Hvernig er AI að berjast við kransæðaveirubrotið?


svara 1:

Gervigreind gæti barist gegn Coronavirus framtíðinni

.

Uppbrot sjúkdóma eins og kransæðavírusinn þróast oft of hratt til að vísindamenn geti fundið lækningu. En í framtíðinni gæti gervigreind hjálpað vísindamönnum til að vinna betra starf.

Þótt það sé sennilega of seint fyrir nýtækni tækninnar að gegna stóru hlutverki í núverandi faraldri, er von fyrir næstu uppkomu. AI er gott til að greiða í gegnum hauga af gögnum til að finna tengingar sem gera það auðveldara að ákvarða hvers konar meðferðir gætu virkað eða hvaða tilraunir eigi að gera næst.

Spurningin er hvað Big Data mun koma fram þegar það fær aðeins lítið magn af upplýsingum um nýkomin veikindi eins og Covid-19, sem kom fyrst fram seint á síðasta ári í Kína og hefur veikst meira en 75.000 manns á um tveimur mánuðum.

Sú staðreynd að vísindamenn náðu að framleiða erfðaröðvun nýrrar vírusar innan vikna frá fyrstu tilvikum sem tilkynnt var um lofar, þar sem það sýnir að það eru miklu nánari upplýsingar nú þegar útbrot eiga sér stað.

Andrew Hopkins, forstjóri Oxford, sem starfar á Englandi Exscientia Ltd., er meðal þeirra sem vinna að því að þjálfa gervigreind til að uppgötva eiturlyf. Hann telur að nýjar meðferðir gætu farið frá getnaði til klínískra prófa á allt að 18 til 24 mánuðum á næsta áratug, þökk sé AI.

Exscientia hannaði nýtt efnasamband til að meðhöndla þráhyggju og áráttu sem er tilbúið til prófunar í rannsóknarstofunni eftir innan við eitt ár í upphafi rannsóknarstigs. Það er um það bil fimm sinnum hraðar en að meðaltali samkvæmt fyrirtækinu.

Healx, sem byggir á Cambridge, hefur svipaða nálgun, en það notar vélinám til að finna nýja notkun á núverandi lyfjum. Bæði fyrirtækin fæða reiknirit sín með upplýsingum - safnað frá heimildum eins og tímaritum, lífeðlisfræðilegum gagnagrunnum og klínískum rannsóknum - til að hjálpa til við nýjar meðferðir við sjúkdómum.

Mannlegt eftirlit

Fyrirtækin tvö nota hvert lið af mönnum vísindamönnum til að vinna samhliða AI til að leiðbeina ferlinu. Í nálgun Exscientia, kölluð Centaur efnafræðingur, hjálpa lyfjahönnuðir að kenna reikniritunum um að leita að efnasamböndum. Healx setur spár AI fyrir vísindamenn sem greina niðurstöðurnar og ákveða hvað þeir eigi að sækjast eftir.

Neil Thompson, aðal vísindafulltrúi Healx, sagði að hægt væri að beita tækninni gegn braust eins og kransæðavírusins ​​svo framarlega sem hún hefði næg gögn um nýja sjúkdóminn. Healx vinnur ekki að því að takast á við kransæðavíruna eða fínstilla tækni sína fyrir uppkomu, en það myndi ekki vera teygja.

„Við erum nokkuð nálægt,“ sagði Thompson í viðtali. „Við þyrftum ekki að breyta miklu um AI reiknirit sem við notum. Við lítum á að passa eiginleika lyfja við eiginleika sjúkdómsins. “

Reiknir fyrir gervigreind eru þegar farnir að tyggja upp lyf við þeim sjúkdómum sem við þekkjum. Vísindamenn við Massachusetts Institute of Technology sögðu á fimmtudag að þeir hefðu notað aðferðina til að bera kennsl á öflugt nýtt sýklalyfjasamband sem gæti drepið fjölda erfiða baktería, jafnvel sumar sem eru ónæmar fyrir öðrum meðferðum.

Einn afli fyrir alla þessa tækni er klínísk próf. Jafnvel ætti að prófa lyf sem þegar eru örugg til notkunar til að lækna eitt kvill áður en þeim er ávísað öðru. Ferlið til að sýna fram á að þau séu örugg og árangursrík fyrir fjölda fólks getur tekið mörg ár áður en farið er til eftirlitsaðila.

Til að vera árangursríkir, þurfa AI byggir lyfjahönnuðir að skipuleggja fyrirfram, velja vírusamengi sem líklegt er að muni valda vandamálum í framtíðinni og miða við það þegar fáir hvatar eru til þess.

Þakka þér fyrir.


svara 2:

Leikurinn er þegar í gangi!

Ef ekki fyrir kransæðavíruna, að minnsta kosti fyrir superbugs. Vísindamenn við MIT og Harvard notuðu AI til að bera kennsl á nýtt sýklalyf sem gæti drepið margar lyfjaónæmar bakteríur. Þeir þjálfuðu algrím til að læra vél til að greina efnasambönd sem geta barist gegn sýkingum með því að nota mismunandi aðferðir en þau sem fyrir eru í lyfjum.

Þeir þjálfuðu líkan sitt á 2.500 sameindum sem bera kennsl á efnasamband (þeir kölluðu það Halicin) til að prófa bakteríur teknar frá sjúklingum og bakteríum sem ræktaðar voru í rannsóknarstofum. „Halicin“ gæti drepið margar lyfjaónæmar bakteríur, þ.m.t.

mycobactirium berklar, clostridium difficile

og

acinetobacter baumannii.

Halicin læknaði tvær mýs smitaðar af

A.baumannii.

Tilviljun, margir bandarískir hermenn í Írak og Afganistan smituðust af sama galla. Segir í skýrslunni að smyrsli af Halicin sem var borið á húð þessara tveggja músa læknaði þær alveg innan sólarhrings.

Að nota sjálfvirkar tölvulíkön til að uppgötva eiturlyf er ekki nýtt en besti árangur hingað til sést með Halicin.

Samkvæmt vísindamönnunum getur forspárlíkan þeirra gert það sem verður ódýrt fyrir hefðbundnar tilraunaaðferðir.

Þessi árangur Halicin kemur á áríðandi stig í sögu mannkynsins. Því er spáð að árið 2050 geti dauðsföll um allan heim vegna lyfjaónæmra baktería orðið 10 milljónir.

Frekari vinnu er nauðsynleg til að gera Halicin nothæft hjá mönnum. Þó að reiknirit þeirra sé hannað fyrir bakteríur, þá getur það verið „uppfæranlegt“ til að berjast við vírusa líka.


svara 3:

Ímyndaðu þér að sjúkrahús í Kína hafi 1000 tilfelli með svipuð einkenni, hvað gerir spítalinn? Þrátt fyrir að allar upplýsingar um einkenni og greiningu séu skjalfestar og fáanlegar á rafrænan hátt, þá getur heilbrigðisdeildin gert nauðsynlegar og viðeigandi ráðstafanir.

AI er frábær og fljótur að greina munstur, líkt til að greina hratt. Eitt dæmi um hvernig

Google leit er fær

til að greina mögulega sjúkdóma um allan heim. Bara með einföldum leitarmynstri eingöngu, getur AI raunverulega greint mögulegar ógnir og faraldur sem gætu sprengt út í stórum hlutföllum um allan heim.

Þegar komið er aftur til Corona vírusa, þegar Kína hefur staðfest sjúkdómseinkennin, greint það, deilir það þessum upplýsingum til allra annarra mögulegra samtaka stjórnvalda sem geta fljótt komið fyrir hitaskynjara sem geta skannað fólk með þessi einkenni og flokkað þau sem líklega smitaða eða burðarmenn eða ónæmur. Þegar vírusar stökkbreytast hratt, hafa þeir tilhneigingu til að breyta því hvernig þeir líta út, einkennin gætu breyst og verið erfitt að greina. En með AI er Kína fær um að hjálpa ríkisstjórnum með fólki sem hefur flutt frá Kína, sérstaklega Wuhan og síðan flutt alþjóð um borgir. Þessar upplýsingar er hægt að greina af AI, til að greina fréttir frá þessum borgum, sjúkrahúsum til að setja saman þrautirnar.

