In che modo l'IA sta combattendo l'epidemia di coronavirus?


Risposta 1:

L'intelligenza artificiale potrebbe combattere un futuro coronavirus

.

Focolai di malattie come il coronavirus spesso si manifestano troppo rapidamente per consentire agli scienziati di trovare una cura. Ma in futuro, l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare i ricercatori a fare un lavoro migliore.

Anche se probabilmente è troppo tardi perché la nascente tecnologia abbia un ruolo importante nell'attuale epidemia, c'è speranza per i prossimi focolai. L'intelligenza artificiale è brava a manipolare centinaia di dati per trovare connessioni che rendano più facile determinare quali tipi di trattamenti potrebbero funzionare o quali esperimenti perseguire successivamente.

La domanda è: quali saranno i Big Data quando si ottengono solo pochi frammenti di informazioni su una malattia appena emersa come Covid-19, che è emersa per la prima volta alla fine dell'anno scorso in Cina e ha ammalato più di 75.000 persone in circa due mesi.

Il fatto che i ricercatori siano riusciti a produrre il sequenziamento genico del nuovo virus entro poche settimane dai primi casi segnalati è promettente, dal momento che mostra che ora sono disponibili dati molto più immediati quando si verificano epidemie.

Andrew Hopkins, amministratore delegato di Exscientia Ltd., con sede a Oxford, in Inghilterra, è tra quelli che lavorano per addestrare l'intelligenza artificiale per la scoperta di droghe. Immagina che i nuovi trattamenti potrebbero passare dal concepimento ai test clinici in soli 18-24 mesi nel prossimo decennio, grazie all'intelligenza artificiale.

Exscientia ha progettato un nuovo composto per il trattamento del disturbo ossessivo-compulsivo che è pronto per essere testato in laboratorio dopo meno di un anno nella fase di ricerca iniziale. Questo è circa cinque volte più veloce della media, secondo la società.

Healx con sede a Cambridge ha un approccio simile, ma utilizza l'apprendimento automatico per trovare nuovi usi per i farmaci esistenti. Entrambe le società alimentano i loro algoritmi con informazioni - raccolte da fonti come riviste, database biomedici e studi clinici - per aiutare a suggerire nuovi trattamenti per le malattie.

Supervisione umana

Le due società utilizzano ciascuna un team di ricercatori umani per lavorare a fianco dell'IA per guidare il processo. Nell'approccio di Exscientia, soprannominato il chimico Centaur, i progettisti di farmaci aiutano a insegnare le strategie degli algoritmi per la ricerca di composti. Healx pone le previsioni dell'IA ai ricercatori che analizzano i risultati e decidono cosa perseguire.

Neil Thompson, Chief Science Officer di Healx, ha affermato che la tecnica potrebbe essere implementata contro un focolaio come il coronavirus purché avesse abbastanza dati sulla nuova malattia. Healx non sta lavorando per affrontare il coronavirus o modificare la sua tecnologia per i focolai, ma non sarebbe un allungamento.

"Siamo abbastanza vicini", ha detto Thompson in un'intervista. "Non avremmo bisogno di cambiare molto sugli algoritmi AI che utilizziamo. Esaminiamo la corrispondenza delle proprietà dei farmaci con le caratteristiche della malattia ".

Gli algoritmi di intelligenza artificiale stanno già iniziando a produrre farmaci per le malattie che conosciamo. I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology hanno detto giovedì di aver utilizzato il metodo per identificare un nuovo potente composto antibiotico in grado di uccidere una serie di batteri fastidiosi, anche alcuni attualmente resistenti ad altri trattamenti.

Un vantaggio per tutte queste tecnologie sono i test clinici. Anche i farmaci già sicuri per l'uso per curare un disturbo dovrebbero essere testati di nuovo prima di essere prescritti per un altro. Il processo per dimostrare che sono sicuri ed efficaci su un gran numero di persone può richiedere anni prima di rivolgersi ai regolatori per la revisione.

Per essere efficaci, gli sviluppatori di farmaci basati sull'intelligenza artificiale dovrebbero pianificare in anticipo, individuando un genoma del virus che potrebbe causare problemi in futuro e indirizzandolo quando ci sono pochi incentivi per farlo.

Grazie.


Risposta 2:

Il gioco è già acceso!

Se non fosse per il coronavirus, almeno per i superbatteri. I ricercatori del MIT e di Harvard hanno usato l'IA per identificare un nuovo antibiotico in grado di uccidere molti batteri resistenti ai farmaci. Hanno addestrato un algoritmo di apprendimento automatico per analizzare i composti chimici in grado di combattere le infezioni utilizzando meccanismi diversi da quelli dei farmaci esistenti.

