Kako se AI bori proti izbruhu koronavirusa?


Odgovor 1:

Umetna inteligenca bi se lahko borila proti korovirusu v prihodnosti

.

Izbruhi bolezni, kot je koronavirus, se pogosto prehitro odvijejo, da bi znanstveniki našli zdravilo. Toda v prihodnosti bi umetna inteligenca lahko pomagala raziskovalcem, da bi naredili boljše delo.

Medtem ko je verjetno prepozno, da bi tehnologija za novorodovino igrala pomembno vlogo v trenutni epidemiji, je upanje za naslednje izbruhe. AI je dobro kombinirati s pomočjo množice podatkov, da bi našel povezave, ki olajšajo določitev, katere vrste zdravljenja bi lahko delovale ali katere poskuse nadaljevati.

Vprašanje je, kaj se bo pojavilo pri velikih podatkih, ko bodo dobili le nekaj belih informacij o novonastali bolezni, kot je Covid-19, ki se je prvič pojavila konec lanskega leta na Kitajskem in je v približno dveh mesecih zbolela več kot 75.000 ljudi.

Dejstvo, da je raziskovalcem uspelo proizvesti zaporedje genov novega virusa v nekaj tednih po prvih poročanih primerih, je obetavno, saj kaže, da so zdaj ob izbruhih na voljo veliko bolj takojšnji podatki.

Andrew Hopkins, izvršni direktor Oxforda, angleško zagonsko podjetje Exscientia Ltd., je med tistimi, ki si prizadevajo za usposabljanje umetne inteligence za odkrivanje drog. Po njegovem mnenju lahko nova zdravljenja od zasnove do kliničnih testiranj v samo 18 do 24 mesecih v naslednjem desetletju, zahvaljujoč AI.

Exscientia je zasnovala novo spojino za zdravljenje obsesivno-kompulzivne motnje, ki jo je v začetni fazi raziskave v laboratoriju pripravljeno preizkusiti v manj kot letu dni. Po podatkih družbe je to približno petkrat hitreje od povprečja.

Podoben pristop ima tudi podjetje Healx s sedežem v Cambridgeu, vendar za iskanje novih načinov uporabe obstoječih drog uporablja strojno učenje. Obe družbi napajata svoje algoritme z informacijami - zbranimi iz virov, kot so časopisi, biomedicinske baze podatkov in klinična preskušanja -, da bi predlagali novo zdravljenje bolezni.

Človeški nadzor

Obe podjetji uporabljata ekipo človeških raziskovalcev, da bi skupaj z AI pomagali voditi postopek. V pristopu podjetja Exscientia, ki so ga poimenovali kemičar Centaur, oblikovalci zdravil pomagajo pri učenju strategij algoritmov za iskanje spojin. Healx napovedi AI postavlja raziskovalcem, ki analizirajo rezultate in se odločijo, kaj naj nadaljujejo.

Neil Thompson, glavni znanstveni direktor Healxa, je dejal, da lahko tehniko uporabimo proti izbruhu, kot je koronavirus, če ima na voljo dovolj podatkov o novi bolezni. Healx ne deluje pri odpravljanju koronavirusa ali pri uvajanju njegove tehnologije za izbruhe, vendar to ne bi bilo razteg.

"Zelo smo blizu," je v intervjuju dejal Thompson. "Ne bi nam bilo treba veliko spreminjati glede algoritmov AI, ki jih uporabljamo. Gledamo primerjavo lastnosti zdravil in značilnosti bolezni. "

Algoritmi za umetno inteligenco že začenjajo odganjati zdravila za bolezni, o katerih vemo. Raziskovalci z Massachusetts Institute of Technology so v četrtek povedali, da so metodo uporabili za določitev močne nove antibiotične spojine, ki bi lahko ubila vrsto motečih bakterij, tudi nekaterih, ki so trenutno odporne na druge načine zdravljenja.