Vona að þetta hjálpi!


svara 4:

Í nýlegum skilmálum, ef við höfum gögn um nokkra sjúklinga en við getum borið kennsl á og fundið munstur, á kóróna jákvæðu sjúklingunum. Eftir það getum við leitað eftir nýjum sjúklingi til að spá fyrir um hvort þessi sjúklingur gæti smitast eða ekki, séð frá mynstri sínu. Hægt er að nota klassískt vélanám eða djúpt námstækni til að aðgreina þetta.

Í almennari skilmálum verðum við að vera mjög varkár og verðum að hafa samskipti við einstaklinga frá læknisfræðilegum vettvangi til að greina munstrið á til að alhæfa hvað er raunverulega í gangi, hverjar eru þær breytingar og fyrirkomulag sem vírusinn hefur komið af stað til að skilja betur líkanið.


svara 5:

Uppbrot sjúkdóma eins og kransæðavírusinn þróast oft of hratt til að vísindamenn geti fundið lækningu. En í framtíðinni gæti gervigreind hjálpað vísindamönnum til að vinna betra starf.

Þótt það sé sennilega of seint fyrir nýtækni tækninnar að gegna stóru hlutverki í núverandi faraldri, er von fyrir næstu uppkomu. AI er gott til að greiða í gegnum hauga af gögnum til að finna tengingar sem gera það auðveldara að ákvarða hvers konar meðferðir gætu virkað eða hvaða tilraunir eigi að gera næst.

Spurningin er hvað Big Data mun koma fram þegar það fær aðeins lítið magn af upplýsingum um nýkomin veikindi eins og Covid-19, sem kom fyrst fram seint á síðasta ári í Kína og hefur veikst meira en 75.000 manns á um tveimur mánuðum.

Sú staðreynd að vísindamenn náðu að framleiða erfðaröðvun nýrrar vírusar innan vikna frá fyrstu tilvikum sem tilkynnt var um lofar, þar sem það sýnir að það eru miklu nánari upplýsingar nú þegar útbrot eiga sér stað.

Andrew Hopkins, forstjóri Oxford, sem starfar á Englandi Exscientia Ltd., er meðal þeirra sem vinna að því að þjálfa gervigreind til að uppgötva eiturlyf. Hann telur að nýjar meðferðir gætu farið frá getnaði til klínískra prófa á allt að 18 til 24 mánuðum á næsta áratug, þökk sé AI.

Exscientia hannaði nýtt efnasamband til að meðhöndla þráhyggju og áráttu sem er tilbúið til prófunar í rannsóknarstofunni eftir innan við eitt ár í upphafi rannsóknarstigs. Það er um það bil fimm sinnum hraðar en að meðaltali samkvæmt fyrirtækinu.

Healx, sem byggir á Cambridge, hefur svipaða nálgun, en það notar vélinám til að finna nýja notkun á núverandi lyfjum. Bæði fyrirtækin fæða reiknirit sín með upplýsingum - safnað frá heimildum eins og tímaritum, lífeðlisfræðilegum gagnagrunnum og klínískum rannsóknum - til að hjálpa til við nýjar meðferðir við sjúkdómum.

Mannlegt eftirlit

Fyrirtækin tvö nota hvert lið af mönnum vísindamönnum til að vinna samhliða AI til að leiðbeina ferlinu. Í nálgun Exscientia, kölluð Centaur efnafræðingur, hjálpa lyfjahönnuðir að kenna reikniritunum um að leita að efnasamböndum. Healx setur spár AI fyrir vísindamenn sem greina niðurstöðurnar og ákveða hvað þeir eigi að sækjast eftir.

Neil Thompson, aðal vísindafulltrúi Healx, sagði að hægt væri að beita tækninni gegn braust eins og kransæðavírusins ​​svo framarlega sem hún hefði næg gögn um nýja sjúkdóminn. Healx vinnur ekki að því að takast á við kransæðavíruna eða fínstilla tækni sína fyrir uppkomu, en það myndi ekki vera teygja.

„Við erum nokkuð nálægt,“ sagði Thompson í viðtali. „Við þyrftum ekki að breyta miklu um AI reiknirit sem við notum. Við lítum á að passa eiginleika lyfja við eiginleika sjúkdómsins. “

Reiknir fyrir gervigreind eru þegar farnir að tyggja upp lyf við þeim sjúkdómum sem við þekkjum. Vísindamenn við Massachusetts Institute of Technology sögðu á fimmtudag að þeir hefðu notað aðferðina til að bera kennsl á öflugt nýtt sýklalyfjasamband sem gæti drepið fjölda erfiða baktería, jafnvel sumar sem eru ónæmar fyrir öðrum meðferðum.

