az általános jóléti hatóságok számára, hogy gyorsan gyűjtsenek adatokat és elősegítsék a reakciót. Mindenesetre az új, ember által létrehozott érvelési innováció természetesen az egész világ hírjelentésein és online anyagain keresztül bányászhat, segítve a szakembereket az olyan következetlenségek észlelésében, amelyek potenciális pestist vagy - még sajnálkozvabb - pandémiát idézhetnek elő. A nap végén az új AI overlordeink valóban segíthetnek nekünk a következő betegség kezelésében.

Ezeket az új AI képességeket a folyamatban lévő koronavírus-felrobbantás jeleníti meg, amelyet egy időben megkülönböztetett egy BlueDot nevű kanadai cég, amely a különböző szervezetek egyike, amely információkat használ fel az általános jólét veszélyeinek felmérésére. A szervezet, amely szerint „robotizált ellenállhatatlan betegségmegfigyelést végez”, december végéig, nappal az Egyesült Államok betegségvédelmi és megelőzési központja (CDC) és az Egészségügyi Világszervezet (WHO) előtt elmondta ügyfeleinek az új típusú koronavírusról. ) továbbította a Wired bejelentett hivatalos értesítését. Jelenleg január vége felé közeledik a Kínában, Wuhan városához kapcsolódó légúti fertőzés, amely csaknem több mint 100 embert ölt meg. Az esetek hasonlóképpen keletkeztek néhány különféle nemzetben, köztük az Egyesült Államokban, és a CDC arra figyelmezteti az amerikaiakat, hogy tartsanak fenn stratégiai távolságot a Kínába irányuló felesleges utazásoktól.

Kamran Khan, az ellenállhatatlan betegség orvosa és a BlueDot szerzője és vezérigazgatója egy értekezleten tisztázta, hogy a szervezet kezdeti figyelmeztetési keretrendszere miként használja fel az ember által létrehozott tudatot, ideértve a normál nyelvkezelést és az AI-t, hogy több mint 100 ellenállhatatlan fertőzés követésére szolgáljon, mintegy 100 000 cikk lebontásával. 65 dialektus következetesen. Ez az információ lehetővé teszi a szervezet számára, hogy észrevegye, mikor kell elmondani ügyfeleinek az ellenállhatatlan betegség lehetséges közelségéről és terjedéséről.

Más információk, hasonlóan a felfedező ütemtervéhez és a repülési módokhoz, további információkkal szolgálhatnak a szervezet számára arról, hogy a betegség valószínűleg terjed-e. Például a közelmúltban a BlueDot szakemberei különféle városi közösségeket vártak Ázsiában, ahol a koronavírus megjelenni fog, miután megjelenik Kína területén.

A BlueDot modell mögött meghúzódó gondolat (amelynek meggyőző eredményeit ilyen módon vizsgálják az emberi szakemberek) az, hogy az adatokat a lehető leggyorsabban megkapják a társadalombiztosítási dolgozóknak, azzal a elvárással, hogy elemezzék - és szükség esetén leválaszthassák - megsemmisítsék és elképzelhetően fertőző egyének megfelelő időben.

"A hivatalos adatok nem minden esetben kedvezőek" - mondta Khan a Recode-nak. "Az egyik felderítő eset és a fellobbanás közötti különbségtétel az elsődleges emberi szolgáltatási szakembertől függ, aki észleli, hogy egy adott betegség fennáll. Ez lehet a megkülönböztetés abban, hogy a fellobbanást valóban megtörténjen."

Khan közölte, hogy kerete hasonlóképpen számos egyéb információt is felhasználhat - például a terület légkörére, hőmérsékletére vagy akár a közeli háziasított állatokra vonatkozó adatokat -, hogy előre jelezze, vajon valaki betegséggel szennyezett valószínűleg felrobbant-e körül ott. Előadja, hogy 2016-ban a BlueDotnak lehetősége volt előre látni a Zika-fertőzés Floridában való megjelenését fél évvel, mielőtt az valóban ott megjelent.

A csapást ellenőrző szervezet, a Metabiota azt is igazolta, hogy Thaiföldön, Dél-Koreában, Japánban és Tajvanon a legnagyobb a veszélye annak, hogy a fertőzés hét nappal azelőtt jelenik meg, hogy azokban az államokban az esetek valóban nyilvánvalóvá váltak volna, kissé azzal, hogy reménykedtek a repülési információkkal. A Metabiota, mint a BlueDot, a közös nyelvkezelést használja fel a lehetséges betegségről szóló online jelentések felmérésére, és emellett egy hasonló innováció felépítését teszi lehetővé a webes élettel kapcsolatos információkkal kapcsolatban.