En ulov za vse te tehnologije je klinično testiranje. Celo zdravila, ki so že varna za zdravljenje enega obolenja, je treba ponovno preskusiti, preden jim predpišejo drugo. Postopek, ki kaže, da so varni in učinkoviti za večje število ljudi, lahko traja leta, preden gredo regulatorji na pregled.

Razvijalci zdravil, ki temeljijo na AI, bi morali učinkovito načrtovati vnaprej in izbrati genom virusa, ki bi mu lahko v prihodnosti povzročal težave, in ga usmeriti, kadar je malo spodbud za to.

Hvala vam.


Odgovor 2:

Igra je že na sporedu!

Če ne za koronavirus, pa vsaj za superbabe. Raziskovalci na MIT in Harvardu so z AI identificirali nov antibiotik, ki je sposoben ubiti številne bakterije, odporne na zdravila. Usposabljali so algoritem strojnega učenja za analizo kemičnih spojin, ki se lahko borijo proti okužbam, z uporabo mehanizmov, drugačnih od obstoječih zdravil.

Svoj model so usposobili na 2500 molekulah, s katerimi so identificirali spojino (imenovali so jo Halicin) za testiranje na bakterijah, odvzetih pacientom in bakterijam, ki rastejo v laboratorijih. "Halicin" lahko ubije številne bakterije, odporne na zdravila, tudi

mikobactiriumova tuberkuloza, klostridij difficile

in

acinetobacter baumannii.

Halicin je ozdravil dve okuženi miši

A.baumannii.

Mimogrede, veliko ameriških vojakov v Iraku in Afganistanu se je okužilo z istim hroščem. Poročilo navaja, da je mazilo Halicin, naneseno na kožo teh dveh miši, popolnoma pozdravilo v samo 24 urah.

Uporaba prediktivnih računalniških modelov za odkrivanje drog ni nova, vendar je najboljši uspeh doslej viden pri Halicinu.

Za raziskovalce lahko njihov napovedni model naredi, kar bo za tradicionalne eksperimentalne pristope izjemno drago.

Ta uspeh Halicina prihaja v odločilni fazi človeške zgodovine. Do leta 2050 naj bi po vsem svetu umrlo zaradi bakterij, odpornih na zdravila.

Potrebna so nadaljnja dela, da bi Halicin bil uporaben za ljudi. Čeprav je njihov algoritem zasnovan za bakterije, je morda »nadgradljiv« tudi za boj proti virusu.


Odgovor 3:

Predstavljajte si, da ima bolnišnica na Kitajskem 1000 primerov s podobnimi simptomi, kaj počne bolnišnica? Medtem ko so vse informacije o simptomih in diagnozi dokumentirane in na voljo v elektronski obliki, je zdravstveni oddelek sposoben sprejeti potrebne in ustrezne ukrepe.

AI je super in hiter pri zaznavanju vzorcev, podobnosti za hitro odkrivanje. En primer, kako

Iskanje Google je mogoče

za odkrivanje možnih bolezni po vsem svetu. Samo s preprostimi vzorci iskanja lahko AI dejansko odkrije možne grožnje in epidemije, ki bi lahko raznesle v velikih količinah po vsem svetu.

Potem ko je Kitajska dokumentirala simptome bolezni in jih diagnosticirala, potem te informacije deli vsem drugim možnim vladnim organizacijam, ki lahko hitro postavijo toplotne detektorje, ki lahko pregledajo ljudi s temi simptomi in jih razvrstijo kot verjetno okužene ali prenašalce ali imunski. Ker se virusi hitro mutirajo, ponavadi spremenijo videz, simptomi se lahko spremenijo in jih je težko diagnosticirati. Toda z AI lahko Kitajska pomaga vladam ljudem, ki so se preselili s Kitajske, zlasti Wuhan in se nato mednarodno preselili po mestih. Te informacije lahko analizira AI, da odkrije novice iz teh mest, bolnišnic, da sestavljajo delčke sestavljanke.

