Comment l'IA lutte-t-elle contre l'épidémie de coronavirus?


Réponse 1:

L'intelligence artificielle pourrait combattre un futur coronavirus

.

Les éclosions de maladies comme le coronavirus se développent souvent trop rapidement pour que les scientifiques trouvent un remède. Mais à l'avenir, l'intelligence artificielle pourrait aider les chercheurs à faire un meilleur travail.

Bien qu'il soit probablement trop tard pour que la technologie naissante joue un rôle majeur dans l'épidémie actuelle, il y a de l'espoir pour les prochaines épidémies. L'IA est bonne pour parcourir des monticules de données afin de trouver des connexions qui permettent de déterminer plus facilement quels types de traitements pourraient fonctionner ou quelles expériences poursuivre.

La question est de savoir ce que les Big Data proposeront quand ils n'obtiendront que de maigres informations sur une maladie nouvellement apparue comme Covid-19, qui est apparue pour la première fois à la fin de l'année dernière en Chine et qui a rendu plus de 75000 personnes malades en environ deux mois.

Le fait que les chercheurs aient réussi à produire le séquençage génétique du nouveau virus dans les semaines qui ont suivi les premiers cas signalés est prometteur, car il montre que des données beaucoup plus immédiates sont disponibles maintenant lorsque des épidémies se produisent.

Andrew Hopkins, président-directeur général de la start-up basée à Oxford, en Angleterre, Exscientia Ltd., fait partie de ceux qui aident à former l'intelligence artificielle à la découverte de médicaments. Il pense que de nouveaux traitements pourraient passer de la conception aux tests cliniques en aussi peu que 18 à 24 mois au cours de la prochaine décennie, grâce à l'IA.

Exscientia a conçu un nouveau composé pour le traitement des troubles obsessionnels compulsifs qui est prêt à être testé en laboratoire après moins d'un an dans la phase de recherche initiale. C'est environ cinq fois plus rapide que la moyenne, selon l'entreprise.

Healx basé à Cambridge a une approche similaire, mais il utilise l'apprentissage automatique pour trouver de nouvelles utilisations pour les médicaments existants. Les deux sociétés alimentent leurs algorithmes avec des informations tirées de sources telles que des revues, des bases de données biomédicales et des essais cliniques pour aider à suggérer de nouveaux traitements contre les maladies.

Supervision humaine

Les deux sociétés utilisent chacune une équipe de chercheurs humains pour travailler aux côtés de l'IA afin d'aider à guider le processus. Dans l'approche d'Exscientia, surnommée le chimiste Centaur, les concepteurs de médicaments aident à enseigner les stratégies d'algorithmes pour la recherche de composés. Healx met les prédictions de l'IA à la disposition des chercheurs qui analysent les résultats et décident quoi poursuivre.

Neil Thompson, directeur scientifique de Healx, a déclaré que la technique pourrait être déployée contre une épidémie comme le coronavirus tant qu'elle disposait de suffisamment de données sur la nouvelle maladie. Healx ne travaille pas à lutter contre le coronavirus ou à peaufiner sa technologie pour les épidémies, mais ce ne serait pas un tronçon.

"Nous sommes assez proches", a déclaré Thompson dans une interview. «Nous n'aurions pas besoin de beaucoup changer les algorithmes d'IA que nous utilisons. Nous cherchons à faire correspondre les propriétés des médicaments aux caractéristiques de la maladie. »

Les algorithmes d'intelligence artificielle commencent déjà à produire des médicaments pour les maladies que nous connaissons. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont déclaré jeudi qu'ils avaient utilisé la méthode pour identifier un nouveau composé antibiotique puissant qui pourrait tuer un éventail de bactéries gênantes, même certaines qui sont actuellement résistantes à d'autres traitements.

Un hic pour toutes ces technologies est les tests cliniques. Même les médicaments déjà sûrs pour guérir une maladie devraient être testés à nouveau avant d'être prescrits pour une autre. Le processus visant à montrer qu'ils sont sûrs et efficaces pour un grand nombre de personnes peut prendre des années avant de se rendre aux autorités de réglementation pour examen.

Pour être efficaces, les développeurs de médicaments basés sur l'IA devraient planifier à l'avance, sélectionner un génome viral susceptible de causer des problèmes à l'avenir et le cibler lorsqu'il y a peu d'incitations à le faire.

Merci.


Réponse 2:

Le jeu est déjà lancé!

Sinon pour le coronavirus, du moins pour les superbactéries. Les chercheurs du MIT et de Harvard ont utilisé l'IA pour identifier un nouvel antibiotique capable de tuer de nombreuses bactéries résistantes aux médicaments. Ils ont formé un algorithme d'apprentissage automatique pour analyser les composés chimiques capables de lutter contre les infections en utilisant des mécanismes différents de ceux des médicaments existants.

Ils ont formé leur modèle sur 2500 molécules identifiant un composé (ils l'ont appelé Halicine) pour tester des bactéries prélevées sur des patients et des bactéries cultivées en laboratoire. "Halicin" pourrait tuer de nombreuses bactéries résistantes aux médicaments, y compris

mycobactirium tuberculosis, clostridium difficile

et

Acinetobacter baumannii.

Halicin a guéri deux souris infectées par

A.baumannii.

Soit dit en passant, de nombreux soldats américains en Irak et en Afghanistan ont été infectés par le même virus. Selon le rapport, une pommade d'halicine appliquée sur la peau de ces deux souris les a complètement guéries en seulement 24 heures.

L'utilisation de modèles informatiques prédictifs pour la découverte de médicaments n'est pas nouvelle, mais le meilleur succès jusqu'à présent est observé avec Halicin.

Selon les chercheurs, leur modèle prédictif peut faire ce qui sera prohibitif pour les approches expérimentales traditionnelles.

Ce succès d'Halicin intervient à une étape cruciale de l'histoire humaine. On prévoit que d'ici 2050, les décès dans le monde dus à des bactéries résistantes aux médicaments pourraient atteindre 10 millions.

Des travaux supplémentaires sont nécessaires pour rendre Halicin utilisable chez l'homme. Bien que leur algorithme soit conçu pour les bactéries, il peut également être «évolutif» pour lutter contre les virus.


Réponse 3:

Imaginez qu'un hôpital en Chine compte des milliers de cas avec des symptômes similaires, que fait l'hôpital? Alors que toutes les informations sur les symptômes et le diagnostic sont documentées et disponibles par voie électronique, le service de santé est en mesure de prendre les mesures nécessaires et appropriées.

L'IA est superbe et rapide pour détecter les modèles, similitudes pour une détection rapide. Un exemple de la façon dont

La recherche Google est capable

pour détecter d'éventuelles maladies dans le monde. Rien qu'avec des modèles de recherche simples, l'IA peut réellement détecter les menaces et les épidémies qui pourraient exploser dans de grandes proportions dans le monde entier.

Pour en revenir au virus Corona, une fois que la Chine a documenté les symptômes de la maladie, les a diagnostiqués, elle partage ces informations avec toutes les autres organisations gouvernementales possibles qui peuvent rapidement mettre en place des détecteurs thermiques qui peuvent scanner les personnes présentant ces symptômes et les classer comme probablement infectés ou porteurs. ou immunisé. Comme les virus mutent rapidement, ils ont tendance à changer d'apparence, les symptômes peuvent changer et être difficiles à diagnostiquer. Mais avec l'IA, la Chine est en mesure d'aider les gouvernements avec des personnes qui ont quitté la Chine, en particulier Wuhan, puis qui se sont déplacées à l'international à travers les villes. Ces informations peuvent être analysées par AI, pour détecter les nouvelles de ces villes, des hôpitaux pour assembler les pièces du puzzle.

J'espère que cela t'aides!


Réponse 4:

En termes récents, si nous avons des données sur plusieurs patients, nous pouvons identifier et trouver des modèles de patients corona positifs. Après cela, nous pouvons rechercher un nouveau patient pour prédire si ce patient pourrait être infecté ou non, en fonction de son schéma. L'apprentissage automatique classique ou les techniques d'apprentissage approfondi peuvent être utilisés pour séparer cela.

De manière plus générale, nous devons être très prudents et interagir avec une personne du domaine médical pour analyser le schéma afin de généraliser ce qui se passe réellement, quels sont les changements et les mécanismes déclenchés par le virus dans le corps pour mieux comprendre le modèle.


Réponse 5:

Les éclosions de maladies comme le coronavirus se développent souvent trop rapidement pour que les scientifiques trouvent un remède. Mais à l'avenir, l'intelligence artificielle pourrait aider les chercheurs à faire un meilleur travail.

Bien qu'il soit probablement trop tard pour que la technologie naissante joue un rôle majeur dans l'épidémie actuelle, il y a de l'espoir pour les prochaines épidémies. L'IA est bonne pour parcourir des monticules de données afin de trouver des connexions qui permettent de déterminer plus facilement quels types de traitements pourraient fonctionner ou quelles expériences poursuivre.

La question est de savoir ce que les Big Data proposeront quand ils n'obtiendront que de maigres informations sur une maladie nouvellement apparue comme Covid-19, qui est apparue pour la première fois à la fin de l'année dernière en Chine et qui a rendu plus de 75000 personnes malades en environ deux mois.

Le fait que les chercheurs aient réussi à produire le séquençage génétique du nouveau virus dans les semaines qui ont suivi les premiers cas signalés est prometteur, car il montre que des données beaucoup plus immédiates sont disponibles maintenant lorsque des épidémies se produisent.

Andrew Hopkins, président-directeur général de la start-up basée à Oxford, en Angleterre, Exscientia Ltd., fait partie de ceux qui aident à former l'intelligence artificielle à la découverte de médicaments. Il pense que de nouveaux traitements pourraient passer de la conception aux tests cliniques en aussi peu que 18 à 24 mois au cours de la prochaine décennie, grâce à l'IA.

Exscientia a conçu un nouveau composé pour le traitement des troubles obsessionnels compulsifs qui est prêt à être testé en laboratoire après moins d'un an dans la phase de recherche initiale. C'est environ cinq fois plus rapide que la moyenne, selon l'entreprise.

Healx basé à Cambridge a une approche similaire, mais il utilise l'apprentissage automatique pour trouver de nouvelles utilisations pour les médicaments existants. Les deux sociétés alimentent leurs algorithmes avec des informations tirées de sources telles que des revues, des bases de données biomédicales et des essais cliniques pour aider à suggérer de nouveaux traitements contre les maladies.

Supervision humaine

Les deux sociétés utilisent chacune une équipe de chercheurs humains pour travailler aux côtés de l'IA afin d'aider à guider le processus. Dans l'approche d'Exscientia, surnommée le chimiste Centaur, les concepteurs de médicaments aident à enseigner les stratégies d'algorithmes pour la recherche de composés. Healx met les prédictions de l'IA à la disposition des chercheurs qui analysent les résultats et décident quoi poursuivre.

Neil Thompson, directeur scientifique de Healx, a déclaré que la technique pourrait être déployée contre une épidémie comme le coronavirus tant qu'elle disposait de suffisamment de données sur la nouvelle maladie. Healx ne travaille pas à lutter contre le coronavirus ou à peaufiner sa technologie pour les épidémies, mais ce ne serait pas un tronçon.

"Nous sommes assez proches", a déclaré Thompson dans une interview. «Nous n'aurions pas besoin de beaucoup changer les algorithmes d'IA que nous utilisons. Nous cherchons à faire correspondre les propriétés des médicaments aux caractéristiques de la maladie. »

Les algorithmes d'intelligence artificielle commencent déjà à produire des médicaments pour les maladies que nous connaissons. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont déclaré jeudi qu'ils avaient utilisé la méthode pour identifier un nouveau composé antibiotique puissant qui pourrait tuer un éventail de bactéries gênantes, même certaines qui sont actuellement résistantes à d'autres traitements.

Un hic pour toutes ces technologies est les tests cliniques. Même les médicaments déjà sûrs pour guérir une maladie devraient être testés à nouveau avant d'être prescrits pour une autre. Le processus visant à montrer qu'ils sont sûrs et efficaces pour un grand nombre de personnes peut prendre des années avant de se rendre aux autorités de réglementation pour examen.

Pour être efficaces, les développeurs de médicaments basés sur l'IA devraient planifier à l'avance, sélectionner un génome viral susceptible de causer des problèmes à l'avenir et le cibler lorsqu'il y a peu d'incitations à le faire.

Un autre obstacle est de trouver du personnel qualifié.

«Il est difficile de trouver des personnes qui peuvent opérer à l'intersection de l'IA et de la biologie, et il est difficile pour les grandes entreprises de prendre des décisions rapides sur une technologie comme celle-ci», a déclaré Irina Haivas, partenaire de la société de capital-risque Atomico et ancienne chirurgienne qui siège à le conseil d'administration de Healx. «Il ne suffit pas d'être ingénieur en IA, il faut comprendre et s'initier aux applications de la biologie.»


Réponse 6:

Lorsqu'une maladie mystérieuse apparaît pour la première fois, il est difficile pour les gouvernements et les autorités de santé publique de recueillir rapidement des informations et de coordonner la réponse. Mais les nouvelles technologies d'intelligence artificielle peuvent exploiter automatiquement les informations et le contenu en ligne dans le monde entier, aidant les professionnels à identifier les troubles potentiels qui conduisent à une épidémie potentielle ou pire. En d'autres termes, nos nouveaux patrons de l'IA peuvent nous aider à sortir du prochain fléau.