Hanno addestrato il loro modello su 2.500 molecole identificando un composto (lo chiamavano Halicin) per i test sui batteri prelevati da pazienti e batteri cresciuti nei laboratori. "Halicin" potrebbe uccidere molti batteri resistenti ai farmaci inclusi

tubercolosi da micobactirium, clostridium difficile

e

acinetobacter baumannii.

L'alicina ha curato due topi infetti da

A.baumannii.

Per inciso, molti soldati statunitensi in Iraq e in Afghanistan sono stati infettati dallo stesso insetto. Il rapporto afferma che un unguento di alicina applicato sulla pelle di questi due topi li ha completamente guariti entro 24 ore.

L'uso di modelli computerizzati predittivi per la scoperta di droghe non è nuovo, ma il miglior successo finora è stato riscontrato con Halicin.

Secondo i ricercatori, il loro modello predittivo può fare ciò che sarà proibitivamente costoso per gli approcci sperimentali tradizionali.

Questo successo di Halicin arriva in una fase cruciale della storia umana. Si prevede che entro il 2050 le morti in tutto il mondo dovute a batteri resistenti ai farmaci possano raggiungere i 10 milioni.

Sono necessari ulteriori lavori per rendere Halicin utilizzabile nell'uomo. Sebbene il loro algoritmo sia progettato per i batteri, può essere "aggiornabile" anche per combattere i virus.


Risposta 3:

Immagina che un ospedale in Cina abbia migliaia di casi con sintomi simili, cosa fa l'ospedale? Mentre tutte le informazioni sui sintomi e sulla diagnosi sono documentate e disponibili elettronicamente, il dipartimento sanitario è in grado di prendere le misure necessarie e appropriate.

L'intelligenza artificiale è superba e veloce nel rilevare schemi, somiglianze per un rilevamento rapido. Un esempio di come

La ricerca di Google è in grado

per rilevare possibili malattie in tutto il mondo. Solo con semplici schemi di ricerca, l'IA può effettivamente rilevare possibili minacce ed epidemie che potrebbero esplodere in grandi proporzioni in tutto il mondo.

Tornando a Corona Virus, una volta che la Cina ha documentato i sintomi della malattia, li ha diagnosticati, condivide queste informazioni con tutte le altre possibili organizzazioni governative che possono rapidamente mettere in atto rilevatori termici in grado di scansionare le persone con questi sintomi e classificarli come probabilmente infetti o portatori o immune. Poiché i virus mutano rapidamente, tendono a cambiare il loro aspetto, i sintomi potrebbero cambiare ed essere difficili da diagnosticare. Ma con l'IA, la Cina è in grado di aiutare i governi con persone che si sono trasferite dalla Cina, in particolare Wuhan, per poi spostarsi a livello internazionale attraverso le città. Queste informazioni possono essere analizzate dall'intelligenza artificiale, per rilevare le notizie da quelle città, ospedali per mettere insieme i pezzi del puzzle.

Spero che sia di aiuto!


Risposta 4:

In termini recenti, se disponiamo di dati relativi a più pazienti di quanti possiamo identificare e trovare modelli, dei pazienti con corona positiva. Successivamente, possiamo verificare la presenza di un nuovo paziente per prevedere se questo paziente potrebbe essere infetto o meno, vedendo dal suo schema. Le tecniche classiche di apprendimento automatico o di apprendimento profondo possono essere utilizzate per separare questo.

In termini più generali, dobbiamo essere molto cauti e dobbiamo interagire con la persona dal campo medico per analizzare lo schema per generalizzare ciò che sta realmente accadendo, quali sono i cambiamenti e i meccanismi innescati dal virus nel corpo per capire meglio il modello.


Risposta 5:

Focolai di malattie come il coronavirus spesso si manifestano troppo rapidamente per consentire agli scienziati di trovare una cura. Ma in futuro, l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare i ricercatori a fare un lavoro migliore.

Anche se probabilmente è troppo tardi perché la nascente tecnologia abbia un ruolo importante nell'attuale epidemia, c'è speranza per i prossimi focolai. L'intelligenza artificiale è brava a manipolare centinaia di dati per trovare connessioni che rendano più facile determinare quali tipi di trattamenti potrebbero funzionare o quali esperimenti perseguire successivamente.

La domanda è: quali saranno i Big Data quando si ottengono solo pochi frammenti di informazioni su una malattia appena emersa come Covid-19, che è emersa per la prima volta alla fine dell'anno scorso in Cina e ha ammalato più di 75.000 persone in circa due mesi.

