Корона вирус: Вештачка интелигенција ускаче у борбу против Ковида-19

Чини се да је неопходно уложити надљудски напор да би се ублажила глобална пандемија која убије толике људе.

Важност вештачке интелигенције је можда предимензионирана - али кад је у питању медицина, она се већ вишеструко доказала.

Може ли онда машинско учење да дорасте изазову проналажења лека за ову језиву болест?

Не мањка компанија које покушавају да реше ту дилему.

Оксфордска Екссајентија, прва која је на људима испробала лек који је открила вештачка интелигенција, сортира 15.000 лекова које држи истраживачки институт Скрипс из Калифорније.

И Хилкс, компанија из Кембриџа коју је основао копроналазач вијагре доктор Дејвид Браун, преусмерила је систем вештачке интелигенције развијен да проналази лекове за ретке болести на овај конкретан задатак.

Систем је подељен у три дела који:

Откривање лекова је традиционално спора работа.

„Радим ово 45 година, а на тржишту имам три лека", рекао је за ББЦ Њуз доктор Браун.

Али вештачка интелигенција се показала као много бржа.

„Требало нам је неколико недеља да сакупимо све податке који су нам неопходни, а чак смо последњих неколико дана добили и нове информације, тако да сада имамо критичну масу", каже доктор Браун.

„Алгоритми су радили током Ускрса и имаћемо материјал за три метода у наредних седам дана."

Хилкс се нада да ће се те информације до маја претворити у списак лекова кандидата и већ се налази у преговорима са лабораторијама које ће та предвиђања претворити у клиничка испитивања.

За оне који раде на пољу откривања лекова путем вештачке интелигенције, постоје две опције кад је у питању корона вирус:

Али доктор Браун каже да је изузетно мало вероватно да ће решење бити само један лек.

И за Хилкс то значи детаљну анализу осам милион могућих парова и 10,5 милијарди троструких комбинација лекова који проистичу из 4.000 одобрених лекова на тржишту.

Професор Ара Дарзи, директор Института за иновацију глобалног здравља са Империјалног колеџа, каже за ББЦ Њуз: „Вештачка интелигенција остаје један од наших јачих путева за постизање опипљивих решења, али постоји фундаментална потреба за високим квалитетом, робусним и чистим сетовима података."

„До сада је већина информација чувана у појединачним фирмама као што су велике фармацеутске компаније или била изгубљена у интелектуалном власништву и старим лабораторијским просторима на универзитетима."

„Никада пре није постојала оволика потреба да се обједине сви ти разноврсни извори података о открићу лекова како би се истраживачима омогућило уз помоћ вештачке интелигенције да примене нове технике машинског учења да би што је пре могуће генерисали нове методе лечења за Ковид-19."

У САД, партнерство између лабораторија Барабаси са Универзитета Нортистерн, Стенфордског института за мрежну науку и био-технолошког старт-апа Шифер медицина такође трага за лековима који могу брзо да се преусмере на лечење од Ковида-19.

Изненађујућа открића

Уобичајено би само да сви они почну да раде заједно било потребно „годину дана папирологије", каже главни руководилац Шифера Алиф Салех.

Али низ позива преко Зума са „неприкосновено мотивисаном групом људи да ураде посао, да не помињемо са много слободног времена", убрзало је ствари.

„За последње три недеље би иначе било потребно пола године. Сви су баталили све што су радили", каже он.

Њихово истраживање већ је довело до изненађујућих резултата, укључујући:

Шифер медицина комбинује вештачку интелигенцију са нечим што зове мрежном медицином - методом коју болест посматра кроз сложене интеракције међу молекуларним компонентама.

„До фенотипа болести ретко долази због кварења једног гена или протеина самог по себи - природа није толико једноставна - већ као резултат каскадних последица мрежних интеракција између неколико протеина", каже Салех.

Коришћење мрежне медицине, вештачке интелигенције и споја оба довело је до тога да конзорцијум идентификује 81 потенцијални лек који би могао да помогне.

„Вештачка интелигенција може то мало боље, не само проналазећи корелације вишег реда, већ и делиће независних информација који би традиционалној медицини можда промакли", каже професор Алберт-Ласло Барабаси.

Али вештачка интелигенција сама не би функционисала, била су потребна сва три приступа.

„Различити алати траже различите перспективе, али кад раде заједно, они су веома моћни", додаје он.

Неке компаније за вештачку интелигенцију већ тврде да су изоловале лекове који би могли да помогну.

БеневолентАИ открио је барицитиниб, лек који је већ одобрен за лечење реуматичног артритиса, као потенцијални метод лечења који би спречио да вирус инфицира плућне ћелије.

И он је сада ушао у контролисано испитивање у америчком Националном институту за алергије и заразне болести.

За то време, научници из Јужне Кореје и САД-а који користе дубоко учење за истраживање потенцијала комерцијално доступних антивиралних лекова предложили су да би атазанавир, који се користио за лечење од Аидса, могао да буде добар кандидат.

Друге компаније користе вештачку интелигенцију у друге сврхе, као што је анализа снимака да би се смањио терет са радиолога и помогло да се предвиди којим пацијентима ће највероватније бити потребан респиратор.

Кинески технолошки гигант Алибаба, на пример, најавио је алгоритам који тврди да може да постави дијагнозу у року од 20 секунди са 96 одсто тачности.

Али неки експерти упозоравају да су системи вештачке интелигенције највероватније учени на подацима о поодмаклим инфекцијама, што значи да су мање ефикасни у откривању раних знакова вируса.

Мора да постоји глобални напор доносилаца одлука да би се убедиле велике фармацеутске компанија да удруже снаге са мањим базама података о лековима, академицима и добротворним истраживачким организацијама како би се сакупили сви ресурси података на једно место, каже професор Дарзи.

„Никада није било важније да подаци о открићима лекова открију своје тајне како би вештачка интелигенција могла да помогне у борби против Ковида-19", каже он.

Пратите нас на Фејсбуку и Твитеру. Ако имате предлог теме за нас, јавите се на [email protected]