08 апреля 2020

Как искусственный интеллект применяют для борьбы с коронавирусом

6 726

Гусев Александр,
Директор по развитию бизнеса

Очевидно, что новый коронавирус (COVID-19) является не самым смертоносным, но одним из самых заразных заболеваний за последние десятилетия, поразивший весь мир. Спустя чуть более трех месяцев с тех пор, как вирус был впервые обнаружен в Китае, он распространился в более чем 90 странах, инфицировал более 1 млн. человек и унес десятки тысяч жизней.

Правительства и организации здравоохранения непрерывно ведут борьбу за сдерживание распространения коронавируса. Им нужна любая помощь, которую они могут получить, включая искусственный интеллект.

Хотя современные технологии ИИ еще далеки от копирования человеческого интеллекта, но они оказываются очень полезными в отслеживании вспышек заболеваний, диагностике пациентов, дезинфекции областей и ускорении процесса поиска лекарства от COVID-19. Наука о данных и машинное обучение представляют собой два наиболее эффективных видов оружия, которые мы имеем в борьбе со вспышкой коронавируса.

Отслеживание вспышки коронавируса с помощью машинного обучения

В самом конце прошлого года (точнее 30 декабря) платформа искусственного интеллекта BlueDot, отслеживающая инфекционные заболевания по всему миру, отметила группу случаев «необычной пневмонии», зафиксированной на рынке в Ухане, Китай.

9 дней спустя Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) опубликовала заявление, в котором говорится об обнаружении «нового коронавируса» у госпитализированного  с пневмонией пациента в Ухане.

BlueDot использует алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения для изучения информации из сотен источников с целью определения ранних признаков инфекционных эпидемий. 

 Алгоритмы машинного обучения помогают в диагностике пациентов COVID-19, в дезинфекции публичных мест и в ускорении поиска лекарства от нового корона вируса.

источник изображения: https://www.flickr.com/photos/niaid/49531042907/in/album-72157712914621487/NIAID 

Искусственный интеллект анализирует информацию, поступающую от организаций здравоохранения, коммерческие авиаперелеты, отчеты о состоянии здоровья скота, данные о климате со спутников и новостные сообщения. 

Большое количество данных генерируется по теме "коронавирус" каждый день. Алгоритмы ИИ могут помочь разобраться и сформировать соответствующую информацию о распространении вируса. ИИ также может найти важные корреляции между точками данных, такие как маршруты (закономерности) перемещения людей, живущих в районах, наиболее пострадавших от вируса.

В компании BlueDot работают десятки специалистов, специализирующихся в различных дисциплинах, включая географические информационные системы (GIS), пространственную аналитику, визуализацию данных, информационные технологии, а также медицинские эксперты в области клинических инфекционных заболеваний, тропических болезней, болезней путешественников, общественного здравоохранения. Эксперты рассматривают информацию, анализируют помеченную ИИ информацию и рассылают доклады о своих выводах.

В сочетании с мнениями экспертов, искусственный интеллект BlueDot может не только предсказать начало эпидемии, но и предсказать, как она будет распространяться. В случае с COVID-19 ИИ успешно определил города, в которые вирус будет перенесен после того, как он  был обнаружен в Ухане. Алгоритмы машинного обучения, изучающие маршруты путешествий, смогли предсказать, куда, вероятно, будут путешествовать люди, которые заразились коронавирусом.

Использование компьютерного зрения для обнаружения коронавирусной инфекции

Вы, вероятно, видели скрининг на COVID-19 в пограничных переходах и аэропортах. Медицинские работники используют бесконтактные термометры и визуально проверяют путешественников на наличие признаков лихорадки, кашля и затруднений с дыханием.

Теперь алгоритмы компьютерного зрения могут выполнять то же самое в больших масштабах. Система искусственного интеллекта, разработанная китайским технологическим гигантом Baidu, использует камеры, оснащенные компьютерным зрением и инфракрасными датчиками для проверки температуры людей в общественных местах.

Система может проверять до 200 человек в минуту и обнаруживать их температуру в пределах 0,5 градусов Цельсия. ИИ помечает любого, у кого температура выше 37,3 градусов. Технология в настоящее время используется на Пекинском железнодорожном вокзале Цинхэ.

Коронавирус (COVID-19)

Источник изображения: https://www.flickr.com/photos/niaid/49583626498/in/album-72157712914621487/NIAID

Alibaba, еще один китайский технологический гигант, разработал систему ИИ, которая может обнаруживать коронавирус на основании анализа КТ грудной клетки. По словам исследователей, которые разработали систему, ИИ показывает точность 96%. ИИ был обучен на наборе данных из 5000 случаев коронавируса и может выполнить тест за 20 секунд, в отличие от 15 минут, которые требуются эксперту для диагностики пациентов. ИИ также может отличить коронавирус от обычной вирусной пневмонии. Алгоритм позволит медицинским центрам, которые уже находятся под большим давлением, обследовать пациентов на наличие инфекции COVID-19. Согласно имеющейся информации, эта система внедряется в 100 больницах Китая.