Gallivan, a Metabiota informatikai ügyvezető igazgatója tisztázza, hogy az online szakaszok és megbeszélések szintén jelezhetik, hogy fennáll a járvány veszélye. A Metabiota szintén állítja, hogy felbecsülheti egy betegség terjedésének veszélyét, amely társadalmi és politikai megszakítást okoz, figyelembe véve az olyan adatokat, mint a betegség indikációi, halálozási arány és a kezelés hozzáférhetősége. Például a jelen cikk terjesztésének idején a Metabiota a magas koronavírus veszélyét "magasnak" értékelte az Egyesült Államokban és Kínában, ám a Kongói Demokratikus Köztársaságban a majomhimlő-fertőzés veszélyét ( ahol a fertőzés eseteit elszámolták), mint "közepes".

Nehéz pontosan felismerni, hogy pontosan mekkora lehet ez a minősítési keret, vagy maga a színpad, azonban Gallivan szerint a szervezet együttműködik az USA tudáshálózatával és a Védelmi Minisztériummal a koronavírussal azonosított kérdésekben. Ez a Metabiota munkája az In-Q-Tel-vel, a Központi Hírszerző Ügynökséghez kapcsolódó nonprofit kalandvállalattal. A kormányzati hivatalok azonban nem ezek a keretek a potenciális ügyfelek. A Metabiota emellett nyilvánosságra hozza alapítását viszontbiztosítási szervezetek számára - a viszontbiztosítás alapvetően a biztosítási ügynökségek védelme -, amelyeknek kezelniük kell a betegség látens képességének terjedésével járó monetáris veszélyeket.

Akárhogy is is van, a számítógépes érvelés tagadhatatlanul értékesebb lehet, mint pusztán a betegségterjesztő szakértők és a hatóságok továbbtanulása, amikor fertőzés alakul ki. A szakemberek olyan AI-alapú modelleket készítettek, amelyek fokozatosan képesek előre jelezni a Zika-fertőzés epizódjait, és amelyek megtanítják, hogyan reagálnak a szakemberek a lehetséges vészhelyzetekre. Az ember alkotta tudatosság ugyancsak felhasználható annak kezelésére, hogy az általános jóléti hatóságok hogyan osztják el az eszközöket vészhelyzet során. Ennek eredményeként az AI a betegségek elleni védelem újabb első vonalát képezi.

Minél szélesebb körűen, az AI most már segít új gyógyszerek vizsgálatában, a ritka fertőzések kezelésében és a mellkasi rosszindulatú növekedés azonosításában. Az ember által készített intelligenciát még arra is felhasználták, hogy megkülönböztessék a Chagas-t terjesztő hátborzongató crawlies-t, egy súlyos és elképzelhetően halálos betegség miatt, amely várhatóan 8 millió embert szenvedett Mexikóban, valamint Közép- és Dél-Amerikában. Emellett növekszik a lelkesedés a nem jóléttel kapcsolatos információk - mint például a web alapú életvitel - felhasználása terén, hogy segítsenek a jóléti politikusoknak és a gyógyszeres szervezeteknek megérteni a jóléti vészhelyzet szélességét. Például az online életet bányászó AI bemutatja a tiltott kábítószer-ügyleteket, és folyamatosan tájékoztatja az általános jóléti hatóságokat e szabályozott anyagok terjedéséről.

Ezek a keretek, beleértve a Metabiota és a BlueDot kereteit, csak megegyeznek az általuk értékelt információkkal. Sőt, az AI-nek - nagyrészt - van egy dőlésszöge, amely tükrözi mind a keret építészeit, mind az általa készített információkat. Ezenkívül az AI, amelyet a gyógyászati ​​szolgáltatások területén használnak, semmilyen formában vagy formában nem biztonságos e kérdés szempontjából.

Mindezt figyelembe véve, ezek a haladások fokozatosan idealista szempontból szólnak arról, hogy mit tehet az AI. Rendszerint a hatalmas információs szűrőn keresztül szűrő AI robotok frissítései nem igazán működnek. Fontolja meg a törvény követelményét az arcfelismerő adatbázisok felhasználásával, az internetről bányászott képek alapján. Vagy másfelől, a meghívó rendezők, akik most már képesek lesznek felhasználni az AI-t, hogy megjósolják, hogyan fogja folytatni a köszörülést, figyelembe véve az internetes életüket. Az a lehetőség, hogy AI küzd a vad kígyóval szemben, olyan helyzetet kínál, ahol kissé kevésbé kellemetlennek érezzük magunkat, ha nem is, és vidáman keresztül. Lehet, hogy ez az innováció - ha megfelelő módon létrehozzák és felhasználják - valóban segíthet néhány ember életének megmentésében.