Ces nouveaux

AI

les capacités sont en plein essor avec la récente éclosion de coronavirus, identifiée par une entreprise canadienne, BlueDat, qui est l'une des nombreuses organisations qui utilisent les données pour évaluer les risques pour la santé publique. Les Centres américains de contrôle et de prévention des maladies (CDC) et l'Organisation mondiale de la santé (OMS) ont publié des avis officiels selon lesquels l'agence prétend mener une "surveillance automatique des maladies infectieuses". Fin janvier, un virus respiratoire lié à la ville de Wuhan en Chine a déjà perdu plus de 100 vies. Des cas se sont présentés dans de nombreux autres pays, y compris aux États-Unis, et le CDC avertit les Américains d'éviter les voyages inutiles en Chine.


Réponse 7:

Au moment où une étrange maladie apparaît, il peut très bien être difficile pour les gouvernements et les autorités générales de bien-être d'accumuler rapidement des données et de faciliter une réaction. Dans tous les cas, la nouvelle innovation du raisonnement artificiel peut naturellement être exploitée par le biais de reportages et de substance en ligne du monde entier, aidant les spécialistes à percevoir les incohérences qui pourraient déclencher un fléau potentiel ou, plus regrettable, une pandémie. À la fin de la journée, nos nouveaux suzerains de l'IA peuvent vraiment nous aider à supporter la maladie suivante.

Ces nouvelles capacités d'IA sont en pleine démonstration avec la poussée de coronavirus en cours, qui a été distinguée à temps par une entreprise canadienne appelée BlueDot, qui est l'une des diverses organisations qui utilisent des informations pour évaluer les dangers généraux pour le bien-être. L'organisation, qui dit mener des "observations robotisées de maladies irrésistibles", a informé ses clients du nouveau type de coronavirus vers la fin décembre, quelques jours avant les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis et l'Organisation mondiale de la santé (OMS). ) a transmis une notification officielle, comme annoncé par Wired. À l'approche de la fin du mois de janvier, l'infection respiratoire liée à la ville de Wuhan en Chine vient de tuer plus de 100 personnes. Des cas ont également surgi dans quelques pays différents, y compris aux États-Unis, et le CDC met en garde les Américains de maintenir une distance stratégique par rapport aux voyages inutiles en Chine.

Kamran Khan, un médecin de la maladie irrésistible et auteur et PDG de BlueDot, a expliqué lors d'une réunion comment le cadre de réprimande initial de l'organisation utilise la conscience artificielle, y compris la gestion normale du langage et l'IA, pour suivre plus de 100 infections irrésistibles en décomposant environ 100000 articles dans 65 dialectes régulièrement. Ces informations permettent à l'organisation de savoir quand informer ses clients de la proximité potentielle et de la propagation d'une maladie irrésistible.

D'autres informations, similaires aux données d'horaire de l'explorateur et aux voies de vol, peuvent aider à donner à l'organisation des indications supplémentaires sur la façon dont une maladie se propagera probablement. Par exemple, récemment, les spécialistes de BlueDot ont anticipé différentes communautés urbaines en Asie où le coronavirus apparaîtrait après son apparition sur le territoire chinois.

L'idée derrière le modèle de BlueDot (dont les résultats concluants sont ainsi examinés par des spécialistes humains) est de transmettre les données aux travailleurs de l'assurance sociale aussi rapidement que possible, dans l'espoir qu'ils puissent analyser - et, si nécessaire, déconnecter - entachés et des individus potentiellement infectieux à un moment opportun.

"Les données officielles ne sont pas dans tous les cas de bon augure", a déclaré Khan à Recode. "La distinction entre un cas chez un explorateur et une poussée dépend de la perception par votre spécialiste des services humains de premier plan qu'il existe une maladie spécifique. Il pourrait s'agir de la distinction qui empêche une poussée de se produire réellement."

Khan a ajouté que son cadre peut également utiliser une variété d'autres informations -, par exemple, des données sur l'atmosphère d'un territoire, la température ou même des animaux domestiques à proximité - pour prévoir si une personne contaminée par une maladie va probablement provoquer une poussée autour Là. Il évoque qu'en 2016, BlueDot avait la possibilité de prévoir la présence de l'infection à Zika en Floride un an et demi avant qu'elle n'apparaisse réellement là-bas.

En outre, l'organisation de contrôle du fléau Metabiota a vérifié que la Thaïlande, la Corée du Sud, le Japon et Taïwan avaient le plus grand danger de voir l'infection apparaître plus de sept jours avant que les cas dans ces pays ne soient vraiment révélés, en espérant quelque peu voler des informations. Metabiota, en tant que BlueDot, utilise la gestion du langage commun pour évaluer les rapports en ligne sur une maladie potentielle, et il réduit également la mise au point d'une innovation similaire pour les informations de vie sur le Web.

Mentions légales Gallivan, responsable des sciences de l'information chez Metabiota, précise que les étapes et les discussions en ligne peuvent également indiquer qu'il existe un danger de pandémie. Metabiota affirme également qu'il peut évaluer le risque de propagation d'une maladie provoquant une interruption sociale et politique, compte tenu de données telles que les indications d'une maladie, le taux de mortalité et l'accessibilité au traitement. Par exemple, à l'heure de la distribution du présent article, Metabiota a évalué le danger que le nouveau coronavirus provoque un malaise ouvert comme «élevé» aux États-Unis et en Chine, mais il a évalué ce risque pour l'infection à monkeypox en République démocratique du Congo ( où il y a eu des cas de cette infection) comme «moyen».

Il est difficile de réaliser exactement à quel point ce cadre de notation ou l'étape elle-même peut être précis, mais Gallivan dit que l'organisation travaille avec le réseau de connaissances américain et le ministère de la Défense sur les problèmes identifiés avec le coronavirus. Ceci est un morceau du travail de Metabiota avec In-Q-Tel, la firme d'aventure à but non lucratif liée à la Central Intelligence Agency. Cependant, les bureaux du gouvernement ne sont pas les principaux clients potentiels de ces cadres. Metabiota fait en outre connaître sa fondation aux organismes de réassurance - la réassurance est essentiellement une protection pour les agences d'assurance - qui devraient faire face aux dangers monétaires liés à la propagation latente de la capacité d'une maladie.

Quoi qu'il en soit, le raisonnement informatisé peut être indéniablement plus utile que de simplement informer les experts et les autorités responsables de la transmission des maladies lorsqu'une infection se déclare. Les spécialistes ont fabriqué des modèles basés sur l'IA qui peuvent anticiper progressivement les épisodes de l'infection à Zika, ce qui peut expliquer comment les spécialistes réagissent aux urgences potentielles. La conscience artificielle pourrait également être utilisée pour gérer la façon dont les autorités générales de bien-être dispersent les actifs en cas d'urgence. En conséquence, l'IA représente une autre première ligne de protection contre la maladie.

De manière plus complète, l'IA aide à présent à examiner de nouveaux médicaments, à gérer les infections rares et à identifier la croissance maligne du sein. L'intelligence artificielle a même été utilisée pour distinguer les vampires effrayants qui propagent Chagas, une maladie grave et potentiellement mortelle qui a contaminé environ 8 millions d'individus au Mexique et en Amérique centrale et du Sud. Il y a en outre un enthousiasme croissant pour l'utilisation d'informations non liées au bien-être - comme les cadeaux de vie sur le Web - pour aider les décideurs politiques en matière de bien-être et les organisations de médicaments à comprendre l'ampleur d'une urgence de bien-être. Par exemple, l'IA qui peut exploiter la vie en ligne présente des offres illicites de stupéfiants ciblées et informe les autorités générales du bien-être de la propagation de ces substances contrôlées.

Ces cadres, y compris ceux de Metabiota et de BlueDot, sont à la hauteur des informations qu'ils évaluent. De plus, l'IA - pour la plupart - a un problème d'inclinaison, qui peut refléter à la fois les architectes d'un cadre et les informations sur lesquelles il est préparé. En outre, l'IA utilisée dans les services médicaux n'est en aucun cas, sous une forme ou sous une forme sûre à ce problème.

Tout compte fait, ces progressions parlent d'un point de vue progressivement idéaliste pour ce que l'IA peut faire. Habituellement, les mises à jour sur les robots IA filtrant à travers d'énormes quantités d'informations ne sont pas si bien. Tenez compte des exigences de la loi en utilisant des bases de données de reconnaissance faciale basées sur des images extraites du Web. Ou d'un autre côté, recruter des réalisateurs qui seraient désormais en mesure d'utiliser l'IA pour prévoir comment vous allez continuer à travailler, à la lumière de vos publications sur Internet. La possibilité que l'IA lutte contre la maladie sauvage offre une situation où nous pouvons nous sentir un peu moins mal à l'aise, sinon de bonne humeur. Peut-être que cette innovation - chaque fois qu'elle est créée et utilisée de manière appropriée - pourrait vraiment aider à épargner quelques vies.