¿Cómo lucha AI contra el brote de coronavirus?


Respuesta 1:

La inteligencia artificial podría combatir un futuro coronavirus

.

Los brotes de enfermedades como el coronavirus a menudo se desarrollan demasiado rápido para que los científicos encuentren una cura. Pero en el futuro, la inteligencia artificial podría ayudar a los investigadores a hacer un mejor trabajo.

Si bien es probable que sea demasiado tarde para que la nueva tecnología desempeñe un papel importante en la epidemia actual, hay esperanza para los próximos brotes. La IA es buena para examinar los montones de datos para encontrar conexiones que faciliten determinar qué tipos de tratamientos podrían funcionar o qué experimentos realizar a continuación.

La pregunta es qué se le ocurrirá a Big Data cuando solo obtenga escasos fragmentos de información sobre una enfermedad recientemente emergente como Covid-19, que surgió a fines del año pasado en China y ha enfermado a más de 75,000 personas en aproximadamente dos meses.

Es prometedor el hecho de que los investigadores lograron producir la secuenciación genética del nuevo virus a las pocas semanas de los primeros casos reportados, ya que muestra que hay datos mucho más inmediatos disponibles ahora cuando ocurren brotes.

Andrew Hopkins, director ejecutivo de la startup Exscientia Ltd. con sede en Oxford, Inglaterra, se encuentra entre los que trabajan para ayudar a entrenar la inteligencia artificial para el descubrimiento de drogas. Él cree que los nuevos tratamientos podrían pasar de la concepción a las pruebas clínicas en tan solo 18 a 24 meses en la próxima década, gracias a la IA.

Exscientia diseñó un nuevo compuesto para tratar el trastorno obsesivo compulsivo que está listo para ser probado en el laboratorio después de menos de un año en la fase de investigación inicial. Eso es aproximadamente cinco veces más rápido que el promedio, según la compañía.

Healx, con sede en Cambridge, tiene un enfoque similar, pero utiliza el aprendizaje automático para encontrar nuevos usos para los medicamentos existentes. Ambas compañías alimentan sus algoritmos con información, obtenida de fuentes como revistas, bases de datos biomédicas y ensayos clínicos, para ayudar a sugerir nuevos tratamientos para las enfermedades.

Supervisión humana

Cada una de las dos empresas utiliza un equipo de investigadores humanos para trabajar junto con la IA para ayudar a guiar el proceso. En el enfoque de Exscientia, denominado Centaur Chemist, los diseñadores de medicamentos ayudan a enseñar las estrategias de algoritmos para la búsqueda de compuestos. Healx pone las predicciones de la IA a los investigadores que analizan los resultados y deciden qué perseguir.

Neil Thompson, director científico de Healx, dijo que la técnica podría desplegarse contra un brote como el coronavirus, siempre que tuviera suficientes datos sobre la nueva enfermedad. Healx no está trabajando para abordar el coronavirus o ajustar su tecnología para detectar brotes, pero no sería exagerado.

"Estamos bastante cerca", dijo Thompson en una entrevista. “No necesitaríamos cambiar mucho sobre los algoritmos de IA que utilizamos. Analizamos la correspondencia entre las propiedades del fármaco y las características de la enfermedad.

Los algoritmos de inteligencia artificial ya están comenzando a producir medicamentos para las enfermedades que conocemos. Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts dijeron el jueves que habían usado el método para identificar un nuevo compuesto antibiótico poderoso que podría matar una variedad de bacterias problemáticas, incluso algunas que actualmente son resistentes a otros tratamientos.

Una trampa para todas estas tecnologías son las pruebas clínicas. Incluso los medicamentos que ya son seguros para curar una dolencia deben analizarse nuevamente antes de recetarlos para otra. El proceso de demostrar que son seguros y efectivos en un gran número de personas puede llevar años antes de acudir a los reguladores para su revisión.

Para ser efectivos, los desarrolladores de medicamentos basados ​​en IA tendrían que planificar con anticipación, seleccionando un genoma de virus que probablemente cause problemas en el futuro y apuntándolo cuando haya pocos incentivos para hacerlo.

Gracias.


Respuesta 2:

¡El juego ya está en marcha!