Il fatto che i ricercatori siano riusciti a produrre il sequenziamento genico del nuovo virus entro poche settimane dai primi casi segnalati è promettente, dal momento che mostra che ora sono disponibili dati molto più immediati quando si verificano epidemie.

Andrew Hopkins, amministratore delegato di Exscientia Ltd., con sede a Oxford, in Inghilterra, è tra quelli che lavorano per addestrare l'intelligenza artificiale per la scoperta di droghe. Immagina che i nuovi trattamenti potrebbero passare dal concepimento ai test clinici in soli 18-24 mesi nel prossimo decennio, grazie all'intelligenza artificiale.

Exscientia ha progettato un nuovo composto per il trattamento del disturbo ossessivo-compulsivo che è pronto per essere testato in laboratorio dopo meno di un anno nella fase di ricerca iniziale. Questo è circa cinque volte più veloce della media, secondo la società.

Healx con sede a Cambridge ha un approccio simile, ma utilizza l'apprendimento automatico per trovare nuovi usi per i farmaci esistenti. Entrambe le società alimentano i loro algoritmi con informazioni - raccolte da fonti come riviste, database biomedici e studi clinici - per aiutare a suggerire nuovi trattamenti per le malattie.

Supervisione umana

Le due società utilizzano ciascuna un team di ricercatori umani per lavorare a fianco dell'IA per guidare il processo. Nell'approccio di Exscientia, soprannominato il chimico Centaur, i progettisti di farmaci aiutano a insegnare le strategie degli algoritmi per la ricerca di composti. Healx pone le previsioni dell'IA ai ricercatori che analizzano i risultati e decidono cosa perseguire.

Neil Thompson, Chief Science Officer di Healx, ha affermato che la tecnica potrebbe essere implementata contro un focolaio come il coronavirus purché avesse abbastanza dati sulla nuova malattia. Healx non sta lavorando per affrontare il coronavirus o modificare la sua tecnologia per i focolai, ma non sarebbe un allungamento.

"Siamo abbastanza vicini", ha detto Thompson in un'intervista. "Non avremmo bisogno di cambiare molto sugli algoritmi AI che utilizziamo. Esaminiamo la corrispondenza delle proprietà dei farmaci con le caratteristiche della malattia ".

Gli algoritmi di intelligenza artificiale stanno già iniziando a produrre farmaci per le malattie che conosciamo. I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology hanno detto giovedì di aver utilizzato il metodo per identificare un nuovo potente composto antibiotico in grado di uccidere una serie di batteri fastidiosi, anche alcuni attualmente resistenti ad altri trattamenti.

Un vantaggio per tutte queste tecnologie sono i test clinici. Anche i farmaci già sicuri per l'uso per curare un disturbo dovrebbero essere testati di nuovo prima di essere prescritti per un altro. Il processo per dimostrare che sono sicuri ed efficaci su un gran numero di persone può richiedere anni prima di rivolgersi ai regolatori per la revisione.

Per essere efficaci, gli sviluppatori di farmaci basati sull'intelligenza artificiale dovrebbero pianificare in anticipo, individuando un genoma del virus che potrebbe causare problemi in futuro e indirizzandolo quando ci sono pochi incentivi per farlo.

Un altro ostacolo è trovare personale qualificato.

"È difficile trovare persone in grado di operare all'intersezione tra AI e biologia ed è difficile per le grandi aziende prendere decisioni rapide su questa tecnologia", ha affermato Irina Haivas, partner della società di capitali di rischio Atomico ed ex chirurgo che siede il consiglio di amministrazione di Healx. "Non è abbastanza essere un ingegnere di intelligenza artificiale, devi capire ed entrare nelle applicazioni della biologia."


Risposta 6:

Quando appare una malattia misteriosa per la prima volta, è difficile per i governi e le autorità sanitarie pubbliche raccogliere rapidamente informazioni e coordinare la risposta. Ma la nuova tecnologia di intelligenza artificiale può estrarre automaticamente attraverso notizie e contenuti online in tutto il mondo, aiutando i professionisti a identificare potenziali disturbi che portano a una potenziale epidemia o peggio. In altre parole, i nostri nuovi boss dell'IA possono aiutarci a uscire dalla prossima piaga.

Questi nuovi

AI

le capacità sono in pieno svolgimento con il recente scoppio del coronavirus, identificato da una società canadese, BlueDat, che è una delle numerose organizzazioni che utilizzano i dati per valutare i rischi per la salute pubblica. I Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC) e l'Organizzazione mondiale della sanità (OMS) hanno pubblicato comunicazioni ufficiali secondo le quali l'agenzia afferma di condurre una "sorveglianza automatica delle malattie infettive". Ora alla fine di gennaio, un virus respiratorio collegato alla città di Wuhan in Cina ha già perso più di 100 vite. Sono sorti casi in molti altri paesi, compresi gli Stati Uniti, e il CDC sta avvertendo gli americani di evitare viaggi inutili in Cina.


Risposta 7:

Nel momento in cui si manifesta per la prima volta uno strano disturbo, può benissimo essere difficile per i governi e le autorità generali per il benessere accumulare dati rapidamente e facilitare una reazione. In ogni caso, la nuova innovazione del ragionamento artificiale può naturalmente estrarre attraverso notizie e sostanza online da tutto il mondo, aiutando gli specialisti a percepire incoerenze che potrebbero scatenare una potenziale piaga o, più spiacevole, una pandemia. Alla fine della giornata, i nostri nuovi signori dell'IA possono davvero aiutarci a sopportare la seguente malattia.

Queste nuove capacità di intelligenza artificiale sono in piena vetrina con l'attuale riacutizzazione del coronavirus, che si è distinta in tempo per una società canadese chiamata BlueDot, che è una delle varie organizzazioni che utilizzano le informazioni per valutare i pericoli generali per il benessere. L'organizzazione, che afferma di condurre "un'osservazione robotizzata della malattia irresistibile", ha riferito ai suoi clienti del nuovo tipo di coronavirus verso la fine di dicembre, giorni prima sia dei Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC) sia dell'Organizzazione mondiale della sanità (OMS) ) ha trasmesso la notifica ufficiale, come annunciato da Wired. Attualmente si sta avvicinando alla fine di gennaio, l'infezione respiratoria che è stata collegata alla città di Wuhan in Cina ha appena ucciso oltre 100 persone. Allo stesso modo sono sorti casi in alcune nazioni diverse, tra cui gli Stati Uniti, e il CDC sta avvertendo gli americani di mantenere una distanza strategica da viaggi inutili in Cina.

Kamran Khan, un irresistibile medico della malattia e autore e CEO di BlueDot, ha chiarito in una riunione in che modo il quadro di ammonimento iniziale dell'organizzazione utilizza la consapevolezza creata dall'uomo, compresa la normale gestione del linguaggio e l'intelligenza artificiale, per seguire più di 100 infezioni irresistibili abbattendo circa 100.000 articoli in 65 dialetti coerentemente. Tali informazioni consentono all'organizzazione di capire quando comunicare ai propri clienti la potenziale vicinanza e diffusione di una malattia irresistibile.

Altre informazioni, simili ai dati del programma di esplorazione e alle modalità di volo, possono aiutare a fornire all'organizzazione ulteriori indicazioni su come si diffonderà probabilmente una malattia. Ad esempio, di recente, gli specialisti di BlueDot hanno anticipato diverse comunità urbane in Asia, dove il coronavirus sarebbe apparso dopo la sua comparsa sul territorio cinese.

L'idea alla base del modello di BlueDot (i cui risultati conclusivi sono in questo modo esaminati da specialisti umani) è quella di ottenere i dati per i lavoratori delle assicurazioni sociali il più velocemente possibile, con l'aspettativa che possano analizzare - e, se necessario, disconnettersi - contaminati e individui potenzialmente infettivi in ​​un momento opportuno.

"I dati ufficiali non sono in ogni caso favorevoli", ha detto Khan a Recode. "La distinzione tra un caso in un esploratore e una riacutizzazione si basa sul fatto che il tuo specialista dei servizi umani all'avanguardia percepisca l'esistenza di una malattia specifica. Potrebbe essere la distinzione nel mantenere una riacutizzazione dal vero accadere."

Khan ha anche aggiunto che la sua struttura può anche utilizzare una varietà di altre informazioni, ad esempio dati sull'atmosfera, la temperatura o persino gli animali domestici di un territorio, per prevedere se qualcuno contaminato da una malattia probabilmente causerà un riacutizzazione Là. Egli sostiene che, nel 2016, BlueDot ha avuto la possibilità di prevedere la presenza dell'infezione da Zika in Florida un anno e mezzo prima che appaia davvero lì.

Inoltre, l'organizzazione di controllo del flagello Metabiota ha verificato che la Thailandia, la Corea del Sud, il Giappone e Taiwan avevano il pericolo più elevato di vedere l'infezione comparire oltre sette giorni prima che i casi in quelle nazioni fossero realmente rivelati, sperando in qualche modo di volare informazioni. Metabiota, come BlueDot, utilizza la gestione del linguaggio comune per valutare i rapporti online su una potenziale malattia e sta inoltre migliorando la costruzione di un'innovazione simile per le informazioni sulla vita basate sul web.