Einn afli fyrir alla þessa tækni er klínísk próf. Jafnvel ætti að prófa lyf sem þegar eru örugg til notkunar til að lækna eitt kvill áður en þeim er ávísað öðru. Ferlið til að sýna fram á að þau séu örugg og árangursrík fyrir fjölda fólks getur tekið mörg ár áður en farið er til eftirlitsaðila.

Til að vera árangursríkir, þurfa AI byggir lyfjahönnuðir að skipuleggja fyrirfram, velja vírusamengi sem líklegt er að muni valda vandamálum í framtíðinni og miða við það þegar fáir hvatar eru til þess.

Önnur hindrun er að finna hæft starfsfólk.

„Það er erfitt að finna fólk sem getur starfað á mótum AI og líffræði og það er erfitt fyrir stór fyrirtæki að taka skjótar ákvarðanir um tækni sem þessa,“ sagði Irina Haivas, félagi hjá áhættufjármagnsfyrirtækinu Atomico og fyrrum skurðlæknir sem situr í stjórn Healx. „Það er ekki nóg að vera AI verkfræðingur, þú verður að skilja og komast inn í líffræði.“


svara 6:

Á þeim tímapunkti þegar undarleg lasleiki sprettur upp fyrst, getur það verið mjög erfitt fyrir stjórnvöld og almenn yfirvöld í velferð að safna gögnum hratt og auðvelda viðbrögð. Hvað sem því líður getur ný mannkyns nýsköpun í rökstuðningi náttúrulega dregið úr mér í fréttaskýringum og efni á netinu víðsvegar um heiminn og hjálpað sérfræðingum að skynja ósamræmi sem gæti leitt til hugsanlegrar plágu eða, því miður, faraldurs. Þegar öllu er á botninn hvolft geta nýju AI yfirmenn okkar virkilega aðstoðað okkur við að þola eftirfarandi sjúkdóm.

Þessir nýju AI hæfileikar eru á fullu sýningu með áframhaldandi blöðru upp kórónavírus sem var aðgreindur á réttum tíma af kanadísku fyrirtæki sem heitir BlueDot, sem er ein af ýmsum stofnunum sem nota upplýsingar til að meta almenna líðan. Samtökin, sem segja að þau stundi „vélrænan ómótstæðilega athugun á veikindum“, sögðu skjólstæðingum sínum frá nýju gerðinni kransæðavírus í lok desember, dögum áður en bæði bandarísku miðstöðvarnar fyrir eftirlit með sjúkdómum (CDC) og Alþjóðaheilbrigðismálastofnuninni (WHO) ) flutti opinbera tilkynningu, eins og tilkynnt var af Wired. Nú nálgast lok janúar, öndunarfærasýkingin sem hefur verið tengd borginni Wuhan í Kína hefur nýlega drepið umfram 100 einstaklinga. Mál hafa sömuleiðis sprottið upp í nokkrum mismunandi þjóðum, þar á meðal Bandaríkjunum, og CDC varar Bandaríkjamenn við að halda stefnumarkandi fjarlægð frá óþarfa ferðalagi til Kína.

Kamran Khan, ómótstæðilegur sjúkdómslæknir og rithöfundur og forstjóri BlueDot, skýrði á fundi hvernig upphafleg áminningarrammi samtakanna nýtir manngerða meðvitund, þar með talið venjulega málmeðferð og AI, til að fylgja meira en 100 ómótstæðilegum sýkingum með því að brjóta niður um 100.000 greinar í 65 mállýskum stöðugt. Þessar upplýsingar gera fyrirtækjunum kleift að átta sig á því hvenær eigi að segja viðskiptavinum sínum frá mögulegri nálægð og útbreiðslu ómótstæðilegs veikinda.

