8 сентября 2020

Алгоритмы против COVID-19: как искусственный интеллект помогает бороться с пандемией

С начала 2020 года весь мир погрузился в борьбу с пандемией коронавирусной инфекции COVID-19. И пока ученые усердно работают над созданием вакцины, а правительства стран предпринимают меры по контролю распространения заболеваемости – исследователи и СМИ возлагают большие надежды на технологии, которые способны помочь побороть коронавирус.

 

Китай, как эпицентр вспышки инфекции, стал применять технологии искусственного интеллекта для борьбы с вирусом в первые недели с момента массового распространения SARS-CoV-2 в городе Ухань. Речь идет о контроле передвижения людей, прогнозировании новых вспышек и разработки вакцины. Что касается последнего, ИИ используется, в частности, для ускорения секвенирования геномов, постановки диагноза и назначения соответствующего лечения, проведения анализов с использованием сканеров.

 

Как и в других отраслях, искусственный интеллект неоспоримо вносит огромный вклад в продвижение научно-технического прогресса. Однако ИИ не действует самостоятельно, алгоритмам необходим контроль со стороны человека, особенно когда речь идет о жизнях и здоровье людей. Тем не менее давайте разберемся, как искусственный интеллект способен остановить распространение коронавирусной инфекции, и как полученный опыт поможет не допустить подобных вещей в будущем.

 

Разработка вакцины

Искусственный интеллект способен ускорить исследования в создании вакцины от нового вируса, которая, в первую очередь, защитит людей, борющихся с распространением инфекции.

 

Китайская технологический гигант Baidu в партнерстве с Университетом Рочестера и Университетом штата Орегон, в феврале 2020 года опубликовал результаты изучения процесса сворачивания белка в структуре вируса. Алгоритм, названный Linearfold, намного быстрее традиционных методов прогнозирует структуру вторичной РНК вируса и предоставляет ученым новые данные о том, как вирус способен распространяться. Таким образом, с помощью алгоритма Baidu ученым удалось вычислить предсказание вторичной структуры последовательности РНК коронавируса за 27 секунд вместо традиционных 55 минут.

 

Другие техкомпании и стартапы также вносят вклад в борьбу с пандемией. Так, DeepMind, подразделение компании Alphabet, так же поделилась прогнозами в структуре белка коронавирусной инфекции, разрабатывая систему искусственного интеллекта AlphaFold. По словам ученых, полученные данные о природе возбудителя опасного заболевания помогут ускорить создание вакцины для борьбы с COVID-19.

 

Постановка диагноза

Не менее важная задача для искусственного интеллекта – создание решений для помощи медицинскому персоналу диагностировать коронавирусную инфекцию. Среди них пекинский стартап Infervision, который разработал систему выявления проблем с легкими используя результаты компьютерной томографии. Первоначально решение предназначалось для диагностики рака легких, однако позже разработчики переучили алгоритм распознавать пневмонию, вызываемое респираторными заболеваниями как коронавирус. По заявлению СМИ, по меньшей мере в 34 китайских больницах врачи внедрили технологию обследования КТ снимков для обследования 32000 подозрений на коронавирус.

 

Второй пример из Китая – разработка исследовательского центра компании Alibaba, которая тоже анализирует легочные снимки для выявления случаев заражения COVID-19. Алгоритм способен распознавать вирус с точностью 96%,анализируя 300-400 снимков за 20 секунд, когда у опытного врача на такое обследование уходит 15 минут. Технологию Alibaba использовали в 26 больницах Китая и уже рассмотрели 30000 случаев.

 

А вот в Южной Корее биотехнологическая компания Seegene с помощью ИИ разработала тестовые наборы на выявление коронавируса. На такие исследования ученым требуется два-три месяца, в то время как разработчики справились за несколько недель. Это открытие позволило своевременно протестировать 230000 человек с подозрением на коронавирус в 118 клиниках страны, что позволило южнокорейскому правительству удержать под контролем распространение инфекции.

 

Обмен знаниями

В течение нескольких недель после обнаружения SARS-CoV-2 в декабре 2019 года ученые написали более 2000 исследовательских работ о влиянии нового вируса на здоровье, возможных методах лечения и динамике возникшей пандемии. Такой приток научно-исследовательской литературы свидетельствует о скорости, с которой научное сообщество способно решать глобальные кризисы. Однако это стало головной болью для тех, кто использует научные публикации в поисках информации о новом вирусе, его поведении и возможных методах лечения.

 

Для решения этой проблемы в Белом доме провели встречу с учеными и технологическими компаниями, где они обсудили, как искусственный интеллект может помочь просеивать десятки тысяч научных работ посвященных борьбе с пандемией.

 

Вскоре компания Microsoft совместно с Алленским институтом искусственного интеллекта и Национальной медицинской библиотекой представила работу, которая заключалась в сборе и подготовке 29000 документов о SARS-CoV-2 и более широкого круга коронавирусов. 13000 из них обработаны таким образом, чтобы алгоритмы могли считывать базовые данные, а также информацию об авторах и их принадлежности. Платформа Kaggle, на базе которой проводятся соревнования информатике, создала 10 ключевых вызовов, связанных с коронавирусом. Они варьируются от вопросов о факторах риска и методах лечения, не связанных с лекарствами, до генетических свойств вируса и усилий по созданию вакцин.

 

Исследователи отмечают, что машинное обучение обладает огромным потенциалом, в извлечении полезной информации из научных исследований. Но некоторые эксперты говорят, что этот подход находится на ранней стадии и вряд ли поможет справиться с нынешним кризисом.

 

Тотальная слежка

Помимо прямого использования ИИ в медицинских целях, правительства стран используют современные алгоритмы в предотвращении распространения вируса, в том числе путем тотальной слежки за населением. В частности, используются данные мобильных операторов в определении круга контактных лиц носителя инфекции, с помощью смартфонов контролируется соблюдение самоизоляции, на улицах дистанционно измерения температуру и идентифицируют граждан в общественных местах с помощью технологий распознавания лиц.

 

Так, в Израиле чиновники разработали план по индивидуальному наблюдению за населением по телефону, чтобы оповещать их об опасности смешивания с потенциальными носителями вируса. В Южной Корее органы здравоохранения получают предупреждения, когда люди не соблюдают режим самоизоляции и находятся в людных местах. А на Тайване инфицированным людям выдают специальный мобильный телефон, который записывает их расположение по GPS. Это облегчает задачу полиции в идентификации лиц, которые покидают места прохождения изоляции.

 

В Китае сотрудников полиции оснастили “умными” шлемами, которые находят людей с повышенной температурой тела в общественных местах. Что касается технологий распознавания лиц, внедрение масочного режима затруднило идентификацию граждан. К решению этой задачи присоединилась китайская фирма Hanvon. В компании утверждают, что их алгоритм распознавания лиц способен идентифицировать людей в масках с точностью до 95%.

 

Наконец, в интернете усилилось присутствие фейков о COVID-19 и алгоритмы ИИ активно применяют в борьбе с ними. Правозащитники приветствуют подобные меры, однако отмечают, что медийным платформам и властям следует быть осторожными и не ограничивать свободную журналистику под предлогом борьбы с дезинформацией.

 

Что дальше?

Истории успеха искусственного интеллекта в борьбе с пандемией коронавирусной инфекции в очередной раз доказали его эффективность. Наиболее востребованными оказались алгоритмы для помощи врачам в постановках диагнозов, анализа научных статей и контроля распространения вируса. Но и у этой технологии может быть свой криптонит. Одна из проблем – безопасность персональных данных пациентов, о чем ведутся жаркие дискуссии в правительственных и научных кругах. Во-вторых, ИИ требует доступа к надежным высококачественным данным. Это значит, что в краткосрочной перспективе только отрасли с большим объемом структурированных данных выиграют от внедрения технологий искусственного интеллекта. Тем не менее у исследователей со всего мира есть шанс использовать этот опыт борьбы с пандемией, чтобы с помощью технологий не допустить подобных сценариев в будущем.