Cum se combate AI-ul împotriva focarului de coronavirus?


Răspunsul 1:

Inteligența artificială ar putea combate un viitor coronavirus

.

Focarele de boli precum coronavirusul se desfășoară adesea prea repede pentru oamenii de știință pentru a găsi un remediu. Dar, în viitor, inteligența artificială ar putea ajuta cercetătorii să facă o treabă mai bună.

Deși este probabil prea târziu pentru ca tehnologia în vigoare să joace un rol major în actuala epidemie, există speranțe pentru urmatoarele focare. AI-ul este bine să combină prin mușchi de date pentru a găsi conexiuni care să ușureze determinarea ce tipuri de tratamente ar putea funcționa sau ce experimente urmează să urmeze.

Întrebarea este cu ce vor apărea Big Data atunci când vor primi doar resturi de informații despre o boală recent apărută precum Covid-19, care a apărut pentru prima dată la sfârșitul anului trecut în China și a îmbolnăvit mai mult de 75.000 de oameni în aproximativ două luni.

Faptul că cercetătorii au reușit să producă secvențarea genelor a noului virus în câteva săptămâni de la primele cazuri raportate este promițător, deoarece arată că există date mult mai imediate disponibile acum când apar focare.

Andrew Hopkins, directorul executiv al Oxford, compania start-up, bazată în Anglia, Exscientia Ltd. este printre cei care lucrează pentru a ajuta la formarea inteligenței artificiale pentru descoperirea de droguri. El consideră că noi tratamente ar putea merge de la concepție la teste clinice în cel puțin 18 până la 24 de luni în următorul deceniu, datorită AI.

Exscientia a conceput un nou compus pentru tratarea tulburărilor obsesiv-compulsive care este gata de testare în laborator după mai puțin de un an în faza inițială de cercetare. Aceasta este de aproximativ cinci ori mai rapidă decât media, potrivit companiei.

Healx, cu sediul în Cambridge, are o abordare similară, dar folosește învățarea automată pentru a găsi noi utilizări pentru medicamentele existente. Ambele companii își alimentează algoritmii cu informații - obținute din surse precum jurnale, baze de date biomedicale și studii clinice - pentru a ajuta să sugereze noi tratamente pentru boli.

Supravegherea umană

Cele două companii folosesc fiecare o echipă de cercetători umani pentru a lucra alături de AI pentru a ajuta la ghidarea procesului. În abordarea Exscientia, supranumită chimistul Centaur, designerii medicamentelor ajută la predarea algoritmilor strategiilor de căutare a compușilor. Healx pune predicțiile AI cercetătorilor care analizează rezultatele și decid ce urmează.

Neil Thompson, ofițerul științific Healx, a spus că tehnica poate fi implementată împotriva unui focar precum coronavirusul, atât timp cât avea suficiente date despre noua boală. Healx nu lucrează la combaterea coronavirusului sau la modificarea tehnologiei sale pentru focare, dar nu ar fi o întindere.

„Suntem destul de apropiați”, a spus Thompson într-un interviu. „Nu ar trebui să schimbăm prea multe despre algoritmii AI pe care îi utilizăm. Ne uităm la potrivirea proprietăților medicamentelor cu caracteristicile bolii.

Algoritmii de inteligență artificială încep deja să elimine medicamente pentru bolile pe care le cunoaștem. Cercetătorii de la Massachusetts Institute of Technology au declarat joi că au folosit metoda pentru a identifica un nou compus antibiotic puternic care ar putea ucide o serie de bacterii supărătoare, chiar și unele care sunt în prezent rezistente la alte tratamente.

O captură pentru toate aceste tehnologii este testarea clinică. Chiar și medicamentele deja sigure pentru utilizare pentru a vindeca o boală ar trebui să fie testate din nou înainte de a fi prescrise pentru alta. Procesul de a demonstra că sunt sigure și eficiente pentru un număr mare de oameni poate dura ani înainte de a merge la autoritățile de reglementare pentru revizuire.

Pentru a fi eficienți, dezvoltatorii de droguri pe bază de AI ar trebui să planifice din timp, să aleagă un genom virus susceptibil să provoace probleme în viitor și să-l vizeze atunci când există puține stimulente în acest sens.

Mulțumesc.


Răspunsul 2:

Jocul este deja pornit!

Dacă nu pentru coronavirus, cel puțin pentru superbe. Cercetătorii de la MIT și Harvard au folosit AI pentru a identifica un nou antibiotic capabil să omoare multe bacterii rezistente la medicamente. Ei au instruit un algoritm de învățare automată pentru a analiza compușii chimici capabili să combată infecțiile folosind mecanisme diferite de cele ale medicamentelor existente.