Aðrar upplýsingar, svipaðar gögnum landkönnuða og flugleiðir, geta hjálpað til við að gefa samtökunum auknar vísbendingar um hvernig sjúkdómur mun líklega dreifast. Nýlega, til dæmis, gerðu sérfræðingar BlueDot ráð fyrir mismunandi þéttbýlisfélögum í Asíu þar sem kransæðavírusinn myndi birtast eftir að hún sýndi sig á yfirráðasvæði Kína.

Hugsunin á bak við líkan BlueDot (sem óyggjandi niðurstöður eru á þennan hátt skoðaðar af sérfræðingum manna) er að fá gögn til starfsmanna almannatrygginga eins hratt og mögulegt er, með von um að þeir geti greint - og, ef nauðsyn krefur, aftengt - spilla og hugsanlega smitandi einstaklingar á viðeigandi tíma.

„Opinberu gögnin eru ekki í öllum tilvikum vegleg,“ sagði Khan við Recode. "Aðgreiningin á milli máls í landkönnuður og blossa upp treystir því að sérfræðingur þinn í fremstu röð, sem sérhæfir sig í þjónustu mannsins, skynji að um sé að ræða sérstaka veikindi. Það gæti verið greinarmunurinn í því að koma í ljós að blossa upp frá því að raunverulega gerist."

Khan tók fram að umgjörð hans geti sömuleiðis nýtt ýmsar aðrar upplýsingar - til dæmis gögn um andrúmsloft, hitastig eða jafnvel húsdýra í grenndinni - til að sjá fyrir hvort einhver sem er mengaður af veikindum muni líklega valda blossi upp þar. Hann tekur fram að árið 2016 hafi BlueDot átt kost á því að sjá fyrir sér Zika smitunina í Flórída hálfu ári áður en hún birtist þar raunverulega.

Einnig staðfestu skurðstofurnar Metabiota að Tæland, Suður-Kórea, Japan og Taívan væru í mestri hættu við að sjá smitið birtast sjö daga áður en mál í þessum þjóðum voru raunverulega afhjúpuð, nokkuð með því að vonast til að fá upplýsingar um flug. Eins og BlueDot, Metabiota, notar sameiginlega málmeðferð til að meta skýrslur á netinu um hugsanlega veikindi og það er auk þess að klippa sig frá því að byggja upp svipaða nýjung fyrir lífsgrundaðar upplýsingar.

Segja Gallivan, framkvæmdastjóri upplýsingafræðinnar í Metabiota, skýrara að stig og umræður á netinu geti sömuleiðis gefið merki um að hætta sé á heimsfaraldri. Metabiota fullyrðir sömuleiðis að það geti metið hættuna á því að útbreiðsla sjúkdóms valdi félagslegum og pólitískum truflunum, í ljósi gagna eins og ábendinga um kvilli, dánarhlutfall og aðgengi meðferðar. Sem dæmi um það, þegar klukkan var dreifð þessari grein, metaði Metabiota hættuna á því að skáldsaga kórónavírusins ​​olli opinni óánægju sem „mikilli“ í Bandaríkjunum og Kína, en hún metur hins vegar þessa hættu vegna öpuoxusýkingarinnar í Lýðveldinu Kongó ( þar sem gerð hefur verið grein fyrir tilvikum af þeirri sýkingu) sem „miðill“.

Það er erfitt að átta sig á nákvæmlega hversu nákvæmur þessi matsramma eða sviðið sjálft getur verið, þó segir Gallivan að samtökin séu að vinna með bandaríska þekkingarnetinu og varnarmálaráðuneytinu um málefni sem eru kennd við kórónavírusinn. Þetta er verk Metabiota með In-Q-Tel, ævintýrafyrirtækið sem ekki er rekið í hagnaðarskyni í tengslum við Leyniþjónustuna. Hins vegar eru skrifstofur ríkisstjórnarinnar ekki helstu mögulegir viðskiptavinir þessara ramma. Metabiota auglýsir að auki grundvöll sinn til endurtryggingarsamtaka - endurtrygging er í grundvallaratriðum vernd fyrir vátryggingastofnanir - sem ættu að takast á við peningalegu hættuna sem tengist duldri getu dreifingar veikinda.