Si no fuera por el coronavirus, al menos por las superbacterias. Investigadores del MIT y Harvard usaron IA para identificar un nuevo antibiótico capaz de matar muchas bacterias resistentes a los medicamentos. Entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para analizar compuestos químicos capaces de combatir infecciones utilizando mecanismos diferentes a los de las drogas existentes.

Entrenaron su modelo en 2.500 moléculas que identifican un compuesto (lo llamaron Halicina) para analizar en bacterias tomadas de pacientes y bacterias cultivadas en laboratorios. La "halicina" podría matar muchas bacterias resistentes a los medicamentos, incluyendo

Mycobactirium tuberculosis, Clostridium difficile

y

Acinetobacter baumannii.

Halicin curó dos ratones infectados con

A.baumannii.

Por cierto, muchos soldados estadounidenses en Irak y Afganistán se infectaron con el mismo insecto. Según el informe, una pomada de Halicina aplicada en la piel de estos dos ratones los curó completamente en solo 24 horas.

El uso de modelos informáticos predictivos para el descubrimiento de fármacos no es nuevo, pero el mejor éxito hasta ahora se ve con Halicin.

Según los investigadores, su modelo predictivo puede hacer lo que será prohibitivamente costoso para los enfoques experimentales tradicionales.

Este éxito de Halicin llega en una etapa crucial en la historia humana. Se predice que, para 2050, las muertes en todo el mundo debido a bacterias resistentes a los medicamentos pueden alcanzar los 10 millones.

Se necesita más trabajo para hacer que Halicin sea utilizable en humanos. Aunque su algoritmo está diseñado para bacterias, también puede ser "actualizable" para combatir virus.


Respuesta 3:

Imagine que un hospital en China tiene miles de casos con síntomas similares, ¿qué hace el hospital? Si bien toda la información sobre los síntomas y el diagnóstico está documentada y disponible electrónicamente, el departamento de salud puede tomar las medidas necesarias y apropiadas.

La IA es excelente y rápida en la detección de patrones, similitudes para la detección rápida. Un ejemplo de como

La búsqueda de Google es capaz

para detectar posibles enfermedades en todo el mundo. Solo con patrones de búsqueda simples, la IA puede detectar posibles amenazas y epidemias que podrían estallar en grandes proporciones en todo el mundo.

Volviendo al Virus Corona, una vez que China ha documentado los síntomas de la enfermedad, diagnosticada, comparte esta información con todas las demás organizaciones gubernamentales posibles que pueden establecer rápidamente detectores térmicos que pueden escanear a las personas con estos síntomas y clasificarlos como probablemente infectados o portadores. o inmune A medida que los virus mutan rápidamente, tienden a cambiar su aspecto, los síntomas pueden cambiar y ser difíciles de diagnosticar. Pero con AI, China puede ayudar a los gobiernos con personas que se mudaron de China, especialmente Wuhan y luego se trasladaron internacionalmente a otras ciudades. AI puede analizar esta información para detectar las noticias de esas ciudades, hospitales y armar las piezas del rompecabezas.

¡Espero que esto ayude!


Respuesta 4:

En términos recientes, si tenemos datos de varios pacientes, podemos identificar y encontrar patrones de los pacientes con corona positiva. Después de eso, podemos verificar si hay un nuevo paciente para predecir si este paciente podría estar infectado o no, según su patrón. El aprendizaje automático clásico o las técnicas de aprendizaje profundo se pueden utilizar para separar esto.

En términos más generales, debemos ser muy cautelosos y debemos interactuar con una persona del campo médico para analizar el patrón y generalizar lo que realmente está sucediendo, cuáles son los cambios y mecanismos activados por el virus en el cuerpo para comprender mejor el modelo.


Respuesta 5:

Los brotes de enfermedades como el coronavirus a menudo se desarrollan demasiado rápido para que los científicos encuentren una cura. Pero en el futuro, la inteligencia artificial podría ayudar a los investigadores a hacer un mejor trabajo.

Si bien es probable que sea demasiado tarde para que la nueva tecnología desempeñe un papel importante en la epidemia actual, hay esperanza para los próximos brotes. La IA es buena para examinar los montones de datos para encontrar conexiones que faciliten determinar qué tipos de tratamientos podrían funcionar o qué experimentos realizar a continuación.

La pregunta es qué se le ocurrirá a Big Data cuando solo obtenga escasos fragmentos de información sobre una enfermedad recientemente emergente como Covid-19, que surgió a fines del año pasado en China y ha enfermado a más de 75,000 personas en aproximadamente dos meses.