Ei și-au instruit modelul pe 2.500 de molecule care identifică un compus (îl numeau Halicin) pentru testarea pe bacteriile prelevate de la pacienți și bacteriile crescute în laboratoare. „Halicin” ar putea ucide multe bacterii rezistente la medicamente, inclusiv

micobactirium tuberculosis, clostridium difficile

și

acinetobacter baumannii.

Halicina a vindecat doi șoareci infectați cu

A.baumannii.

De altfel, mulți soldați americani din Irak și Afganistan s-au infectat cu același bug. Raportul a spus, un unguent de Halicin aplicat pe pielea acestor doi șoareci le-a vindecat complet la doar 24 de ore.

Utilizarea de modele computerizate predictive pentru descoperirea de droguri nu este nouă, dar cel mai bun succes de până acum se observă cu Halicin.

Potrivit cercetătorilor, modelul lor predictiv poate face ceea ce va fi costisitor prohibitiv pentru abordările experimentale tradiționale.

Acest succes al Halicinului ajunge într-o etapă crucială în istoria umană. Se prevede, până în 2050, decesele la nivel mondial datorate bacteriilor rezistente la medicamente pot ajunge la 10 milioane.

Lucrări suplimentare sunt necesare pentru ca Halicin să fie utilizabil la oameni. Deși algoritmul lor este conceput pentru bacterii, poate fi „modernizabil” și pentru combaterea virusului.


Răspunsul 3:

Imaginați-vă că un spital din China are 1000 de cazuri cu simptome similare, ce face spitalul? În timp ce toate informațiile privind simptomele și diagnosticul sunt documentate și disponibile electronic, departamentul de sănătate este capabil să ia măsurile necesare și adecvate.

AI este superb și rapid la detectarea tiparelor, asemănări pentru detectarea rapidă. Un exemplu de cum

Căutarea Google este capabilă

pentru a detecta posibile boli la nivel mondial. Doar cu doar modele simple de căutare, AI poate detecta de fapt posibile amenințări și epidemii care ar putea exploda în proporții mari la nivel mondial.

Revenind la Virusul Corona, odată ce China a documentat simptomele bolii, a diagnosticat-o, împărtășește aceste informații tuturor celorlalte organizații guvernamentale posibile care pot pune rapid în aplicare detectoare termice care pot scana persoanele cu aceste simptome și le clasifică ca fiind probabil infectate sau purtătoare. sau imun. Pe măsură ce virusii mută rapid, ei tind să schimbe modul în care arată, simptomele s-ar putea schimba și pot fi dificil de diagnosticat. Dar, cu AI, China este în măsură să ajute guvernele cu oameni care s-au mutat din China, în special Wuhan și apoi s-au mutat internațional prin orașe. Aceste informații pot fi analizate de AI, pentru a detecta știrile din acele orașe, spitale pentru a pune piesele puzzle-ului la un loc.

Sper că acest lucru vă ajută!


Răspunsul 4:

În termeni recenți, dacă avem date ale mai multor pacienți decât putem identifica și găsi modele, ale pacienților coronați. După aceea, putem verifica dacă un nou pacient poate prezice dacă acest pacient ar putea fi infectat sau nu, având în vedere modelul său. Se pot utiliza tehnici clasice de învățare automată sau de învățare profundă.

În termeni mai generali, trebuie să fim foarte precauți și trebuie să interacționăm cu o persoană din domeniul medical pentru a analiza modelul pentru a generaliza ce se întâmplă de fapt, care sunt schimbările și mecanismele declanșate de virus în organism pentru a înțelege mai bine modelul.


Răspunsul 5:

Focarele de boli precum coronavirusul se desfășoară adesea prea repede pentru oamenii de știință pentru a găsi un remediu. Dar, în viitor, inteligența artificială ar putea ajuta cercetătorii să facă o treabă mai bună.

Deși este probabil prea târziu pentru ca tehnologia în vigoare să joace un rol major în actuala epidemie, există speranțe pentru urmatoarele focare. AI-ul este bine să combină prin mușchi de date pentru a găsi conexiuni care să ușureze determinarea ce tipuri de tratamente ar putea funcționa sau ce experimente urmează să urmeze.

Întrebarea este cu ce vor apărea Big Data atunci când vor primi doar resturi de informații despre o boală recent apărută precum Covid-19, care a apărut pentru prima dată la sfârșitul anului trecut în China și a îmbolnăvit mai mult de 75.000 de oameni în aproximativ două luni.