Vera það eins og það getur, tölvutæk rökhugsun getur óneitanlega meira virði en einfaldlega að halda sérfræðingum og yfirvöldum um smitsjúkdóma menntun eftir því sem smit sprettur upp. Sérfræðingar hafa framleitt módel sem byggir á AI sem geta séð fyrir sér smám saman þætti af Zika-sýkingunni, sem geta frætt hvernig sérfræðingar bregðast við hugsanlegum neyðarástandi. Meðvitund af mannavöldum gæti sömuleiðis nýst til að stjórna því hvernig almenn yfirvöld í velferð dreifðu eignum í neyðartilvikum. Fyrir vikið stendur AI að vera önnur fyrsta lína verndar gegn veikindum.

Þeim mun ítarlegri er að AI hjálpar nú við að skoða ný lyf, meðhöndla sjaldgæfar sýkingar og greina illkynja vöxt. Manngerðar upplýsingaöflun var jafnvel notuð til að greina hrollvekjandi skrið sem dreifðu Chagas, alvarlegt og hugsanlega banvænt kvill sem hefur spilla væntanlegar 8 milljónir einstaklinga í Mexíkó og Mið- og Suður-Ameríku. Að auki eykur áhuginn á því að nota upplýsingar sem ekki eru í vellíðan - eins og lífskjör á vefnum - til að hjálpa vellíðan stjórnmálamanna og lyfjafyrirtækja skilja breidd neyðarástands í vellíðan. Til dæmis, AI sem getur náið lífi á netinu gjafir á ólöglegum ávana- og fíkniefnasamningum og haldið almennum velferðaryfirvöldum fræðslu um útbreiðslu þessara stýrðra efna.

Þessi ramma, þar með talin Metabiota og BlueDot, eru bara sambærileg þeim upplýsingum sem þeir meta. Það sem meira er, AI - að mestu leyti - hefur mál með halla, sem getur endurspeglað bæði arkitekta ramma og upplýsingarnar sem það er útbúið á. Einnig er AI sem er notað í læknisþjónustu á engan hátt, lögun eða form óhætt því máli.

Að öllu óbreyttu tala þessar framfarir til framsækinna sjónarmiða fyrir það sem AI getur gert. Venjulega, uppfærslur á AI vélmenni sem síast í gegnum mikla upplýsingar eru ekki svo góðar. Hugleiddu lagaskyldu sem notar gagnagrunna fyrir andlitsviðurkenningu byggða á myndum sem náðar er af á vefnum. Eða hins vegar að fá leikstjóra til starfa sem nú gætu notað AI til að sjá fyrir sér hvernig þú munt halda áfram að mala í burtu, í ljósi internetpóstsins þíns. Möguleikinn á að AI fari í baráttu við villimannslega sjúkdóma býður upp á aðstæður þar sem okkur kann að líða eitthvað minna óþægilegt, ef ekki í gegnum og í gegnum glaðvær. Kannski þessi nýbreytni - hvenær sem hún er búin til og nýtt á viðeigandi hátt - gæti raunverulega hjálpað til við að hlífa nokkrum mannslífum.


svara 7:

Á þeim tímapunkti þegar undarleg lasleiki sprettur upp fyrst, getur það verið mjög erfitt fyrir stjórnvöld og almenn yfirvöld í velferð að safna gögnum hratt og auðvelda viðbrögð. Hvað sem því líður getur ný mannkyns nýsköpun í rökstuðningi náttúrulega dregið úr mér í fréttaskýringum og efni á netinu víðsvegar um heiminn og hjálpað sérfræðingum að skynja ósamræmi sem gæti leitt til hugsanlegrar plágu eða, því miður, faraldurs. Þegar öllu er á botninn hvolft geta nýju AI yfirmenn okkar virkilega aðstoðað okkur við að þola eftirfarandi sjúkdóm.

Þessir nýju AI hæfileikar eru á fullu sýningu með áframhaldandi blöðru upp kórónavírus sem var aðgreindur á réttum tíma af kanadísku fyrirtæki sem heitir BlueDot, sem er ein af ýmsum stofnunum sem nota upplýsingar til að meta almenna líðan. Samtökin, sem segja að þau stundi „vélrænan ómótstæðilega athugun á veikindum“, sögðu skjólstæðingum sínum frá nýju gerðinni kransæðavírus í lok desember, dögum áður en bæði bandarísku miðstöðvarnar fyrir eftirlit með sjúkdómum (CDC) og Alþjóðaheilbrigðismálastofnuninni (WHO) ) flutti opinbera tilkynningu, eins og tilkynnt var af Wired. Nú nálgast lok janúar, öndunarfærasýkingin sem hefur verið tengd borginni Wuhan í Kína hefur nýlega drepið umfram 100 einstaklinga. Mál hafa sömuleiðis sprottið upp í nokkrum mismunandi þjóðum, þar á meðal Bandaríkjunum, og CDC varar Bandaríkjamenn við að halda stefnumarkandi fjarlægð frá óþarfa ferðalagi til Kína.