Upam, da to pomaga!


Odgovor 4:

V zadnjem obdobju, če imamo podatke o več bolnikih, kot jih lahko ugotovimo in najdemo vzorce, o korono pozitivnih bolnikih. Po tem lahko iz svojega vzorca preverimo, ali lahko nov bolnik napove, ali je lahko ta bolnik okužen ali ne. To lahko ločite od klasičnega strojnega učenja ali globinskega učenja.

Na splošno bi morali biti zelo previdni in sodelovati z osebami z medicinskega področja, da analiziramo vzorec, da posplošimo, kaj se dejansko dogaja, kakšne so spremembe in mehanizmi, ki jih sproži virus v telesu, da bolje razumemo model.


Odgovor 5:

Izbruhi bolezni, kot je koronavirus, se pogosto prehitro odvijejo, da bi znanstveniki našli zdravilo. Toda v prihodnosti bi umetna inteligenca lahko pomagala raziskovalcem, da bi naredili boljše delo.

Medtem ko je verjetno prepozno, da bi tehnologija za novorodovino igrala pomembno vlogo v trenutni epidemiji, je upanje za naslednje izbruhe. AI je dobro kombinirati s pomočjo množice podatkov, da bi našel povezave, ki olajšajo določitev, katere vrste zdravljenja bi lahko delovale ali katere poskuse nadaljevati.

Vprašanje je, kaj se bo pojavilo pri velikih podatkih, ko bodo dobili le nekaj belih informacij o novonastali bolezni, kot je Covid-19, ki se je prvič pojavila konec lanskega leta na Kitajskem in je v približno dveh mesecih zbolela več kot 75.000 ljudi.

Dejstvo, da je raziskovalcem uspelo proizvesti zaporedje genov novega virusa v nekaj tednih po prvih poročanih primerih, je obetavno, saj kaže, da so zdaj ob izbruhih na voljo veliko bolj takojšnji podatki.

Andrew Hopkins, izvršni direktor Oxforda, angleško zagonsko podjetje Exscientia Ltd., je med tistimi, ki si prizadevajo za usposabljanje umetne inteligence za odkrivanje drog. Po njegovem mnenju bi lahko nova zdravljenja od zasnove do kliničnih testiranj v samo 18 do 24 mesecih v naslednjem desetletju, zahvaljujoč AI.

Exscientia je zasnovala novo spojino za zdravljenje obsesivno-kompulzivne motnje, ki jo je v začetni fazi raziskave v laboratoriju pripravljeno preizkusiti v manj kot letu dni. Po podatkih družbe je to približno petkrat hitreje od povprečja.

Podoben pristop ima tudi podjetje Healx s sedežem v Cambridgeu, vendar za iskanje novih uporab za obstoječe droge uporablja strojno učenje. Obe družbi napajata svoje algoritme z informacijami - zbranimi iz virov, kot so časopisi, biomedicinske baze podatkov in klinična preskušanja -, da bi predlagali novo zdravljenje bolezni.

Človeški nadzor

Obe podjetji uporabljata ekipo človeških raziskovalcev, da bi skupaj z AI pomagali voditi postopek. V pristopu podjetja Exscientia, ki so ga poimenovali Kemik Centaur, oblikovalci zdravil pomagajo naučiti strategij algoritmov za iskanje spojin. Healx postavlja napovedi AI raziskovalcem, ki analizirajo rezultate in se odločijo, kaj bomo nadaljevali.

Neil Thompson, glavni znanstveni direktor Healxa, je dejal, da lahko tehniko uporabimo proti izbruhu, kot je koronavirus, če ima na voljo dovolj podatkov o novi bolezni. Healx ne deluje pri odpravljanju koronavirusa ali pri uvajanju njegove tehnologije za izbruhe, vendar to ne bi bilo razteg.