Faptul că cercetătorii au reușit să producă secvențarea genelor a noului virus în câteva săptămâni de la primele cazuri raportate este promițător, deoarece arată că există date mult mai imediate disponibile acum când apar focare.

Andrew Hopkins, directorul executiv al Oxford, compania start-up, bazată în Anglia, Exscientia Ltd. este printre cei care lucrează pentru a ajuta la formarea inteligenței artificiale pentru descoperirea de droguri. El consideră că noi tratamente ar putea merge de la concepție la teste clinice în cel puțin 18 până la 24 de luni în următorul deceniu, datorită AI.

Exscientia a conceput un nou compus pentru tratarea tulburărilor obsesiv-compulsive care este gata de testare în laborator după mai puțin de un an în faza inițială de cercetare. Aceasta este de aproximativ cinci ori mai rapidă decât media, potrivit companiei.

Healx, cu sediul în Cambridge, are o abordare similară, dar folosește învățarea automată pentru a găsi noi utilizări pentru medicamentele existente. Ambele companii își alimentează algoritmii cu informații - obținute din surse precum jurnale, baze de date biomedicale și studii clinice - pentru a ajuta să sugereze noi tratamente pentru boli.

Supravegherea umană

Cele două companii folosesc fiecare o echipă de cercetători umani pentru a lucra alături de AI pentru a ajuta la ghidarea procesului. În abordarea Exscientia, supranumită chimistul Centaur, designerii medicamentelor ajută la predarea algoritmilor strategiilor de căutare a compușilor. Healx pune predicțiile AI cercetătorilor care analizează rezultatele și decid ce urmează.

Neil Thompson, ofițerul științific Healx, a spus că tehnica poate fi implementată împotriva unui focar precum coronavirusul, atât timp cât avea suficiente date despre noua boală. Healx nu lucrează la combaterea coronavirusului sau la modificarea tehnologiei sale pentru focare, dar nu ar fi o întindere.

„Suntem destul de apropiați”, a spus Thompson într-un interviu. „Nu ar trebui să schimbăm prea multe despre algoritmii AI pe care îi utilizăm. Ne uităm la potrivirea proprietăților medicamentelor cu caracteristicile bolii.

Algoritmii de inteligență artificială încep deja să elimine medicamente pentru bolile pe care le cunoaștem. Cercetătorii de la Massachusetts Institute of Technology au declarat joi că au folosit metoda pentru a identifica un nou compus antibiotic puternic care ar putea ucide o serie de bacterii supărătoare, chiar și unele care sunt în prezent rezistente la alte tratamente.

O captură pentru toate aceste tehnologii este testarea clinică. Chiar și medicamentele deja sigure pentru utilizare pentru a vindeca o boală ar trebui să fie testate din nou înainte de a fi prescrise pentru alta. Procesul de a demonstra că sunt sigure și eficiente pentru un număr mare de oameni poate dura ani înainte de a merge la autoritățile de reglementare pentru revizuire.

Pentru a fi eficienți, dezvoltatorii de droguri pe bază de AI ar trebui să planifice din timp, să aleagă un genom virus susceptibil să provoace probleme în viitor și să-l vizeze atunci când există puține stimulente în acest sens.

Un alt obstacol este găsirea personalului calificat.

„Este greu să găsești oameni care să poată opera la intersecția AI și biologie și este dificil pentru marile companii să ia decizii rapide cu privire la această tehnologie”, a spus Irina Haivas, partener al firmei de capital de risc Atomico și fost chirurg care se află la consiliul Healx. „Nu este suficient să fii inginer AI, trebuie să înțelegi și să intri în aplicațiile biologiei.”


Răspunsul 6:

Atunci când apare o boală misterioasă, este dificil pentru guverne și autoritățile de sănătate publică să strângă rapid informații și să coordoneze răspunsul. Dar noua tehnologie de inteligență artificială poate extrage automat prin rapoarte de știri și conținut online din întreaga lume, ajutând profesioniștii să identifice potențialele tulburări care duc la o potențială epidemie sau mai rău. Cu alte cuvinte, noii noștri șefi de AI ne pot ajuta să ieșim din următoarea ciumă.