Kamran Khan, ómótstæðilegur sjúkdómslæknir og rithöfundur og forstjóri BlueDot, skýrði á fundi hvernig upphafleg áminningarrammi samtakanna nýtir manngerða meðvitund, þar með talið venjulega málmeðferð og AI, til að fylgja meira en 100 ómótstæðilegum sýkingum með því að brjóta niður um 100.000 greinar í 65 mállýskum stöðugt. Þessar upplýsingar gera fyrirtækjunum kleift að átta sig á því hvenær eigi að segja viðskiptavinum sínum frá mögulegri nálægð og útbreiðslu ómótstæðilegs veikinda.

Aðrar upplýsingar, svipaðar gögnum landkönnuða og flugleiðir, geta hjálpað til við að gefa samtökunum auknar vísbendingar um hvernig sjúkdómur mun líklega dreifast. Nýlega, til dæmis, gerðu sérfræðingar BlueDot ráð fyrir mismunandi þéttbýlisfélögum í Asíu þar sem kransæðavírusinn myndi birtast eftir að hún sýndi sig á yfirráðasvæði Kína.

Hugsunin á bak við líkan BlueDot (sem óyggjandi niðurstöður eru á þennan hátt skoðaðar af sérfræðingum manna) er að fá gögn til starfsmanna almannatrygginga eins hratt og mögulegt er, með von um að þeir geti greint - og, ef nauðsyn krefur, aftengt - spilla og hugsanlega smitandi einstaklingar á viðeigandi tíma.

„Opinberu gögnin eru ekki í öllum tilvikum vegleg,“ sagði Khan við Recode. "Aðgreiningin á milli máls í landkönnuður og blossa upp treystir því að sérfræðingur þinn í fremstu röð, sem sérhæfir sig í þjónustu mannsins, skynji að um sé að ræða sérstaka veikindi. Það gæti verið greinarmunurinn í því að koma í ljós að blossa upp frá því að raunverulega gerist."

Khan tók fram að umgjörð hans geti sömuleiðis nýtt ýmsar aðrar upplýsingar - til dæmis gögn um andrúmsloft, hitastig eða jafnvel húsdýra í grenndinni - til að sjá fyrir hvort einhver sem er mengaður af veikindum muni líklega valda blossi upp þar. Hann tekur fram að árið 2016 hafi BlueDot átt kost á því að sjá fyrir sér Zika smitunina í Flórída hálfu ári áður en hún birtist þar raunverulega.

Einnig staðfestu skurðstofurnar Metabiota að Tæland, Suður-Kórea, Japan og Taívan væru í mestri hættu við að sjá smitið birtast sjö daga áður en mál í þessum þjóðum voru raunverulega afhjúpuð, nokkuð með því að vonast til að fá upplýsingar um flug. Eins og BlueDot, Metabiota, notar sameiginlega málmeðferð til að meta skýrslur á netinu um hugsanlega veikindi og það er auk þess að klippa sig frá því að byggja upp svipaða nýjung fyrir lífsgrundaðar upplýsingar.

Segja Gallivan, framkvæmdastjóri upplýsingafræðinnar í Metabiota, skýrara að stig og umræður á netinu geti sömuleiðis gefið merki um að hætta sé á heimsfaraldri. Metabiota fullyrðir sömuleiðis að það geti metið hættuna á því að útbreiðsla sjúkdóms valdi félagslegum og pólitískum truflunum, í ljósi gagna eins og ábendinga um kvilli, dánarhlutfall og aðgengi meðferðar. Sem dæmi um það, þegar klukkan var dreifð þessari grein, metaði Metabiota hættuna á því að skáldsaga kórónavírusins ​​olli opinni óánægju sem „mikilli“ í Bandaríkjunum og Kína, en hún metur hins vegar þessa hættu vegna öpuoxusýkingarinnar í Lýðveldinu Kongó ( þar sem gerð hefur verið grein fyrir tilvikum af þeirri sýkingu) sem „miðill“.