"Zelo smo blizu," je v intervjuju dejal Thompson. "Ne bi nam bilo treba veliko spreminjati glede algoritmov AI, ki jih uporabljamo. Gledamo primerjavo lastnosti zdravil in značilnosti bolezni. "

Algoritmi za umetno inteligenco že začenjajo odganjati zdravila za bolezni, o katerih vemo. Raziskovalci z Massachusetts Institute of Technology so v četrtek povedali, da so metodo uporabili za določitev močne nove antibiotične spojine, ki bi lahko ubila vrsto motečih bakterij, tudi nekaterih, ki so trenutno odporne na druge načine zdravljenja.

En ulov za vse te tehnologije je klinično testiranje. Celo zdravila, ki so že varna za zdravljenje enega obolenja, je treba ponovno preskusiti, preden jim predpišejo drugo. Postopek, ki kaže, da so varni in učinkoviti za večje število ljudi, lahko traja leta, preden gredo regulatorji na pregled.

Razvijalci zdravil, ki temeljijo na AI, bi morali učinkovito načrtovati vnaprej in izbrati genom virusa, ki bi mu lahko v prihodnosti povzročal težave, in ga usmeriti, kadar je malo spodbud za to.

Druga ovira je iskanje usposobljenega osebja.

"Težko je najti ljudi, ki lahko delujejo na križišču AI in biologije, velika podjetja pa težko sprejemajo hitre odločitve o takšni tehnologiji," je povedala Irina Haivas, partnerica podjetja Atomico s tveganim kapitalom in nekdanja kirurga, ki sedi na odbor Healxa. "Ni dovolj, da si inženir AI, razumeti moraš in se vključiti v biološke aplikacije."


Odgovor 6:

Ko se prvič pojavi skrivnostna bolezen, vlade in organi javnega zdravja težko zbirajo informacije in usklajujejo odziv. Toda nova tehnologija umetne inteligence lahko samodejno mine prek novic in spletnih vsebin po vsem svetu ter tako pomaga strokovnjakom, da prepoznajo morebitne motnje, ki vodijo v potencialno epidemijo ali še kaj hujšega. Z drugimi besedami, naši novi šefi AI nam lahko pomagajo izstopiti iz naslednje kuge.

Te nove

AI

zmogljivosti so v polnem razmahu z nedavnim izbruhom koronavirusa, ki ga je prepoznala kanadska družba BlueDat, ki je ena izmed številnih organizacij, ki podatke uporabljajo za oceno tveganj za javno zdravje. Ameriški centri za nadzor in preprečevanje bolezni (CDC) in Svetovna zdravstvena organizacija (WHO) so izdali uradna obvestila, za katera agencija trdi, da izvajajo "samodejni nadzor nalezljivih bolezni". Zdaj konec januarja je dihalni virus, povezan z mestom Wuhan na Kitajskem, izgubil že več kot 100 življenj. Primeri so se pojavili v mnogih drugih državah, vključno z ZDA, CDC pa Američane opozarja, naj se izogibajo nepotrebnim potovanjem na Kitajsko.


Odgovor 7:

V trenutku, ko se prvič pojavi nenavadno bolezen, bo vladam in splošnim organom za dobro počutje težko hitro nabirati podatke in olajšati reakcijo. Vsekakor lahko nova inovacija, ki jo je ustvaril človek, zagotovo mine s poročili in spletnimi snovmi po vsem svetu, s čimer pomagajo strokovnjakom zaznati nedoslednosti, ki bi lahko spodbudile potencialno kugo ali, bolj obžalovanja, pandemijo. Na koncu dneva nam lahko naši novi prekomerni AI resnično pomagajo pri prenašanju naslednje bolezni.

