«Синяя точка»
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) сделала важное сообщение о вспышке гриппа в Китае 9 января. За три дня до этого подобной информацией поделились в Центре США по контролю и профилактике заболеваний. Однако канадский стартап BlueDot опередил географических соседей на целую неделю: клиенты компании получили новость об эпидемии еще 30 декабря 2019 года.
Дело в том, что BlueDot использует ИИ, который анализирует новости на иностранных сайтах (более сотни тысяч СМИ) и страницах государственных порталов на 65 языках мира. Кроме того, алгоритм имеет доступ к данным об авиаперелетах и перемещениях мобильных устройств — эту обезличенную информацию стартап черпает из крупнейших интернет-компаний и от операторов связи. Однако сообщения из соцсетей в расчет не идут, потому что основатель компании Камран Хан считает их «слишком беспорядочными».
Полученной информации хватило, чтобы верно предсказать начало развития пандемии. Клиентам BlueDot еще в конце декабря отправили список из 11 городов, которые на тот момент оставались наиболее опасны для посещения — алгоритм просчитал, что туда вирус может попасть в первую очередь. Среди потенциально зараженных населенных пунктов числились Бангкок, Гонконг, Токио, Пхукет и другие азиатские города. Через две недели предсказание сбылось: сначала инфекция просочилась в Бангкок, а затем и во все остальные места из списка.
Идея найти эффективный способ для отслеживания распространения заболеваний пришла Хану в 2003 году, когда он работал специалистом по инфекционным болезням в больнице Торонто. В тот момент в мире была зафиксирована вспышка атипичной пневмонии. Спустя 11 лет уже именитый эксперт получил инвестиции от венчурного фонда и основал BlueDot. Сейчас в компании работают 40 сотрудников, среди которых врачи и программисты.
Поиск вакцины
Пока одни компании занимаются предсказаниями, другие вовсю пытаются найти вакцину от коронавируса — опять же не без помощи искусственного интеллекта. Некоторые российские ученые уже даже похвастались успехами в этой области. Например, российские эксперты заявили, что их алгоритм обнаружил более десятка потенциально эффективных препаратов. При этом технологии ИИ анализировали экспериментальные средства, прошедшие клинические испытания.
Любопытно, что среди найденных нейросетью лекарств есть те, которые используются для лечения возрастных заболеваний. По данным экспертов, эти препараты действуют на широкий спектр вирусов, включая SARS-CoV и SARS-CoV-2.
Часть из обнаруженных средств уже применяются в некоторых странах (во Франции и Сингапуре), а еще девять на данный момент проходят клинические исследования. Однако сами ученые признают, что использовать найденные препараты повсеместно пока рано — сначала необходимо провести их лабораторные тестирования и дождаться одобрения на национальном уровне.
Протеиновый коктейль
Чтобы победить врага, его нужно знать в лицо. Поэтому подключившийся к борьбе DeepMind от Google принялся изучать структуру вирусных белков COVID-19. Это должно помочь ученым разобраться, как действует зараза. Соответственно, такая информация позволит быстрее создать эффективную вакцину.
«Знание структуры белка предоставляет важный ресурс для понимания того, как он функционирует, но эксперименты по определению структуры могут занять месяцы и более», — отметили разработчики алгоритма в официальном блоге.
Компания уже опубликовала результаты своих исследований, однако отдельно подчеркнула, что предсказания структуры протеинов не проверялись экспериментально. При этом в DeepMind надеются внести вклад в работу научного сообщества для разработки терапевтических средств.
Данных много не бывает
В то же время другой американский ИТ-гигант IBM помогает врачам, предоставляя им инструменты для агрегации данных. Компания выпустила поисковые сервисы на основе ИИ, которые черпают необходимую информацию из баз данных Белого дома и нескольких исследовательских групп.
Чтобы получить нужный документ, ученым достаточно отправить запрос, после чего нейросеть в течение нескольких минут проанализирует все загруженные в систему документы (их более 13 тысяч) и выдаст релевантный результат.
Кроме того, IBM открыла бесплатный доступ к нескольким облачным исследовательским платформам. Последние помогают специалистам искать потенциально полезные молекулы для разработки методов диагностики коронавируса и его лечения.
Фотографии коронавируса
Ученые из Татарстана решили помочь врачам другим образом: они натренировали нейросеть, чтобы та могла диагностировать COVID-19 по медицинским снимкам легких. Для этого сотрудники Иннополиса «скормили» алгоритму 28 тысяч рентгеновских фото с пневмонией, включая около сотни изображений, взятых у больных «короной».
По словам создателей технологии, такая нейросеть должна помочь врачам быстрее выявлять больных с развившейся болезнью при массовых исследованиях легких. Первые тесты показали, что уже сейчас ИИ неплохо справляется со своей задачей: в 80 процентах случаев его предсказания совпали с описанием профессионального врача. При этом в одном из семи случаев алгоритм находил патологию там, где ее не видел живой доктор. Тем не менее, для клинического внедрения технологии ее точности пока не достаточно.
В ближайшем будущем сотрудники Иннополиса планируют запустить онлайн-сервис, куда врачи смогут залить изображение потенциального больного и проверить его легкие на наличие патологий.
Как коронавирус изменил наш мир:
Это тоже интересно:
