Az előrejelzések szerint a következő évtizedben 25 százalék esély van arra, hogy egy újabb, a COVID-19-hez hasonló járvány tör ki, ami akár influenza, koronavírus, vagy egy teljesen új vírus is lehet. A COVID-19 járvány tapasztalatai alapján felmerül a kérdés, hogy az MI hogyan segíthet a jövőbeli világjárványok kezelésében?
Kaliforniában kutatók egy olyan mesterségesintelligencia-alapú korai figyelmeztető rendszeren dolgoznak, amely a közösségi média bejegyzéseit elemzi, hogy előre jelezze a járványok kitörését. Az Irvine-i Kaliforniai Egyetem (UCI) és a Los Angeles-i Kaliforniai Egyetem (UCLA) kutatói az Egyesült Államok Nemzeti Tudományos Alapítványának (NSF) „Predictive Intelligence for Pandemic Prevention” programjában vesznek részt. A projekt célja, hogy azonosítsa, modellezze, előre jelezze, nyomon kövesse és enyhítse a jövőbeni járványok hatásait. Ezen munka alapja egy adatbázis, amely több mint 2,3 milliárd amerikai Twitter-bejegyzést tartalmaz 2015 óta, a közegészségügyi trendek figyelésére.
A közösségi média hasznos oldala
Chen Li professzor, az UCI Számítástechnikai Tanszék vezető kutatója elmondta, hogy a rendszer olyan algoritmust használ, amely képes azonosítani és kategorizálni a közösségi médiában megjelenő jelentős eseményeket, amelyek járvány közeledtét jelezhetik. Az eszköz célja, hogy segítse a közegészségügyi szervezeteket és kórházakat a járvány kitöréseinek korai felismerésében, valamint a különböző egészségügyi intézkedések hatásainak értékelésében. Az eszköz egyik korlátja, hogy a X (korábban Twitter) platformra támaszkodik, amely nem érhető el minden országban, és az adatgyűjtés globálisan korlátozott. Chen professzor elismeri, hogy az amerikai adatok jól hozzáférhetőek, de a nemzetközi adatok megszerzése problémás lehet, ami adatbeli torzulásokat is eredményezhet.
A Harvard Medical School és az Oxfordi Egyetem kutatói egy „EVEScape” nevű MI-eszközt fejlesztettek ki, amely új koronavírus-variánsokat jósol meg. Ez az eszköz kéthetente közli az új variánsok rangsorát, és sikeres előrejelzéseket tett más vírusok, például a HIV és az influenza mutációira is. Nikki Thadani, a Harvard egyik volt kutatója szerint az eszköz különösen hasznos lehet vakcinagyártók és terápiák fejlesztői számára, mivel képes előrejelezni, hogy mely mutációk jelenhetnek meg akár egy év múlva is.
Az AstraZeneca antitestek könyvtárát hozza létre, és az MI segítségével szűri le a legígéretesebb antitesteket, amelyeket laboratóriumi tesztelésre küld.
Jim Wetherall, az AstraZeneca adatkutatási és MI-fejlesztési alelnöke szerint a technológia lehetővé teszi, hogy három hónap helyett három nap alatt azonosítsanak új antitesteket, ami különösen fontos lehet a gyorsan mutálódó vírusok esetében.
Az MI korlátai és jövőbeli fejlesztési lehetőségek
Annak ellenére, hogy az MI képes gyorsítani a járványok kezelésére való felkészülést, a szakértők rámutatnak, hogy az MI-technológia még mindig fejlesztés alatt áll, és jelenlegi formájában az eredményei nagymértékben függnek az elérhető adatminőségtől. Dr. In-Kyu Yoon, az Epidémiás Készenléti Innovációs Koalíció (CEPI) igazgatója szerint az MI még nem képes önállóan megállítani egy járványt, de felgyorsíthatja az előkészületeket. Az MI még mindig függ az emberi döntésektől, és az embereknek kell eldönteniük, hogy mikor és hogyan használják fel a technológiát.
Dr. Philip AbdelMalik, a WHO vezetője szerint az MI segíthet a jövőbeli világjárványok korai jeleinek észlelésében, például ha különös tünetekről van szó a közösségi médiában, még mielőtt a kormányok hivatalosan bejelentenék ezeket. Ugyanakkor figyelmeztet, hogy az MI használata során etikai kérdéseket is figyelembe kell venni, például hogy a technológia minden társadalmi réteg számára egyformán hozzáférhető legyen, és a bevitt adatok ne torzuljanak.
