Искусственный интеллект найдет лекарство от вируса COVID-19

Искусственный интеллект может помочь в борьбе с коронавирусом с помощью таких приложений, как скрининг населения, уведомления о том, когда обращаться за медицинской помощью, и отслеживание распространения инфекции. Пандемия COVID-19 потребовала интенсивной работы над такими приложениями, но, к сожалению, для появления результатов потребуется время. Цифровая мера предосторожности против коронавируса Перед лицом коронавируса цифровые технологии жизненно важны как для социального здоровья, так и для экономических показателей. Цифровой ответ на пандемию COVID-19 может быть предоставлен несколькими способами. В такое время быстрого развития появились новые приложения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для скрининга населения и оценки рисков заражения. Проводится множество тестов, чтобы определить, кто потенциально болен. В Китае, где заболевание было впервые выявлено, во многих общественных местах, в частности, были введены инфракрасные сканеры и ручные термометры. Китайские компании-чемпионы в области искусственного интеллекта (ИИ) теперь представили более совершенные системы температурного сканирования с поддержкой искусственного интеллекта (ИИ), включая метро и вокзалы. Преимущество этих систем в том, что они могут удаленно сканировать людей и тестировать сотни людей за считанные минуты. В Китае и других странах разрабатываются новые приложения для смартфонов на базе ИИ для мониторинга здоровья человека и отслеживания географического распространения вируса. Такие приложения нацелены на прогнозирование того, какие группы населения и сообщества наиболее восприимчивы к неблагоприятным последствиям вспышки коронавируса, чтобы позволить пациентам получать информацию о времени ожидания в режиме реального времени от своих медицинских работников, давать людям советы и обновлять информацию об их состоянии здоровья. Им необходимо лично посетить больницу и в режиме реального времени информировать людей о потенциальных очагах заражения, чтобы их можно было избежать. Доступ к данным перед лицом коронавируса Этим технологиям часто требуется доступ к данным, передаваемым мобильными телефонами, включая данные о местоположении. При разработке инструментов также важно разработать структуру, чтобы они могли быть максимально эффективными на практике. Это требует тесной координации между органами власти, операторами связи, индустрией высоких технологий и научно-исследовательскими институтами. Высокотехнологичные фирмы и ведущие университеты, телекоммуникационные компании могут иметь доступ к данным отдельных лиц, и власти должны обеспечить, чтобы обмен данными соответствовал правилам конфиденциальности и не создавал риска неправомерного использования личных данных. Например, в Бельгии наборы данных от операторов связи объединяются с данными о состоянии здоровья под надзором Бельгийского управления по защите данных для создания агрегированных и анонимных наборов данных на региональном уровне, которые можно использовать для оценки того, как распространяется вирус и в каких областях он высок. Подобные инициативы продолжаются и в других странах. Настоящая цель этих усилий заключается в том, что цифровые технологии обеспечивают мониторинг в режиме реального времени и позволяют властям быть более активными. В Австрии крупнейший оператор связи достиг соглашения с властями о предоставлении анонимных данных, в то время как аналогичный механизм обмена анонимными данными о клиентах был реализован для мониторинга и анализа перемещений населения в сильно пострадавшем регионе Ломбардия в Италии. Приложения, защищающие конфиденциальность Научные исследования также могут быть полезны для демонстрации того, как можно организовать обмен информацией, избегая при этом рисков для конфиденциальности. Например, Human Dynamics Group в MIT Media Lab много работала с данными смартфонов, чтобы анализировать поведение людей, соблюдая при этом высокие стандарты конфиденциальности. Механизмы данных Массачусетского технологического института, обеспечивающие конфиденциальность, могут стать отличной основой для разработки модели обмена данными для ограничения распространения COVID-19. Инженеры, специалисты по данным, специалисты по кибербезопасности, профессора и исследователи со всего мира могут помочь предотвратить распространение вируса, не создавая ситуации наблюдения. Они работают над приложением для смартфонов с открытым исходным кодом. При использовании методов шифрования и без обмена необработанными данными (персональные данные не покидают устройство) приложение проверяет наложение GPS-треков пользователей на GPS-треки всех инфицированных пациентов (анонимизированные данные, предоставленные органами здравоохранения). . Эта система предоставляет ранние предупреждения и персонализированную информацию, которая позволяет зарегистрированным лицам понять их собственное воздействие и риски на основе более раннего контакта с инфицированными пациентами. Такие услуги могут быть эффективными только в том случае, если на них подписывается большое количество пациентов и других лиц. Используя такую информацию в качестве входных данных, исследования (социальных) сетей пытаются предсказать, как и в какой степени вирус будет распространяться, учитывая заданный набор параметров и характеристик. Власти могут использовать эти сценарии для своевременной подготовки планов на случай непредвиденных обстоятельств. Используя информацию о времени, которое люди проводят в определенном месте, и о количестве случаев заражения, ученые создают пространственные модели, отображающие эволюцию контактов между инфицированными людьми, чтобы понять, как развивается передача. Одним из предварительных выводов таких усилий является то, что передачу COVID-19 труднее предсказать, чем предыдущие вирусы, потому что люди могут быть носителями вируса, не проявляя симптомов, и поэтому их заражение трудно обнаружить. Большое количество инфекций в Ухане, по-видимому, передается через таких бессимптомных носителей (по оценкам Стэнфордской лаборатории Лин, 50% инфицированных людей не имеют симптомов). Таким образом, интенсивные программы тестирования на COVID-19 (например, реализованные в Южной Корее) могут помочь, предоставляя данные для повышения эффективности этих моделей. ИИ (искусственный интеллект) также может применяться для автоматического обнаружения и удаления дезинформации, связанной с вирусами, размещенной в социальных сетях; производить высокоточные и своевременные КТ для выявления вирусной пневмонии; 3D-печать для производства необходимых инструментов для интенсивного лечения; оптимизация клинических испытаний лекарств и потенциальных вакцин; разработка роботизированных комплексов для обеззараживания зараженных территорий; и онлайн-системы медицинского освидетельствования физических лиц. Время имеет решающее значение (исследование пандемии гриппа 1918 года показывает, что в городах США, которые приняли немедикаментозные меры на ранней стадии, уровень смертности был на 50% ниже. Правительства подвергались критике за непонимание серьезности ситуации с коронавирусом и отсутствие скоординированных действие во времени. В то время как сообщество ИИ усердно работает над созданием приложений, которые могут помочь остановить вирус, системы ИИ все еще находятся в зачаточном состоянии, и потребуется время, чтобы результаты таких мер ИИ проявились. Мы еще далеки от конца этой трагической истории.