Það er erfitt að átta sig á nákvæmlega hversu nákvæmur þessi matsramma eða sviðið sjálft getur verið, þó segir Gallivan að samtökin séu að vinna með bandaríska þekkingarnetinu og varnarmálaráðuneytinu um málefni sem eru kennd við kórónavírusinn. Þetta er verk Metabiota með In-Q-Tel, ævintýrafyrirtækið sem ekki er rekið í hagnaðarskyni í tengslum við Leyniþjónustuna. Hins vegar eru skrifstofur ríkisstjórnarinnar ekki helstu mögulegir viðskiptavinir þessara ramma. Metabiota auglýsir að auki grundvöll sinn til endurtryggingarsamtaka - endurtrygging er í grundvallaratriðum vernd fyrir vátryggingastofnanir - sem ættu að takast á við peningalegu hættuna sem tengist duldri getu dreifingar veikinda.

Vera það eins og það getur, tölvutæk rökhugsun getur óneitanlega meira virði en einfaldlega að halda sérfræðingum og yfirvöldum um smitsjúkdóma menntun eftir því sem smit sprettur upp. Sérfræðingar hafa framleitt módel sem byggir á AI sem geta séð fyrir sér smám saman þætti af Zika-sýkingunni, sem geta frætt hvernig sérfræðingar bregðast við hugsanlegum neyðarástandi. Meðvitund af mannavöldum gæti sömuleiðis nýst til að stjórna því hvernig almenn yfirvöld í velferð dreifðu eignum í neyðartilvikum. Fyrir vikið stendur AI að vera önnur fyrsta lína verndar gegn veikindum.

Þeim mun ítarlegri er að AI hjálpar nú við að skoða ný lyf, meðhöndla sjaldgæfar sýkingar og greina illkynja vöxt. Manngerðar upplýsingaöflun var jafnvel notuð til að greina hrollvekjandi skrið sem dreifðu Chagas, alvarlegt og hugsanlega banvænt kvill sem hefur spilla væntanlegar 8 milljónir einstaklinga í Mexíkó og Mið- og Suður-Ameríku. Að auki eykur áhuginn á því að nota upplýsingar sem ekki eru í vellíðan - eins og lífskjör á vefnum - til að hjálpa vellíðan stjórnmálamanna og lyfjafyrirtækja skilja breidd neyðarástands í vellíðan. Til dæmis, AI sem getur náið lífi á netinu gjafir á ólöglegum ávana- og fíkniefnasamningum og haldið almennum velferðaryfirvöldum fræðslu um útbreiðslu þessara stýrðra efna.

Þessi ramma, þar með talin Metabiota og BlueDot, eru bara sambærileg þeim upplýsingum sem þeir meta. Það sem meira er, AI - að mestu leyti - hefur mál með halla, sem getur endurspeglað bæði arkitekta ramma og upplýsingarnar sem það er útbúið á. Einnig er AI sem er notað í læknisþjónustu á engan hátt, lögun eða form óhætt því máli.

Að öllu óbreyttu tala þessar framfarir til framsækinna sjónarmiða fyrir það sem AI getur gert. Venjulega, uppfærslur á AI vélmenni sem síast í gegnum mikla upplýsingar eru ekki svo góðar. Hugleiddu lagaskyldu sem notar gagnagrunna fyrir andlitsviðurkenningu byggða á myndum sem náðar er af á vefnum. Eða hins vegar að fá leikstjóra til starfa sem nú gætu notað AI til að sjá fyrir sér hvernig þú munt halda áfram að mala í burtu, í ljósi internetpóstsins þíns. Möguleikinn á að AI fari í baráttu við villimannslega sjúkdóma býður upp á aðstæður þar sem okkur kann að líða eitthvað minna óþægilegt, ef ekki í gegnum og í gegnum glaðvær. Kannski þessi nýbreytni - hvenær sem hún er búin til og nýtt á viðeigandi hátt - gæti raunverulega hjálpað til við að hlífa nokkrum mannslífum.