Учёные тестируют инструменты искусственного интеллекта (ИИ), включая большие языковые модели типа ChatGPT, для моделирования эпидемий вирусных инфекций.
РЕКЛАМАЧто, если бы мы научились быстро интерпретировать большие объёмы медицинских данных и на их основе прогнозировать, как долго пациент может пробыть в больнице? Или смоделировать поведение человека при той или иной эпидемии, чтобы таким образом найти подходящие методы её сдерживания?
Задавшись этими вопросами, учёные тестируют новые модели искусственного интеллекта (ИИ). Цель: научиться эффективно и точно прогнозировать возникновение вспышек вируса в будущем, таких как "болезнь X" - неизвестный патоген, который может вызвать эпидемию, подобную COVID-19.
"Одно из преимуществ анализа больших массивов данных на основе ИИ заключается в том, что он даёт возможность очень рано выявлять потенциальные аномалии в состоянии здоровья населения", - заявил в интервью Euronews Next Ален Лабрик, директор Департамента цифрового здравоохранения Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ).
"Есть множество вариантов применения такого передового инструмента вычислений, как искусственный интеллект, для совершенствования методов выявления новых эпидемий и пандемий, а также реагирования на них".
Однако наш собеседник добавил, что для достоверности результатов крайне важно устранять элементы предвзятости и вводить проверенные, репрезентативные данные. Исследования в этой области хоть и набирают ход, но для внедрения некоторых из этих новых моделей на практике может потребоваться время.
Тяжесть заболевания и планирование пропускной способности больниц
Недавно учёные Йельского университета (США) опубликовали исследование, посвящённое одной из многочисленных проблем, возникших во время пандемии COVID-19, - переполненности больниц.
"Количество больничных коек ограничено. И к пандемии, подобной [COVID-19], необходимо подготовиться. Мы смотрим на это с точки зрения общественного здравоохранения. Мы хотим быть во всеоружии, если что-то произойдёт", - сказал в интервью Euronews Next Василис Василиу, заведующий кафедрой наук о здоровье и окружающей среде Йельской школы медицины.
При моделировании эпидемии искусственный интеллект категоризирует пациентов, прогнозируя, насколько тяжело будет протекать заболевание, и сколько времени уйдёт на его лечение в стационаре.
В основе вычислений - клинические и метаболические биомаркеры, которые, как они выяснили авторы исследования, помогают определить, как будет прогрессировать болезнь.
По словам Василиу, алгоритм ИИ поможет медучреждением эффективнее организовать работу и распределить ресурсы в случае, если возникнет вспышка.
"Если что-то происходит очень быстро, у вас есть фреймворк, у вас есть модель, алгоритм, который вы пополняете поступающими данными из первой же страны, где это произошло. А потом вы создаёте другую модель, моделируете развитие ситуации,- объясняет профессор, добавляя: Чем больше данных вы вводите, тем меньше ограничений у вас будет”.
Кирилл Веселков, соавтор исследования из Королевского колледжа Лондона, уточняет, что в условиях развивающегося заболевания необходимо находить новые биомаркеры, которые могут влиять на его тяжесть.
_"Современные аналитические инструменты позволяют измерить сотни тысяч таких биомолекул._Человек сам сделать этого не может без использования сложных математических алгоритмов. Зато ИИ справляется с этим замечательно. Он сам определяет модель и набор биомаркеров, связывает их с процессом заболевания и его исходом", - добавил он.
Однако для того, чтобы эта модель могла стать универсальной для широких слоев населения, её нужны данные об очень большом количестве людей, о сопутствующих заболеваниях и других факторах.
ИИ помогает установить сроки локдауна
По мнению Рейчел Данскомб, генерального директора OpenEHR, в случае с COVID-19, о котором у нас уже есть достаточно информации, ИИ может помочь составить расписаник работы больниц.
РЕКЛАМА"Мы можем выяснить, когда нужно закрывать больницы для посещений, увеличивать пропускную способность, сокращать количество плановых операций, готовить койко-места", - сказала наша собеседница.
"Мы можем использовать искусственный интеллект, чтобы определить, когда лучше вводить карантин, масочный режим, подключать к работе дополнительный персонал и так далее", - добавила она.
"Непредсказуемое" поведение людей
Исследователи из Технологического института Вирджинии (США) пытаются с помощью ИИ смоделировать поведение человека во время той или иной пандемии. Задача непростая, признают они.
"В традиционном моделировании необходимо каким-то образом воссоздать механизм принятия решений",- объясняет в интервью Euronews Next Навид Гаффарзадеган, доцент института.
РЕКЛАМА"Трудность в том, что люди - сложные создания. Предсказывать то, как они себя поведут, - непросто. Но технологии помогают выявить, как они реагируют на различные сценарии", - добавил он.
В рамках своего исследования, ученые смоделировали ситуацию эпидемии вымышленного вируса Catasat в городке Дьюберри Холлоу.
Они изучали варианты того, как люди, принимающие решение остаться дома или нет, могут повлиять на распространение заболевания. За исходные данные они взяли личностные характеристики "испытуемых". Так, ИИ сымитировал поведение горожан в условиях локдауна и на самоизоляции.
Будущее ИИ и пандемии
В отдельной работе, опубликованной в прошлом году, Гаффарзадеган обратил внимание на трудности прогнозирования протекания эпидемии с помощью как традиционных моделей, так и моделей ИИ, связанные с изменениями в поведении людей.
РЕКЛАМАПо мнению некоторых специалистов, судить об эффективности такого моделирования пока рано, в виду недостатка исследований на эту тему.
В обзорной статье, опубликованной в журнале Frontiers in Medicine в 2021 году, было проанализировано 78 работ, посвящённых использованию ИИ во время пандемии.
Авторы пришли к выводу, что ИИ может быть потенциальным инструментом на случай пандемии, но необходимо и дальше учиться его правильно применять.
По словам Веселкова, пройдет еще немало времени, прежде чем эти модели ИИ можно будет использовать для прогнозирования будущих эпидемий, в том числе, так называемой болезни X.
РЕКЛАМА"Нам нужно не только вести разработку, но и взвешивать все за и против, особенно когда речь идёт о применении в сфере здравоохранении, при пандемии, на уровне населения. Необходимо быть уверенными в безопасности и надёжности решения, но и знать об ограничениях, которые оно имеет", - сказал он.