Es prometedor el hecho de que los investigadores lograron producir la secuenciación genética del nuevo virus a las pocas semanas de los primeros casos reportados, ya que muestra que hay datos mucho más inmediatos disponibles ahora cuando ocurren brotes.

Andrew Hopkins, director ejecutivo de la startup Exscientia Ltd. con sede en Oxford, Inglaterra, se encuentra entre los que trabajan para ayudar a entrenar la inteligencia artificial para el descubrimiento de drogas. Él cree que los nuevos tratamientos podrían pasar de la concepción a las pruebas clínicas en tan solo 18 a 24 meses en la próxima década, gracias a la IA.

Exscientia diseñó un nuevo compuesto para tratar el trastorno obsesivo compulsivo que está listo para ser probado en el laboratorio después de menos de un año en la fase de investigación inicial. Eso es aproximadamente cinco veces más rápido que el promedio, según la compañía.

Healx, con sede en Cambridge, tiene un enfoque similar, pero utiliza el aprendizaje automático para encontrar nuevos usos para los medicamentos existentes. Ambas compañías alimentan sus algoritmos con información, obtenida de fuentes como revistas, bases de datos biomédicas y ensayos clínicos, para ayudar a sugerir nuevos tratamientos para las enfermedades.

Supervisión humana

Cada una de las dos empresas utiliza un equipo de investigadores humanos para trabajar junto con la IA para ayudar a guiar el proceso. En el enfoque de Exscientia, denominado Centaur Chemist, los diseñadores de medicamentos ayudan a enseñar las estrategias de algoritmos para la búsqueda de compuestos. Healx pone las predicciones de la IA a los investigadores que analizan los resultados y deciden qué perseguir.

Neil Thompson, director científico de Healx, dijo que la técnica podría desplegarse contra un brote como el coronavirus, siempre que tuviera suficientes datos sobre la nueva enfermedad. Healx no está trabajando para abordar el coronavirus o ajustar su tecnología para detectar brotes, pero no sería exagerado.

"Estamos bastante cerca", dijo Thompson en una entrevista. “No necesitaríamos cambiar mucho sobre los algoritmos de IA que utilizamos. Analizamos la correspondencia entre las propiedades del fármaco y las características de la enfermedad.

Los algoritmos de inteligencia artificial ya están comenzando a producir medicamentos para las enfermedades que conocemos. Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts dijeron el jueves que habían usado el método para identificar un nuevo compuesto antibiótico poderoso que podría matar una variedad de bacterias problemáticas, incluso algunas que actualmente son resistentes a otros tratamientos.

Una trampa para todas estas tecnologías son las pruebas clínicas. Incluso los medicamentos que ya son seguros para curar una dolencia deben analizarse nuevamente antes de recetarlos para otra. El proceso de demostrar que son seguros y efectivos en un gran número de personas puede llevar años antes de acudir a los reguladores para su revisión.

Para ser efectivos, los desarrolladores de medicamentos basados ​​en IA tendrían que planificar con anticipación, seleccionando un genoma de virus que probablemente cause problemas en el futuro y apuntándolo cuando haya pocos incentivos para hacerlo.

Otro obstáculo es encontrar personal calificado.

"Es difícil encontrar personas que puedan operar en la intersección de la IA y la biología, y es difícil para las grandes compañías tomar decisiones rápidas sobre tecnología como esta", dijo Irina Haivas, socia de la firma de capital de riesgo Atomico y ex cirujana que trabaja en El consejo de Healx. "No es suficiente ser un ingeniero de inteligencia artificial, hay que entender y entrar en las aplicaciones de la biología".


Respuesta 6:

Cuando aparece una enfermedad misteriosa por primera vez, es difícil para los gobiernos y las autoridades de salud pública recopilar información rápidamente y coordinar la respuesta. Pero la nueva tecnología de inteligencia artificial puede explotar automáticamente a través de informes de noticias y contenido en línea en todo el mundo, ayudando a los profesionales a identificar posibles trastornos que conducen a una posible epidemia o algo peor. En otras palabras, nuestros nuevos jefes de IA pueden ayudarnos a salir de la próxima plaga.

