ИИ как инструмент предсказания пандемий: новый подход к глобальному здравоохранению
Мнения о том, что искусственный интеллект (ИИ) может сыграть решающую роль в предсказании будущих пандемий, становятся все более актуальными. ИИ как ключ к предсказанию будущих пандемий может позволить нам вместо того чтобы реагировать на возникающие угрозы, научиться предсказывать их заранее. В последние годы всплески таких заболеваний, как вирус Марбург, Mpox и птичий грипп (H5N1), подчеркивают необходимость улучшения готовности к предотвращению будущих вспышек.
Пока мир продолжает справляться с долгосрочными последствиями COVID-19, ученые работают над тем, чтобы максимально использовать потенциал ИИ в области глобальной безопасности здоровья. ИИ как ключевой инструмент в предсказании будущих пандемий станет основным в этом процессе. С помощью моделирования и предсказательной аналитики, основанных на ИИ, они стремятся предвидеть потенциальные вспышки. Это также позволяет оценивать факторы риска и создавать системы раннего предупреждения. Такие системы могут спасти жизни.
Примеры успешного использования ИИ в прогнозировании заболеваний
Например, исследователи из Института возникающих патогенов Университета Флориды разработали алгоритм, способный предсказать, какой из циркулирующих вариантов COVID-19 с наибольшей вероятностью станет доминирующим в течение следующих трех месяцев. Этот алгоритм, который может стать ключевым в предсказании будущих пандемий, позволил заранее выявить новые варианты. Он правильно определил 11 из 11 новых вариантов за 10 недель до их официального обозначения Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC). Обучая эти алгоритмы на основе общедоступных генетических последовательностей SARS-CoV-2, ученые могут продолжить предсказывать. Они узнают, какие мутации будут представлять наибольшую угрозу для общественного здоровья.
Однако потенциал ИИ в лаборатории выходит далеко за пределы COVID-19. В области инфекционных заболеваний, таких как ВИЧ/СПИД, ИИ может помочь выявить факторы риска. Эти факторы способствуют различиям в лечении и исходах. ИИ также определяет места с высоким уровнем передачи заболевания. ИИ как ключевое звено в предсказании будущих пандемий будет полезен и в этих случаях. За несколько месяцев до пандемии COVID-19 исследования глобальных изменений продемонстрировали, что ИИ способен информировать о тенденциях вирусного появления. Это позволяет потенциально опередить следующую вспышку. Используя собранные наборы данных и опытное обучение, ИИ применяется для понимания передачи зоонозных заболеваний. Особенно тех, что передаются через векторы. ИИ также оценивает воздействие глобальных изменений на возникновение и распространение заболеваний.
Исследования инфекционных заболеваний могут использовать как новые, так и существующие данные для решения вычислительных задач, связанных с прогнозированием появления патогенов. Эти исследования имеют междисциплинарный характер. Они объединяют группы ученых, изучающих сети хозяев и вирусов, а также вопросы обработки данных и передачи знаний.
Междисциплинарный подход: объединение технологий и науки для борьбы с инфекциями
С учетом огромных объемов данных, обрабатываемых сегодня, существует настоятельная необходимость в улучшении качества технологий, используемых для их анализа. Важно также сообщать эту потребность широкой научной общественности. Интеграция ИИ в изучение инфекционных заболеваний подчеркивает необходимость укрепления исследовательских возможностей на будущее. Это позволит ИИ действительно стать ключом к предсказанию будущих пандемий. Это означает продвижение вперед в научных достижениях, связанных со всеми типами патогенов.
Бактериальные заболевания, такие как сибирская язва, также выигрывают от методов обнаружения, основанных на ИИ. В юго-западном Техасе передача сибирской язвы связана с взаимодействием животных с их средой обитания. Машинное обучение вносит значительные изменения. Исследователи разрабатывают модель, основанную на ИИ, которая может прогнозировать вероятность вспышки на основе первых нескольких месяцев случаев среди животных. Цель состоит в том, чтобы создать способ определения вероятности вспышки за два месяца до ее начала. Именно такой подход показывает, как ИИ может стать ключом в предсказании будущих пандемий.
Роль ИИ в сельском хозяйстве и экологическом здоровье: предотвращение пандемий через устойчивость
Флорида занимает ведущие позиции в производстве сельскохозяйственных культур в США и служит образцом для управления заболеваниями в регионах с подобным климатом. Глобальное здоровье растений также может извлечь выгоду из умных решений, предлагаемых ИИ. Фермеры могут использовать ИИ для проектирования и создания умных сельскохозяйственных систем. Эти системы будут адаптированы для управления заболеваниями и минимизации влияния катастроф на сельскохозяйственные системы. Сельскохозяйственные работники могут применять модели ИИ для поддержки продовольственной безопасности. Они также могут оптимизировать методы дезинфекции инструментов и севооборота.
Подпитывая модели ИИ десятилетиями данных, алгоритмы становятся знакомыми с разными уровнями зелени. Эти уровни соответствуют различным объемам растительности в области. После демонстрации алгоритму частичных паттернов исследователи обучают его находить совпадения с предыдущими годами. Это позволяет заполнять пробелы неполных данных для прогнозирования будущих лет.
Эти приложения – лишь начало. Потенциал ИИ в обнаружении и предотвращении заболеваний безграничен, и он позволяет нам подходить к вопросам общественного здоровья проактивно, а не только реактивно. Борьба за предотвращение следующей пандемии может быть иной. ИИ как ключ к предсказанию будущих пандемий позволит этому подходу укорениться.
Источник: AOL.com