Acestea noi

AI

capacitățile sunt în plină evoluție cu focarul recent de coronavirus, identificat de o companie canadiană, BlueDat, care este una dintre mai multe organizații care utilizează date pentru a evalua riscurile pentru sănătatea publică. Centrele SUA pentru Controlul și Prevenirea Bolilor (CDC) și Organizația Mondială a Sănătății (OMS) au emis avize oficiale că agenția susține că efectuează „supraveghere automată a bolilor infecțioase”. Acum, la sfârșitul lunii ianuarie, un virus respirator legat de orașul Wuhan din China a pierdut deja peste 100 de vieți. Au apărut cazuri în multe alte țări, inclusiv în SUA, iar CDC îi avertizează pe americani să evite deplasările inutile în China.


Răspunsul 7:

În momentul în care apare o boală ciudată, poate foarte greu pentru guverne și autoritățile generale de bunăstare să acumuleze rapid date și să faciliteze o reacție. În orice caz, o nouă inovație de raționament creată de om poate fi extrasă în mod natural prin intermediul rapoartelor de știri și al substanțelor online din întreaga lume, ajutând specialiștii să perceapă neconcordanțe care ar putea determina o potențială ciumă sau, mai regretabil, o pandemie. La sfârșitul zilei, noile noastre stăpâni de AI ne pot ajuta cu adevărat să suferim de boala următoare.

Aceste noi abilități de IA sunt în plină vitrină cu flare-up-ul coronavirus în curs de desfășurare, care a fost distins chiar la timp de o firmă canadiană numită BlueDot, care este una dintre diverse organizații care utilizează informații pentru a evalua pericolele generale de bunăstare. Organizația, care spune că desfășoară "observații robotizate irezistibile ale bolii", le-a spus clienților săi despre noul tip de coronavirus spre sfârșitul lunii decembrie, cu câteva zile înainte atât la Centrul SUA pentru Controlul și Prevenirea Bolilor (CDC), cât și Organizația Mondială a Sănătății (OMS) ) a transmis notificarea oficială, așa cum a anunțat Wired. În prezent, se apropie de sfârșitul lunii ianuarie, infecția respiratorie care a fost conectată la orașul Wuhan din China tocmai a ucis peste 100 de persoane. De asemenea, cazurile au apărut în câteva țări diferite, inclusiv în Statele Unite, iar CDC îi avertizează pe americani să mențină o distanță strategică față de călătoriile inutile în China.

Kamran Khan, un medic de boală irezistibilă și autorul și CEO-ul BlueDot, a clarificat într-o ședință modul în care cadrul inițial de amonizare al organizației utilizează conștiința creată de om, incluzând manipularea normală a limbajului și AI, pentru a urma mai mult de 100 de infecții irezistibile, descompunând aproximativ 100.000 de articole în 65 de dialecte în mod constant. Aceste informații permit organizației să își dea seama când să le comunice clienților despre potențialitatea apropiată și răspândirea unei boli irezistibile.

Alte informații, similare cu datele despre programul exploratorilor și modalitățile de zbor, pot ajuta organizația să ofere indicații suplimentare despre cum se va răspândi probabil o boală. De exemplu, recent, specialiștii BlueDot au anticipat diferite comunități urbane din Asia, unde coronavirusul va apărea după ce va apărea pe teritoriul Chinei.

Gândul din spatele modelului BlueDot (ale cărui rezultate concludente sunt examinate în acest fel de specialiștii umani) este să obțină date către lucrătorii de asigurări sociale cât de repede ar putea fi permis, cu așteptarea ca aceștia să poată analiza - și, dacă este necesar, să se deconecteze- indivizii infecțioși imaginabili la un moment oportun.

"Datele oficiale nu sunt în orice caz favorabile", a spus Khan pentru Recode. "Distincția dintre un caz într-un explorator și un flare-up se bazează pe specialistul dumneavoastră în servicii umane de prim plan care percepe că există o boală specifică. Poate fi distincția de a păstra o flare de la ce se întâmplă cu adevărat."

Khan a inclus că cadrul său poate utiliza, de asemenea, o varietate de alte informații - de exemplu, date despre atmosfera, temperatura sau chiar animalele domesticite din teritoriu - pentru a prevedea dacă cineva contaminat cu o boală va provoca probabil o apariție în jurul valorii de Acolo. El susține că, în 2016, BlueDot a avut opțiunea de a prevedea prezența infecției cu Zika în Florida cu o jumătate de an înainte ca ea să apară cu adevărat acolo.

De asemenea, organizația de control a flagelului Metabiota a verificat că Thailanda, Coreea de Sud, Japonia și Taiwanul aveau cel mai ridicat pericol de a vedea infecția apărută peste șapte zile înainte ca cazurile din aceste țări să fie cu adevărat dezvăluite, sperând oarecum la informații de zbor. Metabiota, în calitate de BlueDot, folosește manipularea comună a limbajului pentru a evalua rapoartele online despre o boală potențială și, în plus, este înlăturat la crearea unei inovații similare pentru informațiile de viață bazate pe web.

