Учените разработват ИИ система, която да ни предупреждава за следваща пандемия
Всички знаем какъв брой опустошителна бе пандемията от COVID-19 – и можеше да бъде още по-лошо, в случай че не бяха напъните на учени и здравни служащи по целия свят. Но какво ще стане, в случай че можем да се срещнем със идващите най-опасни разновидности на даден вирус, преди да се трансфорат в световна опасност?
Е, нова ИИ система може да направи това. Може да ни предизвести за появяването на рискови разновидности на вируса в бъдещи пандемии, съгласно изследване на учени от Scripps Research и Northwestern University в Съединени американски щати.
EWAD
Системата, наречена ранно разкриване на аномалии (EWAD), употребява машинно образование, с цел да проучва генетичните последователности, честотите и равнищата на смъртност на разновидностите на вируса, до момента в който се популяризират по света.
Изследователите тестваха EWAD върху действителни данни от пандемията COVID-19 и откриха, че е в положение тъкмо да предскаже кои разновидности ще зародят, когато вирусът мутира. Системата може също по този начин да оцени по какъв начин ограниченията за публично здраве като ваксини и носенето на маски биха повлияли на развиването на вируса.
Проучването демонстрира, че EWAD може да ни помогне да се подготвим и да отговорим на бъдещи епидемии посредством идентифициране на евентуални закани, преди те да бъдат публично избрани от Световната здравна организация (СЗО).
„ Можехме да забележим основни генетични разновидности да се появяват и да стават все по-разпространени, защото равнището на смъртност също се промени и всичко това се случва седмици преди летливите органични съединения, съдържащи тези разновидности, да бъдат публично избрани от СЗО “, споделя Уилям Балч, микробиолог в Scripps Research и един от водещите създатели на проучването.
ИИ системата употребява математическа техника, наречена пространствена ковариация, основана на процеса на Гаус, която може да предскаже нови данни въз основа на съществуващи данни и техните взаимоотношения. Системата може също да открие модели и правила на еволюцията на вируса, които другояче са скрити в голямото количество данни.
Поуки
„ Един от огромните уроци от тази работа е, че е значимо да се вземат поради освен няколко видни разновидността, само че също по този начин и десетките хиляди други необозначени разновидността, които назоваваме „ вид на тъмна материя “, споделя Балч.
Изследователите споделят, че тяхната система също може да ни помогне да разберем повече за главното биологично развиване на вирусите и по какъв начин те се приспособяват към разнообразни среди. Това може да докара до по-добро лекуване и тактики за предварителна защита на вирусни болести.
„ Тази система и нейните съществени механически способи имат доста вероятни бъдещи приложения “, споделя Бен Калвърли, математик в Scripps Research и различен водещ създател на проучването.
Изследването е оповестено в списанието Cell Patterns.
