テクノロジーを活用して伝染病と闘う上で、人工知能はどのような役割を果たすのでしょうか?

業界の需要が変化するにつれて、5G、AI、ビッグデータなどの新しいテクノロジーが登場し、従来の業界に新たな価値をもたらしています。最近の流行では、より良い制御と予防効果を達成するために、多くの企業が流行と戦うためにさまざまな技術的手段を適用しました。 2003年に猛威を振るったSARSの流行と比べると、今回の流行は症状の潜伏期間が長く、感染力も強いため、予防と制御は間違いなくより大きな困難に直面するだろう。

人の流れを監視し、感染の可能性がある人を特定し、感染源を断つことは、この「疫病との戦い」において緊急に取り組む必要がある課題です。伝染性は高まっているものの、2003年と比べて現在では、感染症に対処するための革新的な技術が増えています。この流行病との戦いにおいて、その背後にある技術的手段が重要な役割を果たしています。

感染症の発生予防と制御においては、感染源を特定することが最も重要なポイントです。明らかな症状に比べ、今回の流行の潜伏期間が長いことと春節の旅行ラッシュにより、感染範囲は目に見えない形で拡大し、流行状況を悪化させている。ここでビッグデータが役に立ちます。これに先立ち、武漢市の周先旺市長は、春節休暇と感染症のため500万人が武漢を離れたと述べており、この大規模な人の移動は間違いなく感染の潜在的リスクを高めるだろう。

これについて、百度地図智眼移住ビッグデータは、データのターゲティングと分析を通じて500万人の流出方向を判定した。 1月1日から1月26日まで、武漢から人々が移動した場所の上位10位は、ほとんどが孝感市や黄岡市など武漢省内の都市だった。 Baidu Migration を通じて、ユーザーは全国、さらには各省や都市における毎日の移住の流れを分析できます。直感的にわかる視覚的なチャートにより、地方自治体は流行に対してより正確かつ厳格な管理を行うことができます。

例えば、感染拡大中だけでなく、23日に武漢市が封鎖される前にも武漢から人が移動した地域を見ると、孝感区と黄岡区はともに移動者の割合で上位にランクされ、感染リスクが高かったことは容易に想像できる。確かに、感染者数から判断するとその通りだ。2020年1月31日24時現在、湖北省の感染者数は武漢（3,215人）、黄岡（726人）、孝感（628人）となっている。封鎖政策が実施された後は、武漢に加えて、黄岡や小感などの移動が多い目的地にも注意を払い、「光の下の闇」の状況を回避する必要があります。

マクロレベルの人の流れだけでなく、ミクロレベルのユーザーの移動軌跡にもビッグデータを適用できます。感染が確認された人については、携帯端末による軌跡記録を通じて、収集したビッグデータを活用して関係マップを作成し、さらに接触者を追跡して隔離管理を行うことができます。

これら 2 つのアプリケーション シナリオは同じではありませんが、技術的な手段は依然として地理的位置の認証などのデータに依存しています。 Baidu を例にとると、Baidu マップ アプリケーションによるユーザーの位置認識に加えて、ユーザーが Baidu や他のアプリを開いたときに、LBS に基づいてユーザーの地理的位置も把握できます。さらに、ビッグデータはユーザーの支払い、チケットの旅程、宿泊施設などの情報も統合して分析します。 AIを活用して高密度なユーザー情報を分析することで、感染の可能性があるユーザーを多角的に選別し、接続を遮断する措置を迅速に講じることが可能になります。

5Gは昨年普及し、今回の流行の間にその応用シナリオが徐々に実装されてきました。 5G は、帯域幅が広く、遅延が少ないという利点があるため、データ伝送において明らかな利点があります。流行期間中、5Gネットワ​​ークの展開により、診断の効率が向上するだけでなく、交差感染の可能性を効果的に減らすことができ、それによって流行の予防と制御の有効性を高めることができます。各省市の病院でも、火神山病院や雷神山病院でも、5Gネットワ​​ークの追加は重要な役割を果たしています。

5Gネットワ​​ークを通じて、病院の交通の流れをリアルタイムで高解像度のビデオで監視することができます。同時に、医師は遠隔ビデオ診断や治療、遠隔ビデオ会議、遠隔手術を行うこともできます。これにより、直接接触が減り、予防・制御能力が向上します。 5Gネットワ​​ークの高速性は、通信の次元を広げるだけでなく、スムーズな通信を保証し、より妨げのない情報環境を作り出します。

5Gネットワ​​ークは、直接的な情報通信に加えて、「クラウド上のビジネス」の可能性ももたらします。例えば、患者の情報を収集する際には、5Gネットワ​​ークを通じてリアルタイムで医師に直接フィードバックできるため、直接接触する機会が減ります。さらに、患者の医療記録をクラウド上で共有することで、互いの情報を連携させ、病気間の診断情報の交換を容易にすることができます。

ビッグデータの処理は人工知能と切り離せないものであり、人工知能は流行においてますます重要な役割を果たす可能性があります。この流行は、それ自体が感染力が強いだけでなく、インフルエンザの流行と春節の旅行ラッシュが重なったため、患者数は増え続けています。大規模な感染が発生した際には、既存の医療資源では必然的に患者数の増加に対応できなくなるのもこのためです。

効率性を高めるため、アリババDAMOアカデミーはすでに「インテリジェント疫病ロボット」を発売した。音声認識や自然意味理解などの人工知能技術を通じて、ロボットは疫病、治療上の注意事項、防護措置に関する質問に答えることができる。通常のユーザーや症状が軽いユーザーの場合、人工知能は質問に答えたり、医療資源の不足や交差感染のリスクを回避したりする上で一定の役割を果たすことができます。

人工知能はワクチンの研究開発にも活用されています。 AI技術のディープラーニング処理を通じて、科学研究者がデータ分析を実施し、文献を迅速にスクリーニングし、対応するテスト作業を実行することが容易になります。それだけでなく、AI は流行の拡大を観察するためのモデルの構築にも使用できます。以前、AIとビッグデータに基づく国内のリアルタイムインフルエンザ予測モデルがランセットのサブジャーナルに掲載され、感染症予測のより正確な論理的枠組みを提供しました。

このモデルは、重慶市におけるインフルエンザの流行を予測するために、平安科技、平安スマートシティ、重慶疾病予防管理センター、陸軍医科大学、清華大学が共同で開発した。保健システム内のインフルエンザ監視データ、気象データ、インターネット世論などのデータを監視・分析することで、関係部門は疾病サイクルをよりよく把握し、活動を予測し、保健医療資源を合理的に配分し、住民に予防措置を指導することができます。

データ分析は疾病の脅威レベルを判定し、流行の発生を予測するために利用されており、海外でも同様の保健公衆リスク評価機関が設立されている。この流行について、カナダのブルードットは昨年12月末に新型コロナウイルスの存在を発見し、顧客に通知していたとしている。感染症の流行への対応としてはワクチンや治療法が最優先だが、今後のリスクコミュニケーションでは、感染症の流行を予測するために人工知能がより多く活用されることは避けられないだろう。