Estos nuevos

AI

las capacidades están en pleno apogeo con el reciente brote de coronavirus, identificado por una empresa con sede en Canadá, BlueDat, que es una de varias organizaciones que utilizan datos para evaluar los riesgos para la salud pública. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de los EE. UU. (CDC) y la Organización Mundial de la Salud (OMS) han emitido avisos oficiales de que la agencia afirma estar llevando a cabo una "vigilancia automática de enfermedades infecciosas". Ahora, a fines de enero, un virus respiratorio vinculado a la ciudad de Wuhan en China ya ha perdido más de 100 vidas. Han surgido casos en muchos otros países, incluido Estados Unidos, y los CDC advierten a los estadounidenses que eviten viajar innecesariamente a China.


Respuesta 7:

En el momento en que surge una dolencia extraña, puede ser difícil para los gobiernos y las autoridades de bienestar general acumular datos rápidamente y facilitar una reacción. En cualquier caso, la nueva innovación de razonamiento artificial puede minar naturalmente a través de informes de noticias y sustancias en línea de todo el mundo, ayudando a los especialistas a percibir inconsistencias que podrían provocar una plaga potencial o, más lamentable, una pandemia. Al final del día, nuestros nuevos señores de la IA realmente pueden ayudarnos a soportar la siguiente enfermedad.

Estas nuevas habilidades de IA están en plena exhibición con el actual brote de coronavirus, que fue distinguido justo a tiempo por una empresa canadiense llamada BlueDot, que es una de varias organizaciones que utilizan información para evaluar los peligros generales del bienestar. La organización, que dice que lleva a cabo una "observación robotizada irresistible de la enfermedad", informó a sus clientes sobre el nuevo tipo de coronavirus a fines de diciembre, días antes de que los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) y la Organización Mundial de la Salud (OMS) ) transmitió una notificación oficial, según lo anunciado por Wired. Aproximadamente a finales de enero, la infección respiratoria que se ha conectado a la ciudad de Wuhan en China acaba de matar a más de 100 personas. Los casos también han surgido en algunas naciones diferentes, incluido Estados Unidos, y los CDC advierten a los estadounidenses que mantengan una distancia estratégica de viajes innecesarios a China.

Kamran Khan, un médico de enfermedades irresistibles y autor y CEO de BlueDot, aclaró en una reunión cómo el marco de amonestación inicial de la organización utiliza la conciencia artificial, incluido el manejo normal del lenguaje y la IA, para seguir más de 100 infecciones irresistibles al analizar alrededor de 100,000 artículos en 65 dialectos consistentemente. Esa información permite a la organización darse cuenta de cuándo informar a sus clientes sobre la posible proximidad y propagación de una enfermedad irresistible.

Otra información, similar a los datos del horario del explorador y las formas de vuelo, puede ayudar a dar a la organización indicaciones adicionales sobre cómo se propagará una enfermedad. Por ejemplo, recientemente, los especialistas de BlueDot anticiparon diferentes comunidades urbanas en Asia donde el coronavirus aparecería después de que apareciera en el territorio de China.

La idea detrás del modelo de BlueDot (cuyos resultados concluyentes son examinados de esta manera por especialistas humanos) es llevar los datos a los trabajadores de la seguridad social lo más rápido posible, con la expectativa de que puedan analizar, y, si es necesario, desconectarse, contaminados y individuos posiblemente infecciosos en un momento oportuno.

"Los datos oficiales no son auspiciosos en todos los casos", dijo Khan a Recode. "La distinción entre un caso en un explorador y un brote se basa en que su especialista de servicios humanos de vanguardia perciba que hay una enfermedad específica. Podría ser la distinción para evitar que ocurra un brote".

Khan incluyó que su marco también puede utilizar una variedad de otra información, por ejemplo, datos sobre la atmósfera de un territorio, temperatura o incluso animales domésticos cercanos, para prever si alguien contaminado con una enfermedad probablemente causará un brote. allí. Él menciona que, en 2016, BlueDot tuvo la opción de prever la presencia de la infección por Zika en Florida medio año antes de que realmente apareciera allí.

Además, la organización de control de flagelos Metabiota verificó que Tailandia, Corea del Sur, Japón y Taiwán tenían el peligro más elevado de ver aparecer la infección más de siete días antes de que los casos en esas naciones se revelaran realmente, con la esperanza de obtener información sobre el vuelo. Metabiota, como BlueDot, utiliza el manejo de un lenguaje común para evaluar los informes en línea sobre una enfermedad potencial, y además está contribuyendo a generar una innovación similar para la información de vida basada en la web.