Te nove sposobnosti AI so v celoti prikazane s sprotnim izbruhom koronavirusa, ki ga je pravočasno odkrila kanadska družba BlueDot, ki je ena izmed različnih organizacij, ki informacije uporabljajo za oceno splošne nevarnosti za dobro počutje. Organizacija, za katero pravi, da izvaja "robotizirano nepremagljivo opazovanje bolezni", je svojim strankam povedala o novi vrsti koronavirusa proti koncu decembra, nekaj dni pred ameriškim centrom za nadzor in preprečevanje bolezni (CDC) in Svetovno zdravstveno organizacijo (WHO ) posredoval uradno obvestilo, kot je napovedal Wired. Trenutno se bliža koncu januarja, je okužba dihal, ki je bila povezana z mestom Wuhan na Kitajskem, pravkar ubila več kot 100 posameznikov. Prav tako so se pojavili primeri v nekaj različnih državah, vključno z ZDA, in CDC opozarja Američane, naj ohranijo strateško razdaljo od nepotrebnih potovanj na Kitajsko.

Kamran Khan, neustavljivi zdravnik bolezni in avtor in izvršni direktor BlueDota, je na sestanku pojasnil, kako je v začetnem oprostilnem okviru organizacije uporabljena zavest, ki jo je ustvaril človek, vključno z običajnim ravnanjem z jeziki in AI, da bi spremljala več kot 100 neustavljivih okužb z razgradnjo okoli 100.000 člankov v 65 narečij dosledno. Te informacije omogočajo organizaciji, da spozna, kdaj lahko svojim strankam sporoči morebitno bližino in širjenje neustavljive bolezni.

Druge informacije, podobne podatkom o urniku raziskav in načini letenja, lahko pomagajo organizaciji, da nakaže dodatne napotke, kako se bo bolezen verjetno razširila. Pred kratkim so strokovnjaki BlueDota predvideli, da bodo v Aziji različne mestne skupnosti, kjer se bo pojavil koronavirus, pojavil na ozemlju Kitajske.

Zamisel BlueDotovega modela (katerega dokončne rezultate na ta način preučujejo človeški strokovnjaki) je, da se delavci na socialnem zavarovanju dobijo podatki tako hitro, kot je mogoče, s pričakovanjem, da bodo lahko analizirali - in po potrebi odklopili - onesnažili in verjetno nalezljive osebe v primernem času.

"Uradni podatki niso v vsakem primeru ugodni," je Khan povedal za Recode. "Razlika med enim primerom pri raziskovalcu in razstreljevanjem temelji na vašem naprednem strokovnjaku za človeške službe, ki zaznava, da obstaja specifična bolezen. To bi lahko bilo razlikovanje v tem, da bi se vnetje resnično dogajalo."

Khan je vključil, da lahko njegov okvir prav tako uporablja številne druge informacije - na primer podatke o ozemlju, temperaturi ali celo bližnjih udomačenih živali -, da predvide, ali bo nekdo, okužen z boleznijo, verjetno povzročil izbruh tam. Pripomni, da je imel BlueDot leta 2016 možnost predvideti prisotnost okužbe z Zika na Floridi pol leta, preden se je tam resnično pojavila.

Organizacija za preverjanje nadloga Metabiota je preverila, da so na Tajskem, v Južni Koreji, na Japonskem in Tajvanu nevarnost, da se okužba pojavi v sedmih dneh, preden so se primeri v teh državah res razkrili, nekoliko z upanjem na informacije o poletu. Metabiota kot BlueDot uporablja skupno uporabo jezika za ocenjevanje spletnih poročil o potencialni bolezni, poleg tega pa odseka tudi pri gradnji podobne inovacije za spletne življenjske informacije.

Imprint Gallivan, direktor informacijske znanosti Metabiota, pojasnjuje, da lahko spletne faze in razprave tudi dajo znak, da obstaja nevarnost pandemije. Metabiota prav tako trdi, da lahko oceni nevarnost širjenja bolezni, ki povzroči družbene in politične prekinitve, glede na podatke, kot so znaki bolezni, smrtnost in dostopnost zdravljenja. Na primer, ob uri distribucije tega članka je Metabiota ocenila nevarnost, da bi novi koronavirus povzročil odprto nelagodje kot "visoko" v ZDA in na Kitajskem, vendar je to nevarnost ocenil za okužbo z opico v Demokratični republiki Kongo ( kjer so bili primeri te okužbe upoštevani kot "srednji."

