Искусственный интеллект против коронавируса
К борьбе с коронавирусом подключается все больше специалистов. Фото: ТАСС
Цифровые инструменты появляются в арсенале врачей — алгоритмы определяют очаги возникновения опасных болезней и придумывают лекарства от них.
Быстрее, чем вирус
Искусственный интеллект смог предсказать вспышку коронавируса в китайском Ухане гораздо раньше, чем проблему признали чиновники и врачи. Алгоритмы справляются с выявлением очагов заболевания гораздо лучше и быстрее эпидемиологов. Кроме того, цифровая прозрачность заставляет власти сосредоточиться на сдерживании эпидемии, а не на слежке за распространением информации о ней — как было в 2002–2003 годах, когда в Поднебесной рассчитывали замолчать вспышку атипичной пневмонии, которая в итоге унесла жизни более 700 человек.
Канадский стартап BlueDot еще в конце декабря предупредил своих клиентов об угрозе нового вируса — раньше, чем это сделали ВОЗ (выпустили сообщение о вирусе 9 января) и национальные эпидслужбы. Основатель компании Камран Хан в 2003 году работал инфекционистом в одной из больниц Торонто и стал свидетелем смерти около 40 человек, которые заразились атипичной пневмонией 17 лет назад. Уже тогда врач решил, что нужна более современная система оповещения о рисках. В 2014 году он придумал нейросеть, для запуска которой были привлечены более 9 млн долларов венчурного финансирования. Теперь, по словам Хана, у человечества в руках есть инструмент, который можно использовать, чтобы распространять данные о смертельных угрозах, вызванных как эпидемиями, так и стихийными бедствиями и техногенными катастрофами, быстрее, чем распространяются сами болезни.
Компания использует большие данные для мониторинга опасных заболеваний и прогнозирования их распространения. Алгоритмы улавливают информационный шум — анализируют данные более чем из 1 млрд источников, преимущественно из СМИ и официальных сообщений, в том числе служб контроля за животными и растениями, обрабатывая информацию на 65 языках. С предварительными машинными выводами далее работают специалисты-эпидемиологи. После «ручной» проверки формируется глобальная карта очагов болезней. Кроме того, используя информацию авиаперевозчиков, BlueDot моделирует путь распространения — именно так он предсказал миграцию нового коронавируса из Уханя в Бангкок, Сеул, Тайбэй, Токио.
Еще в 2016 году BlueDot смог предсказать появление вируса Зика во Флориде за шесть месяцев до того, как он действительно обнаружился там. Клиенты стартапа — частные компании и госорганы в различных странах.
На сайте Metabiota можно посмотреть, как фактически в прямом эфире распространяется уханьский коронавирус, конголезская эбола, холера из Йемена...
Компания из Калифорнии, созданная в 2008 году, также занимается мониторингом эпидемий. Metabiota, привлекшая на развитие более 40 млн долларов, с высокой вероятностью определила, что коронавирус появится в Таиланде, Южной Корее, Японии и на Тайване, более чем за неделю до первых сообщений о случаях заболевания в этих странах. Нейросеть Metabiota, так же как и разработка от BlueDot, обрабатывает множество данных, но в отличие от нее работает и с соцсетями (в BlueDot считают, что этот канал распространения информации более подвержен фейкам).
Кроме того, при определении степени риска алгоритмы Metabiota учитывают симптомы заболевания, уровень смертности и доступность лечения в конкретных странах. Например, сервис оценивает риск появления нового коронавируса, вызывающего общественное беспокойство, «высоким» для США и Китая, в то время как риск распространения вируса оспы обезьян в Демократической Республике Конго (где были зарегистрированы случаи этого вируса) — «средним».
Компания работает с разведкой и министерством обороны США, но также продает свои услуги страховщикам, которые хотели бы получить инструмент нивелирования рисков, связанных с потенциальным распространением заболеваний.
Вакцина от искусственного интеллекта
Зачастую важные данные получаются из информации, которая, казалось бы, не имеет прямого отношения к здоровью людей. Поисковая история, статистика интернет-покупок и даже скорость ответа на сообщения в соцсетях — уже материал для ИИ.
Гарвардская школа общественного здравоохранения пытается построить предсказательную модель для выявления эпидочагов в Бангладеш, используя данные мобильных операторов. А Университет Джона Хопкинса анализирует сообщения в Twitter для сбора информации о распространении болезней в реальном времени.
Применение таких алгоритмов не новая история: еще в 2008 году Google запустил сервис, который отслеживал вспышки гриппа, анализируя поисковые запросы людей, но проект был закрыт как неэффективный и переоценивающий риски. Сейчас цифровые инструменты эволюционировали и уже справляются со многими задачами лучше и быстрее врачей.
Искусственный интеллект становится важным подспорьем и в разработке лекарств. В конце января, как сообщает Reuters, врачебное сообщество поставило перед собой амбициозную цель в течение трех месяцев подготовить и провести тестирование вакцины против коронавируса. Для сравнения: в борьбе с атипичной пневмонией в 2003 году к испытаниям вакцины приступили через 20 месяцев после расшифровки генома микроорганизма.
Благодаря тому, что геном вируса был оперативно расшифрован китайскими учеными и открыт для глобального медсообщества, время поиска лекарственной защиты уменьшается.
К разработке вакцин подключились фармпроизводители Novavax и Moderna — в последней моделируют РНК-вакцину. В Университете Квинсленда разрабатывают способ «молекулярного зажима» вируса: с помощью белка организм обманывается — он видит как будто живой вирус, вырабатывает антитела и таким образом защищается. Это может стать основой нового вида терапии для множества заболеваний, предполагают ученые.
Подписывайтесь на нас:
Еще по теме