La imprenta Gallivan, ejecutiva de ciencia de la información de Metabiota, aclara que las etapas y discusiones en línea también pueden dar una señal de que existe el peligro de una pandemia. Asimismo, Metabiota afirma que puede evaluar el peligro de la propagación de una enfermedad que causa la interrupción social y política, en vista de datos como las indicaciones de una enfermedad, la tasa de mortalidad y la accesibilidad al tratamiento. Por ejemplo, a la hora de la distribución de este artículo, Metabiota evaluó el peligro de que el nuevo coronavirus causara una inquietud abierta como "alta" en los Estados Unidos y China, sin embargo, evaluó este peligro para la infección por la viruela del simio en la República Democrática del Congo ( donde se han contabilizado casos de esa infección) como "medio".

Es difícil darse cuenta exactamente de cuán preciso puede ser este marco de calificación o la etapa en sí misma, sin embargo, Gallivan dice que la organización está trabajando con la red de conocimiento de EE. UU. Y el Departamento de Defensa en asuntos identificados con el coronavirus. Esta es una parte del trabajo de Metabiota con In-Q-Tel, la firma de aventuras sin fines de lucro conectada con la Agencia Central de Inteligencia. Sin embargo, las oficinas gubernamentales no son los principales clientes potenciales de estos marcos. Metabiota también publicita su fundación a las organizaciones de reaseguros (el reaseguro es básicamente una protección para las agencias de seguros) que deben lidiar con los peligros monetarios relacionados con la propagación de la capacidad latente de una enfermedad.

Sea como fuere, el razonamiento computarizado puede ser indudablemente más valioso que simplemente mantener a los expertos en transmisión de enfermedades y a las autoridades educadas a medida que surge una infección. Los especialistas han fabricado modelos basados ​​en IA que pueden anticipar episodios de la infección por Zika progresivamente, que pueden educar cómo reaccionan los especialistas ante posibles emergencias. La conciencia artificial también podría utilizarse para gestionar cómo las autoridades de bienestar general dispersan los activos durante una emergencia. Como resultado, la IA puede ser otra primera línea de protección contra la enfermedad.

Aún más exhaustivamente, la IA está ayudando a examinar nuevos medicamentos, manejar infecciones poco comunes e identificar el crecimiento maligno del seno. La inteligencia artificial se usó incluso para distinguir los bichos raros que propagan Chagas, una enfermedad grave y posiblemente letal que ha contaminado a unos 8 millones de personas en México y América Central y del Sur. Además, existe un entusiasmo creciente por utilizar información que no sea de bienestar, como los regalos de vida basados ​​en la web, para ayudar a los encargados de formular políticas de bienestar y a las organizaciones de medicamentos a comprender la amplitud de una emergencia de bienestar. Por ejemplo, la IA que puede minar la vida en línea presenta ofertas ilícitas de narcóticos y mantiene informadas a las autoridades de bienestar general sobre la propagación de estas sustancias controladas.

Estos marcos, incluidos los de Metabiota y BlueDot, están a la par con la información que están evaluando. Además, la IA, en su mayor parte, tiene un problema con la inclinación, que puede reflejar tanto a los arquitectos de un marco como a la información sobre la que está preparada. Además, la IA que se utiliza dentro de los servicios medicinales de ninguna manera es segura para ese problema.

A fin de cuentas, estas progresiones hablan a un punto de vista progresivamente idealista de lo que la IA puede hacer. Por lo general, las actualizaciones en los robots de IA que se filtran a través de grandes cantidades de información no se sienten tan bien. Considere el requisito de la ley utilizando bases de datos de reconocimiento facial basadas en imágenes extraídas de la web. O, por otro lado, reclutar directores que ahora podrían utilizar la inteligencia artificial para prever cómo continuará trabajando, a la luz de sus publicaciones de vida basadas en Internet. La posibilidad de que la IA combata la enfermedad salvaje ofrece una situación en la que podemos sentirnos algo menos incómodos, si no de manera alegre. Quizás esta innovación, cada vez que se crea y utiliza adecuadamente, realmente podría ayudar a salvar algunas vidas.