Težko je natančno zavedati, kako natančen je lahko ta okvir ocenjevanja ali sam oder, vendar Gallivan pravi, da organizacija sodeluje z ameriško mrežo znanja in ministrstvom za obrambo pri vprašanjih, povezanih s koronavirusom. To je del Metabiotovega dela z In-Q-Tel-om, neprofitnim pustolovskim podjetjem, povezano s Centralno obveščevalno agencijo. Vendar vladni uradi niso glavni potencialni kupci teh okvirov. Metabiota svoje objave dodatno objavi tudi pozavarovalnim organizacijam - pozavarovanje je v bistvu zaščita zavarovalnic - ki bi se morale spoprijeti z denarnimi nevarnostmi, povezanimi z latentnim širjenjem zmogljivosti zaradi bolezni.

Kakor koli že, računalniško sklepanje je nesporno bolj dragoceno kot zgolj vzdrževanje strokovnjakov za prenos bolezni in oblasti, ki se izobražujejo o okužbi. Strokovnjaki so izdelali modele, ki temeljijo na AI, ki lahko postopoma predvidevajo epizode okužbe z Zika, ki lahko poučijo o tem, kako specialisti reagirajo na morebitne nujne primere. Zavest, ki jo je ustvaril človek, bi se lahko uporabila tudi za upravljanje, kako splošni organi za dobro počutje v nujnih primerih razpršijo premoženje. Kot rezultat tega je AI še ena prva linija zaščite pred boleznijo.

Še bolj celovito je, da AI od zdaj pomaga pri pregledu novih zdravil, zdravljenju občasnih okužb in prepoznavanju maligne rasti črevesja. Človeška inteligenca je bila celo uporabljena za razlikovanje grozljivih pajkov, ki širijo Chagas, resno in domiselno smrtonosno bolezen, ki je okužila pričakovanih 8 milijonov posameznikov v Mehiki in Srednji in Južni Ameriki. Poleg tega se navdušuje nad uporabo neprimernih informacij - kot so spletna darila za življenje - za pomoč oblikovalcem politike in organizacijam za zdravljenje zdravil, ki razumejo širino nujnega stanja. Na primer, AI, ki lahko mine v spletnem življenju, se predstavlja na ciljnih nezakonitih drogah in obvladuje splošne organe za dobro počutje o širjenju teh nadzorovanih snovi.

Ti okviri, vključno z Metabiota in BlueDot, so le enaki informacijam, ki jih ocenjujejo. Še več, AI - večinoma - ima težavo z nagibom, ki lahko odraža tako arhitekte ogrodja kot tudi informacije, na katere je pripravljen. Prav tako AI, ki se uporablja v zdravstvenih storitvah, nikakor ni oblikovana in ni varna za to vprašanje.

Če upoštevamo vse te napredke, govorijo o progresivno idealističnem stališču, kaj lahko AI naredi. Običajno posodobitve AI robotov, ki filtrirajo skozi ogromne količine informacij, ne sedijo tako dobro. Razmislite o zakonski zahtevi z uporabo podatkovnih baz za potrditev obraza, ki temeljijo na slikah, izkopanih prek spleta. Ali pa na drugi strani zaposliti direktorje, ki bi zdaj lahko uporabili AI, da bi predvideli, kako boste nadaljevali z mletjem, glede na svoje internetne življenjske objave. Možnost AI, da se bori proti divji bolezni, ponuja situacijo, ko se bomo morda počutili nekoliko manj nelagodno, če ne skozi in skozi veselo. Mogoče bi lahko ta inovacija - kadar koli ustvarjena in uporabljena na ustrezen način - resnično pomagala rešiti nekaj življenj.