Вперше термін “Хвороба Х” (Disease X) став популярним – наступна глобальна пандемія, яку, за прогнозами експертів, неминуче потрібно очікувати. Протягом наступного десятиліття існує ймовірність 25% на нову епідемію такого ж масштабу, як Covid-19. Цілком ймовірно, що це буде грип чи коронавірус, або щось абсолютно нове.
Covid-19, звичайно, заразив і забрав життя мільйонів людей у всьому світі, тому перспектива лякає.
Чи здатен штучний інтелект зменшити ризики пандемії?
Дослідники з Каліфорнії наразі працюють над системою раннього попередження на основі AI, яка аналізуватиме пости в соціальних мережах для прогнозування майбутніх пандемій. Ці фахівці з Університету Каліфорнії в Ірвіні (UCI) та Університету Каліфорнії в Лос-Анджелесі (UCLA) є частиною програми національного наукового фонду США, присвяченої інтелектуальному прогнозуванню для запобігання пандеміям.
Програма фінансує дослідження, які “намагаються ідентифікувати, моделювати, прогнозувати, відстежувати та зменшувати наслідки майбутніх пандемій”. Проект базується на попередніх зусиллях дослідників UCI та UCLA, включаючи пошукову базу даних з 2.3 мільярда твітів США, зібраних з 2015 року, яка слугує для моніторингу тенденцій у сфері громадського здоров’я.
Професор Чен Лі є співавтором проекту у кафедрі комп’ютерних наук UCI, поряд з доктором Вей Ван із Samueli School of Engineering UCLA. За словами професора Лі, вони протягом кількох років збирали мільярди твітів на платформі X (раніше Twitter).
Інструмент працює, визначаючи значущі твіти та навчання алгоритму для виявлення перших ознак майбутньої пандемії, прогнозування можливих спалахів та оцінки потенційних результатів специфічних політик у сфері охорони здоров’я, зазначає професор Лі.
“Ми розробили модель машинного навчання для ідентифікації та класифікації значних подій, які можуть свідчити про наближення епідемії з соціальних медіа”, – додає він.
Цей інструмент, націлений на департаменти охорони здоров’я та лікарні, також може “оцінювати ефекти лікувань на поширення вірусів”, відзначає професор.
Проте дієвість системи має і свої недоліки. Наприклад, вона залежить від недоступної в деяких країнах платформи X.
“Доступ до даних поза межами США був неоднозначним”, – визнає професор Лі. “Поки що наша увага зосереджена на США. Ми працюємо над подоланням нестачі даних та потенційної упередженості при розширенні географії наших досліджень.”
Заснований на дослідженнях Гарвардської медичної школи та Оксфордського університету, AI-інструмент під назвою EVEScape робить прогнози щодо нових варіантів коронавірусу. Дослідники публікують рейтинг нових варіантів кожні два тижні та стверджують, що інструмент також робить точні прогнози щодо інших вірусів, таких як ВІЛ та грип.
“Однією з унікальних переваг нашого підходу є те, що його можна використовувати на ранніх стадіях пандемії”, – розповідає Нікі Тадані, колишня постдокторантка, задіяна у розробці EVEScape.
“Це може бути корисно як для виробників вакцин, так і для людей, які намагаються виявити терапії, особливо антитіла, щоб отримати певне уявлення про те, які мутації можуть виникнути навіть через рік.”
Цю думку підхоплює віце-президент з науки даних та AI R&D компанії AstraZeneca Джим Веттерол.
Фармацевтичний гігант використовує AI для швидшого відкриття нових антитіл. Антитіла – це білки, які використовує імунна система для боротьби із шкідливими речовинами. Вони можуть бути використані для виготовлення нових вакцин.
Веттерол повідомляє, що компанія “може створювати та перевіряти бібліотеку антитіл та виводити найкращі прогнози до лабораторії, скорочуючи кількість антитіл, які потрібно протестувати, і скорочуючи час на ідентифікацію цільових антитіл з трьох місяців до трьох днів”.
Це корисно для підготовки до пандемії, за його словами, “оскільки, як ми вже бачили з Covid-19, потенційна нестабільність вірусів означає, що нам потрібні швидші способи для виявлення кандидатів, щоб встигнути за швидко мутуючими об’єктами.”
Коаліція з підготовки до епідемій (CEPI), що має штаб-квартиру в Осло і фінансувала EVEScape, розглядає AI як інструмент, що допомагає в досягненні мети підготовки та реагування на епідемії та пандемії. “Ми повинні бути максимально підготовлені”, – стверджує доктор Ін-Кю Юн, директор програм і інноваційних технологій CEPI.
“AI пришвидшує процес підготовки.”
Проте, він відзначає, що AI все ще потребує розвитку та вдосконалення. “AI залежить від інформації, яку вводять, і я не думаю, що хтось скаже, що у нас є вся інформація. Навіть якщо AI намагається оцінити, проаналізувати та запропонувати прогнози на її основі, це все ґрунтується на вводі інформації. AI – це інструмент, і його можна використовувати для різних завдань, що можуть підвищити якість і швидкість підготовки до наступних пандемій.”
Але, можливо, було б неправильно стверджувати, що AI може уповільнити або запобігти наступній пандемії. Це залежить від людей, щоб визначити, де його застосовувати.
В організації ВООЗ доктор Філіп АбдельМалік також підкреслює роль людей у ефективності AI. Як начальник підрозділу інтелекту, інновацій та інтеграції ВООЗ, він зазначає, що AI має певну цінність. Він може відстежувати розмови про конкретні симптоми, наприклад, і виявляти потенційні загрози ще до того, як уряди офіційно їх оголосять.
Крім того, він може зафіксувати, якщо люди пропонують потенційно небезпечні лікування онлайн, щоб ВООЗ могла втрутитися. Проте, хоча він бачить у цьому переваги, він швидко вказує на виклики.
“Я завжди кажу, що AI не буде генерувати рішення за нас. Я також стурбований питаннями етичного використання AI та рівного представництва.”
“Якщо я вводжу багато інформації, яку не переглядаю, і вона містить багато дезінформації, або вона представляє лише певні підпопуляції, то те, що я отримаю в результаті, також буде представляти лише деякі підпопуляції або містити багато дезінформації. Тож це стара приказка: сміття входить, сміття виходить.”
Але в цілому, експерти вважають, що ми знаходимося в кращій позиції для наступної пандемії, частково завдяки досягненням у сфері AI.
“Я вважаю, що ця пандемія стала певним сигналом для багатьох людей, які думають у цій сфері,” – говорить Нікі Тадані. “Наша модель [AI інструмент EVEScape], а також багато інших зусиль, що справді уточнюють, як ми думаємо про епідеміологію, і як ми використовуємо дані до пандемії, а потім інтегруємо їх із даними під час пандемії, це вселяє надію, що ми зможемо краще справлятися із пандеміями у майбутньому.”
Але, за її словами, перед нами ще багато роботи як у фундаментальній біології та моделюванні, так і в епідеміології та громадському здоров’ї в більш широкому сенсі, щоб допомогти нам бути більш готовими до майбутніх пандемій.
“Ми зараз значно краще ставимося, ніж три роки тому,” – підсумовує доктор АбдельМалік. “Проте є щось важливіше за технології, що допоможе нам, коли наступна пандемія вдарить, а це – довіра. Технологія для мене не є обмежувальним фактором. Я думаю, що нам дійсно потрібно працювати над стосунками, обміном інформацією та побудовою довіри. Ми постійно це говоримо, всі кажуть це, але чи дійсно ми це робимо?”