Amprenta Gallivan, directorul de științe informaționale al Metabiota, clarifică faptul că etapele și discuțiile online pot da un semn că există pericolul unei pandemii. De asemenea, Metabiota afirmă că poate aprecia pericolul răspândirii unei afecțiuni provocând întrerupere socială și politică, având în vedere date precum indicațiile unei boli, rata mortalității și accesibilitatea tratamentului. De exemplu, la ora distribuției acestui articol prezent, Metabiota a evaluat pericolul noului coronavirus care provoacă neliniști deschise la fel de „ridicate” în SUA și China, cu toate acestea a evaluat acest pericol pentru infecția cu maimuță în Republica Democrată Congo ( unde s-au înregistrat cazuri de infecție) ca „mediu”.

Este dificil să ne dăm seama cât de precis poate fi acest cadru de evaluare sau stadiul în sine, cu toate acestea Gallivan spune că organizația lucrează cu rețeaua de cunoștințe din SUA și cu Departamentul de Apărare pentru probleme identificate cu coronavirus. Aceasta este o lucrare a Metabiota cu In-Q-Tel, firma de aventură non-profit conectată cu Agenția Centrală de Informații. Cu toate acestea, birourile guvernamentale nu sunt principalii clienți potențiali ai acestor cadre. În plus, Metabiota își face publicitatea fundației pentru organizațiile de reasigurare - reasigurarea este practic protecția agențiilor de asigurări - care ar trebui să facă față pericolelor monetare legate de răspândirea capacității latente a unei boli.

Așa cum ar fi, raționamentul computerizat poate fi incontestabil mai valoros decât simpla menținere a experților în transmiterea bolii și a autorităților educate ca o infecție. Specialiștii au fabricat modele bazate pe AI care pot anticipa progresiv episoadele de infecție cu Zika, care pot educa modul în care specialiștii reacționează la potențialele situații de urgență. Conștiința creată de om ar putea fi, de asemenea, folosită pentru a gestiona modul în care autoritățile generale de bunăstare dispersează bunurile în timpul unei situații de urgență. Drept urmare, AI reprezintă o altă primă linie de protecție împotriva bolilor.

Cu atât mai complet, AI ajută acum la examinarea noilor medicamente, la tratarea infecțiilor neobișnuite și la identificarea creșterii maligne a sânilor. Inteligența creată de om a fost folosită chiar pentru a distinge crawly-urile înfiorătoare, care au răspândit Chagas, o boală letală serioasă și care poate fi concepută, care a îmblânzit 8 milioane de persoane în Mexic și America Centrală. În plus, există entuziasm extins pentru utilizarea informațiilor care nu sunt de bunăstare - cum ar fi prezentările de viață bazate pe web - pe factorii de decizie și organizațiile de medicamente pentru a ajuta la înțelegerea caracterului larg al unei situații de urgență. De exemplu, AI-ul care poate mina viața online se prezintă asupra unor oferte narcotice ilicite și ține educația generală a autorităților de bunăstare cu privire la răspândirea acestor substanțe controlate.

Aceste cadre, inclusiv Metabiota și BlueDot, sunt la egalitate cu informațiile pe care le evaluează. Mai mult, AI - în mare parte - are o problemă cu înclinație, care poate reflecta atât arhitecții unui cadru, cât și informațiile pe care este pregătită. De asemenea, AI care este utilizat în cadrul serviciilor medicinale nu este în niciun fel, formă sau formă sigură în această problemă.

Toate lucrurile avute în vedere, aceste progresii vorbesc într-un punct de vedere idealist progresiv pentru ceea ce AI poate face. În mod obișnuit, actualizările cu privire la roboții AI care filtrează prin schimbări uriașe de informații nu stau atât de bine. Luați în considerare cerințele legii care utilizează baze de date de confirmare facială bazate pe imagini extrase de pe web. Sau, pe de altă parte, înscriind directorii care ar putea acum să folosească AI pentru a prevedea cum veți continua șlefuirea, în lumina postărilor de viață pe internet. Posibilitatea AI de a combate boala sălbatică oferă o situație în care ne putem simți oarecum mai puțin inconfortabili, dacă nu chiar și prin veselie. Poate că această inovație - ori de câte ori este creată și utilizată în mod corespunzător - ar putea ajuta într-adevăr să scutim câteva vieți.