Решения в области ИИ и Data Science против COVID-19

Публикуем перевод статьи специалиста в области искусственного интеллекта Александра Гончара о том, как современные технологии могут помочь в борьбе с коронавирусом.  

В течение последних двух месяцев вспышка COVID-19, более известная как «коронавирус» или «Ухань», была самой обсуждаемой темой в интернете и на пустых улицах. У нас были разные мнения об этом — от теории заговора до сравнений с обычным гриппом, но сегодня мы встали перед фактом, что COVID-19 — это пандемия, и нам нужно как-то защититься от нее, остановить ее распространение и, наконец, победить ее.

Как человек, который работает в области искусственного интеллекта, в своем блоге я хотел бы рассказать о некоторых направлениях, по которых я и мои коллеги можем работать, чтобы помочь государству и отдельным людям во всем мире. Я надеюсь, что предприниматели и члены правительства увидят возможности не только для временных схем обогащения или контроля граждан, но и для составления стратегической дорожной карты по улучшению здоровья и безопасности общества.

Контроль общественного здравоохранения

Глубокое изучение против COVID-19

Главная опасность коронавируса — это скорость его распространения. Из-за этого правительства вводят такие меры, как карантин по всей стране, потому что они не могут эффективно контролировать вспышки заболевания в отдельных регионах. Одни из самых простых шагов по обнаружению больных людей — анализ данных с камер видеонаблюдения, которые уже находятся вокруг нас, поиск людей с тяжелыми симптомами заболевания, изоляция их и тех, с кем они контактировали, и дезинфекция помещений. В Neurons Lab мы разработали тестовое решение, которое вы можете посмотреть на видео выше. Набор данных для самостоятельного начала исследований доступен здесь.

.

Дистанционное измерение биосигнала

Некоторые симптомы, такие как температура или пульс, очень важны, чтобы игнорировать их и полагаться только на внешний вид, который может быть обманчив. Но, конечно, мы не можем останавливать людей, чтобы измерить их пульс, кровяное давление или температуру. Может быть, мы могли бы сделать это как-то дистанционно? На самом деле, есть некоторые разработки в области компьютерного зрения, которые могут посчитать пульс и кровяное давление на основе анализа кожи лица.

Что касается температуры тела, то здесь тоже есть некоторые наработки, но в данном случае, для практического использования, мы предпочли бы двигаться в сторону тепловизионного изображения, а не обычных камер. По крайней мере, сейчас.

.

Интернет вещей и носимые устройства

Конечно, измерения, подобные пульсу, гораздо удобнее собирать с носимых устройств, таких как фитнес-трекеры и умные часы, которые есть уже почти у каждого из нас. Но разве это может помочь делу? Пульс может рассказать о физическом и эмоциональном состоянии, может быть, об аритмиях, но о гриппе? Некоторые исследования свидетельствуют, что анализ изменений сердечного ритма и его отклонений от нормального состояния может показать ранние образцы гриппа и, в нашем случае, коронавируса.

.

Чат-боты и общение

Помимо общественного «сканирования» людей, мы могли бы полагаться на их сознательность и оценку собственного состояния. Если вы в состоянии измерять температуру и пульс каждый день и периодически записывать время, когда кашляете, вы также можете занести эти сведения в свой дневник. Затем либо врач удаленно, либо алгоритм может порекомендовать вам остаться дома, принять профилактические меры или записаться к врачу очно, если симптомы слишком серьезны. Одно из таких решений вы доступно для тестирования здесь.

.

Социальные сети и открытые данные

Может быть, вы и не любитель дневников здоровья и тем более не выкладываете такие вещи в интернет, но есть много людей, которые делятся ими с совершенно незнакомыми людьми в Instagram или Twitter. Такие данные полезны для более широкого анализа того, как сильно распространилась болезнь. Имея информацию о пользователях, мы также можем проанализировать и оценить, какие социальные группы подвержены риску заражения. Что касается данных, то вы все знаете, где их получить и что такое публичные API.

Канадский стартап BlueDot анализирует гораздо больше, чем просто данные социальных сетей: например, перемещения более четырех млрд путешественников на коммерческих рейсах каждый год по всему миру; данные о людях, животных и насекомых; климатические данные со спутников; местную информацию от журналистов и медицинских работников, которые ежедневно публикуют в интернете 100 тыс. статей на 65 языках.

.

Математическое моделирование

Линия описывает развитие болезни во времени

Очевидно, что до COVID-19 мы сталкивались со многими другими инфекционными заболеваниями и изучали правила их жизненного цикла. Мы создали математические модели, описывающие эволюцию болезни, их можно использовать повторно, снова и снова, чтобы объяснить новые вспышки и даже предсказать, на какой они стадии («насколько все плохо»). Хорошая отправная точка для вашего собственного анализа случаев коронавируса во всем мире находится здесь, наряду с логистической линией. Она даст представление, в какой точке сейчас находится ситуация в Италии.

.

Автоматическая диагностика

COVID-19 открыл нам еще одну проблему современного здравоохранения: оно не справляется, когда количество пациентов быстро растет (и уставшие врачи работают только хуже), также количество ложных диагнозов довольно велико. Роботы на основе машинного обучения не устают и увеличивают объемы проделанной работы вместе с возрастанием их вычислительных мощностей. Мы уже видим, как анализ изображений легких на основе глубокого обучения хорошо работает и при нынешней пандемии.

Исследования в области разработки лекарственных средств
И последнее по счету, но не по значению: помимо выявления и предотвращения распространения болезней, мы должны думать о создании вакцин. Одним из важных шагов на пути к этому — понимание структуры и природы вируса, с которым мы боремся. Глубокое обучение по анализу свертывания белка уже сделало шаг в распознании структуры белка вируса, оно доступно здесь.

.

Выводы

Конечно, большинство описанных подходов являются, скорее, научными и требуют больших усилий, чтобы стать действительно полезными для общей массы людей. Однако я нахожу большинство из них действительно жизненно важными частями экосистемы полной защиты:

• обнаружение локальных вспышек с помощью видеонаблюдения, дистанционного измерения биосигналов и анализа данных с носимых устройств;
• эффективное лечение большого числа людей с помощью диагностики образцов вируса при помощи искусственного интеллекта;
• аналитика на региональном уровне с помощью анализа социальных сетей и чат-ботов;
• прогнозы глобального развития вируса через математическое моделирование на основе регулярно обновляемых местных и региональных данных;
• ускорение разработки лекарств за счет применения искусственного интеллекта и моделирования поколений молекул.

.

Оригинал статьи

.