Группа ученых под руководством Бонни Бергер из Массачусетского технологического института (MIT) использовали алгоритмы искусственного интеллекта для предсказания мутаций вирусов, а также приобретения ими устойчивости к лекарствам и антителам. Результаты исследования опубликованы в журнале Science.
- В исследовании приняли участие специалисты из MIT, Гарварда и Кембриджа.
- Помимо предсказывания мутаций COVID-19, ИИ спрогнозировал изменения обычного гриппа и вируса иммунодефицита человека (ВИЧ).
Как это работает
Ученые смогли смоделировать мутации вируса благодаря алгоритмам ИИ и машинному обучению, которые были созданы для распознавания и генерации речи человека.
- По словам ученых, ИИ смоделировал ряд мутаций различных вирусов. Согласно данным исследования, «модели», разработанные ИИ, сохраняли способность инфицировать человека, иммунная система воспринимала их иначе, чем исходные вирусы.
- Это было сделано по аналогии с тем, как искусственный интеллект заменяет слово, при котором грамматика и синтаксис предложения не меняются, а значение становится другим.
- В ходе исследования специалисты сравнили компьютерные модели вируса с теми мутациями, которые уже известны медикам. Ученые оценили степень совпадения по шкале от 0,5 до 1. Совпадение уже известных мутаций ВИЧ с моделями оказалось на уровне 0,69, а одного из штаммов коронавируса — 0,85.
Ученые отметили, что их метод позволил создать «мост» между анализом языковых моделей и мутаций вирусов. С помощью исследования получилось понять «язык» вируса и проследить ситуации, при которых он создает разные «фразы» или «предложения».
Технологии обработки естественного языка
В исследовании специалисты из MIT, Гарварда и Кембриджа использовали технологии NLP (natural language processing — обработка естественного языка). Она создает подобие математического кода, который составляет вместе сочетаемые по смыслу, значению и контексту слова. Процесс называется embedding — встраивание или преобразование слова, предложения или фразы в набор чисел, воспринимаемый машиной. Проведя анализ сочетания слов друг с другом, машина может генерировать свои осмысленные фразы.
Примеры таких текстов уже существуют. Например, в сентябре 2019 года The Guardian опубликовал текст, написанный языковым генератором от OpenAI’s. Компьютер использует машинное обучение для создания текста, похожего на тот, что пишет человек. Текст, по оценкам журналистов издания, действительно тяжело отличить от написанного человеком.
Другие примеры использования ИИ в борьбе с коронавирусом
- В конце 2019 года правительство Москвы инициировало эксперимент по внедрению искусственного интеллекта в систему столичного здравоохранения. В январе 2020 года в Москве представили проект Системы по поддержке принятия врачебных решений (СППВР). Система состоит из пяти блоков для каждого этапа обследования и лечения. При выборе одного или нескольких диагнозов — в том числе COVID-19 — система даст рекомендации по назначению пакетов анализов и лабораторных исследований, у каких именно врачей получить консультацию. Врач может как расширить перечень исследований, так и убрать, на его взгляд, лишние. С октября систему внедрили во всех взрослых поликлиниках Москвы.
- Ученые из Массачусетского технологического института создали модель ИИ, способную диагностировать коронавирус у пациента по звуку его кашля. Как отмечают разработчики, новая модель ИИ станет эффективным методом диагностирования коронавируса у бессимптомных инфицированных.
- В ноябре российские ученые создали платформу, способную различать последствия поражения вирусом на рентгеновских снимках легких с точностью 93%. Систему испытали в Телемедицинском консультационном центре в Москве. Разработка поможет в диагностике и других заболеваний грудной клетки.
- В декабре 2020 года московские власти представили нейросеть «КТ-калькулятор», которая призвана помочь медикам прогнозировать вероятность легкого, среднего или тяжелого течения пневмонии. Технология ИИ, на основе которой работает «КТ-калькулятор», позволяет системе постоянно «обучаться» и совершенствоваться по мере накопления данных.