AI и Data Science против коронавируса: опыт раннего этапа распространения

16 марта
Дэвид Тосселл, вице-президент DataArt, туристическая индустрия и гостиничный бизнес
AI и Data Science против коронавируса: опыт раннего этапа распространения
Первая вспышка заражения вирусом COVID-19 началась еще в декабре прошлого года. Информационные технологии не занимают ведущего места в новостях о борьбе с пандемией, но искусственный интеллект и Data Science стали важными инструментами в работе исследователей и чиновников, ответственных за здравоохранение. Дэвид Тосселл — вице-президент DataArt, один из лидеров туристической практики — рассказывает о решениях, которые ученые и власти сумели оперативно приспособить для работы в кризисной ситуации. 

Определение мест новых вспышек

Искусственный интеллект, машинное обучение, геоинформационные системы и Data mining помогают властям оценить людские потоки, распространявшиеся из китайской провинции Хубэй, где были зарегистрированы первые случаи заражения. Анализ авиасообщения стал ключевым инструментом определения мест, где может проявиться COVID-19. Такие компании, как BlueDot, использовали ИИ для предсказания вероятности вспышек на основе разнообразных данных. Полученные ими выводы стали основой для рекомендаций органам здравоохранения по подготовке профилактических мер и концентрации ресурсов.  

Поиск лекарства

Пока не существует лекарства с доказанной эффективностью, направленного именно на борьбу с COVID-19. Но некоторые противовирусные препараты, которые применялись для лечения Эболы и контроля ВИЧ, могут оказаться перспективными. Insilico Medicine использует ИИ для разработки медицинских препаратов и биомаркеров. Программа, созданная этой компанией, анализирует вирус на молекулярном уровне и уже предоставила данные о том, какие молекулы могут оказаться средством борьбы с ним. Такие технологии внушают больше всего надежды в области определения лечения и поиска вакцин. 

Оценка индивидуальных рисков

Чат-боты, оценивающие симптомы, в последние годы стали вполне привычным решением. При их создании применяются технологии машинного обучения — они позволяют адаптировать ответы к новым данным, полученным в ходе работы. Сложность с новыми инфекциями, такими как вирус COVID-19, в том, что модели приходится тренировать именно на новых, постоянно поступающих данных. В отсутствие достаточной информации о COVID-19, сервисы анализа симптомов, такие как Your.MD, предлагают пользователям модели дерева принятия решений для оценки рисков. По мере выхода новых статей в реферируемых научных журналах эти модели усложняются.  

Отслеживание перемещений в зонах риска

В Китае внимательно следят за любыми процессами и людьми. Государство здесь собирает данные о постах в соцсетях, покупках в интернете, геолокации и нахождении в публичных местах через системы распознавания лиц. Не в качестве оправдание тотального контроля все же замечу, что когда разразилась эпидемия COVID-19, Китай смог принять все эти данные в работу. С помощью приложения “Close Contact Detector”, пользователи могут оценить, насколько близко они контактировали с выявленными носителями вируса и велик ли для них риск заражения. Правительство КНР распространяет этот сервис, внедрив его в популярные приложения Alipay, WeChat и китайский сервис мгновенного обмена сообщениями QQ.