Imprint Gallivan, dirigente delle scienze dell'informazione di Metabiota, chiarisce che le fasi e le discussioni online possono allo stesso modo dare un segnale del pericolo di una pandemia. Metabiota afferma inoltre che può valutare il pericolo della diffusione di un disturbo che causa l'interruzione sociale e politica, alla luce di dati come le indicazioni di un disturbo, il tasso di mortalità e l'accessibilità del trattamento. Ad esempio, nell'ora della distribuzione di questo articolo, Metabiota ha valutato il pericolo del nuovo coronavirus che causa disagio aperto come "elevato" negli Stati Uniti e in Cina, tuttavia ha valutato questo rischio per l'infezione da monkeypox nella Repubblica Democratica del Congo ( dove sono stati considerati casi di tale infezione) come "medium".

È difficile rendersi conto di quanto preciso possa essere questo quadro di valutazione o lo stadio stesso, tuttavia Gallivan afferma che l'organizzazione sta lavorando con la rete di conoscenza degli Stati Uniti e il Dipartimento della Difesa su questioni identificate con il coronavirus. Questo è un pezzo del lavoro di Metabiota con In-Q-Tel, la società di avventura no profit collegata con la Central Intelligence Agency. Tuttavia, gli uffici governativi non sono i principali potenziali clienti di questi quadri. Metabiota pubblicizza inoltre le sue fondamenta per le organizzazioni di riassicurazione - la riassicurazione è sostanzialmente una protezione per le agenzie assicurative - che dovrebbero affrontare i pericoli monetari legati allo spread di capacità latente di una malattia.

Comunque sia, il ragionamento computerizzato può essere innegabilmente più prezioso del semplice mantenimento degli esperti di trasmissione delle malattie e delle autorità educate quando si verifica un'infezione. Gli specialisti hanno fabbricato modelli basati sull'intelligenza artificiale in grado di anticipare progressivamente episodi di infezione da Zika, in grado di educare il modo in cui gli specialisti reagiscono alle potenziali emergenze. Allo stesso modo la coscienza creata dall'uomo potrebbe essere utilizzata per gestire il modo in cui le autorità del benessere generale disperdono i beni durante un'emergenza. Di conseguenza, l'IA rappresenta un'altra prima linea di protezione contro le malattie.

Tanto più comprensibilmente, l'IA sta aiutando a esaminare nuovi farmaci, gestire infezioni non comuni e identificare la crescita maligna del seno. L'intelligenza artificiale è stata persino utilizzata per distinguere i terrificanti gattoni che diffondevano Chagas, un disturbo grave e presumibilmente letale che ha contaminato gli attesi 8 milioni di persone in Messico e nell'America centrale e meridionale. C'è anche un crescente entusiasmo per l'utilizzo di informazioni di non benessere - come i regali di vita basati sul web - sull'aiuto alle politiche del benessere e alle organizzazioni farmaceutiche che comprendono l'ampiezza di un'emergenza del benessere. Ad esempio, l'intelligenza artificiale che può estrarre la vita online si presenta su accordi narcotici illeciti mirati e mantenere le autorità di benessere generale istruite sulla diffusione di queste sostanze controllate.

Questi framework, inclusi Metabiota e BlueDot, sono alla pari con le informazioni che stanno valutando. Inoltre, l'intelligenza artificiale - per la maggior parte - ha un problema con l'inclinazione, che può riflettere sia gli architetti di un framework sia le informazioni su cui è preparato. Inoltre, l'intelligenza artificiale che viene utilizzata all'interno dei servizi medicinali non è in alcun modo sicura per quel problema.

Tutto considerato, queste progressioni parlano di un punto di vista idealistico progressivo su ciò che l'IA può fare. Di solito, gli aggiornamenti sui robot di intelligenza artificiale che filtrano attraverso enormi quantità di informazioni non vanno così bene. Considera i requisiti di legge utilizzando database di riconoscimento facciale basati su immagini estratte dal Web. O d'altra parte arruolare registi che ora sarebbero in grado di utilizzare l'IA per prevedere come continuerai a macinare via, alla luce dei tuoi post sulla vita basati su Internet. La possibilità che l'IA faccia la lotta contro la malattia selvaggia offre una situazione in cui potremmo sentirci un po 'meno a disagio, se non attraverso e attraverso l'allegria. Forse questa innovazione - ogni volta che viene creata e utilizzata in modo appropriato - potrebbe davvero aiutare a risparmiare qualche vita.