Еще один алгоритм с ИИ был разработан исследователями из больницы Renmin Уханьского университета, медицинской технологической компании Wuhan EndoAngel и Китайского университета наук о Земле. Он предположительно показывает 95% точность при обнаружении COVID-19 при КТ грудной клетки. Система представляет собой алгоритм глубокого обучения, обученный на 45 000 анонимных томографиях. Согласно статье, опубликованной на medRxiv, производительность ИИ сопоставима с  показателями опытных радиологов.

Роботы на передовой в  борьбе с COVID-19

Одним из основных способов предотвращения распространения нового коронавируса является снижение контакта между инфицированными пациентами и людьми, которые не заразились вирусом. С этой целью несколько компаний и организаций предприняли усилия по автоматизации некоторых процедур, которые ранее требовали от медицинского персонала взаимодействовать с пациентами.

Китайские фирмы используют дроны и роботы для бесконтактной доставки и распыления дезинфицирующих средств в общественных местах, чтобы свести к минимуму риск перекрестной инфекции. Одни роботы определяют температуру, другие симптомы COVID-19, выдают бесплатный антисептик для дезинфекции рук и гель.

Внутри больниц роботы доставляют еду и медикаменты пациентам и дезинфицируют их комнаты, чтобы избежать необходимости присутствия медсестер. Другие роботы заняты приготовлением, например, риса без  человеческого контроля. Это сокращает количество персонала, необходимого для работы предприятия.

В Сиэтле врачи использовали робота для дистанционного общения с пациентами и лечения пациентов, чтобы свести к минимуму контакты зараженных людей и медицинского персонала.

ИИ ускоряет исследования лекарств

Война с новым коронавирусом не закончится пока мы не разработаем вакцину, применение которой позволит иммунизировать всех против вируса. Но разработка новых лекарств — это очень длительный и дорогостоящий процесс. Сама разработка может стоить миллиарды долларов и занимать до 12 лет. Таких временных рамок у нас нет, так как вирус продолжает распространяться ускоренными темпами. К счастью, ИИ может помочь ускорить процесс.

DeepMind, исследовательская лаборатория ИИ, приобретенная Google в 2014 году, недавно заявила, что она использовала глубокое обучение для поиска новой информации о структуре белков, связанных с COVID-19. Понимание белковых структур может дать важные подсказки к формуле вакцины коронавируса. 

DeepMind является одной из нескольких организаций, которые участвуют в гонке за создание коронавирусной вакцины. Ими использовались результаты развития технологии машинного обучения в течении 10 лет и исследования по изучению свертываемости молекул белка.

«Важно отметить, что наша система прогнозирования структуры белка все еще находится в разработке, и мы не можем быть уверены в точности полученных структур, хотя мы уверены, что система более точна, чем наша предыдущая система CASP13», - написали исследователи DeepMind на сайте компании. «Мы подтвердили, что наша система обеспечивает точное предсказание экспериментально определенной структуры белка SARS-CoV-2, разделяемой в банке данных трёхмерных структур белков и нуклеиновых кислот (the Protein Data Bank), и это дало нам уверенность в том, что наша модель прогнозирования может быть полезна».

Хотя пока рано говорить о том, движемся ли мы в правильном направлении, но эти усилия достойны похвалы. Каждый день, сэкономленный при поиске вакцины коронавируса, может спасти сотни — или тысячи — жизней.

Источник: https://bdtechtalks.com/2020/03/09/artificial-intelligence-covid-19-coronavirus/
 

Пожалуйста, оцените эту статью
( 4,50 из 5,
оценили: 60)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

17 Ноя 2019

12 инноваций, которые изменят медицину

Карманные ультразвуковые устройства, которые стоят в 50 раз меньше, чем обычные аппараты в больницах и подключаются к вашему телефону. Виртуальная …

07 Июл 2019

О сервисе «Симптомчекер»

Введение Одна из важнейших задач полноценной системы поддержки принятия врачебных решений состоит в подборе предположений о наличии у пациента того …

21 Апр 2019

Глубокое обучение начинает решать общие проблемы в здравоохранении

Глубокое обучение выходит из теоретической сферы и начинает помогать врачам в ежедневных действиях, которые затрагивают миллионы пациентов. Искусственный интеллект более …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Стандартизованная отчетность в разработках систем искусственного интеллекта

Просмотров 1 864 2 дня, 7 часов назад

Стандарты для создания систем искусственного интеллекта для здравоохранения

Просмотров 2 124 1 неделя, 4 дня назад

Большие языковые модели (LLM) в здравоохранении

Просмотров 982 1 месяц, 3 недели назад

10 принципов FDA относительно регулирования ИИ в здравоохранении

Просмотров 547 2 месяца назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях