新型コロナウイルスが猛威を振るう中、AI技術は流れを変えることができるのか？

最近、謎の新型コロナウイルスが驚くべき速さで猛威を振るっています。先週木曜日、世界保健機関（WHO）は新型コロナウイルスに関して世界的な公衆衛生上の緊急事態を宣言した。全体的な規模で見ると、この流行による感染者数は、2002年から2003年にかけて中国で発生したSARS（重症急性呼吸器症候群）を急速に上回りました。

各国はウイルスの影響を軽減するために懸命に取り組んでいます。隔離区域の設定、主要都市の封鎖、人々の移動の制限、ワクチン研究の加速など、これらはすべて、できるだけ早く正常な社会秩序を回復するためのものです。

では、AI（人工知能）などの新興技術は、この生死を分ける対決において役割を果たすことができるのでしょうか。答えはイエスです。AIはこれに力を発揮しています。

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まずはベンチャー支援を受けたスタートアップ企業、BlueDot から始めましょう。同社は、世界中の航空旅行記録と個人の身元情報を組み合わせて伝染病の発生分析の基礎とし、数十億のデータを処理できる高度なAIプラットフォームを開発した。

ブルードットは新型コロナウイルスに対して、昨年12月31日に早くも最初の警告を発していた。この時点は、1月6日の米国疾病予防管理センターの初期対応よりもさらに早いものだった。

BlueDot は、トロント大学の感染症専門医であり、医学および公衆衛生学の教授である Kamran Khan 氏の発案によるものです。さらに重要なのは、彼はかつてSARSの流行時に医療従事者として最前線で戦ったことがあるということだ。

カーン氏は次のように説明した。「現在、私たちは自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）の技術を使用して、65の異なる言語で大量の非構造化テキストデータを処理しており、100を超える病気の発生傾向を追跡したいと考えています。これを手作業で行うと、おそらく数百人規模の大規模なチームが必要になるでしょう。しかし、新興技術が加わることで、医療専門家はデータ分析に制約されなくなり、代わりに感染症のリスクに対処するために時間、エネルギー、創意工夫を注ぐことができます。情報の収集と整理という骨の折れる作業を、ついに機械が行うことができるようになりました。」

もちろん、BlueDot は AI 技術を使って新型コロナウイルスの拡散を抑制しようとしている唯一の組織ではありません。現在、ヘルスケア業界は AI がもたらす大きな可能性に注目し始めています。

DataRobot ヘルスケア部門ゼネラルマネージャー、Colleen Greene 氏:

「AI技術は、さまざまな地域の実際の状況に基づいて潜在的な新規感染者数を予測し、どのグループの人々が感染する可能性が高いかを調べることができます。この技術を使用して、旅行者に、感染の恐れのあるグループが旅行中に医療用マスクを着用するように注意を促すことができます。」

ニューヘイブン大学コンピューターサイエンス准教授、ヴァヒド・ベザダン氏：

「AIテクノロジーは戦略の最適化に役立ちます。例えば、マルジエ・ソルタノルコッタビ博士は、機械学習を使用してコミュニティ、都市、国間の社会的隔離戦略を評価および最適化し、伝染病の蔓延を効果的に抑制する方法を研究しています。さらに、私の研究グループはソルタノルコッタビ博士と協力して、AIテクノロジーの応用における最新の方向性、特に強化学習を使用してワクチン接種戦略の実際の有効性を向上させる方法を模索しています。」

IPsoft のグローバル ヘルスケアおよびライフ サイエンス プラクティス責任者、ヴィンセント グラッソ博士:

"For example, in the event of a full-scale disease outbreak, it is imperative to obtain first-hand clinical information from patients and other relevant personnel, such as physiological status before and after treatment, the relationship between exposure sites and disease transmission, and other accurate guidance information. However, considering the context of disease outbreaks, on-site deployment of personnel is not only costly but also quite difficult, which is particularly serious in areas with multiple outbreaks or lack of sufficient medical resources. Conversational computing can provide us with good information extension capabilities in this regard, and is expected to supplement the various deficiencies in the existing epidemic observation system. Conversational computing has a two-way nature - it can interact with patients to collect information and allow patients to actively contact to report the latest developments. Such solutions will deliver guidance according to plans (which can be modified or standardized according to changing circumstances). In addition, the introduction of multilingual and multimodal methods will further expand the practical effects of conversational computing. In addition to this "front-end" advantage, emerging technologies also help us collect data from multiple sources (including voice, text, medical devices, GPS, etc.), and use this as a basis to quickly explore how to more effectively respond to future possible epidemic outbreaks. ”

SAS グローバル ガバメント プラクティスのディレクターであり、米国国土安全保障省の元国家バイオセーフティ監視ディレクターであるスティーブ ベネット氏は次のように述べています。

「AIは、さまざまな方法で新型コロナウイルスへの対応に役立ちます。AIは世界中の感染ホットスポットを予測できます。つまり、動物から人間への（人獣共通）ウイルスの感染確率が高いポイントを迅速に見つけるのに役立ちます。この機能は、食品市場に対する包括的な健康規制がない国では特に重要です。既知の感染が特定されると、保健当局はAIツールを使用して、環境条件、人々の医療リソースへのアクセス、感染の動向に基づいてウイルスの拡散を迅速に予測できます。AIはまた、特定の地域での感染パターンを特定して発見したり、通常のパターンから逸脱したミクロレベルの健康イベントを迅速に追跡したりするのに役立ち、これらのイベントから抽出された洞察は、医療従事者が新しいウイルスの自然な特徴を効果的に理解するのに役立ちます。」

「現在、新型コロナウイルスを治療する中核的な手段の一つとして、世界中の医療従事者の間で抗ウイルス薬の製造と有効なワクチンの開発がコンセンサスとなっている。しかし、研究開発プロセス全体が煩雑で、多くの実験を必要とする。これまで、医療界は類似のウイルスに適したさまざまなワクチンの開発に成功してきたが、それらを直接新型コロナウイルスを殺すために使用することはできなかった。朗報は、AI技術が医療従事者が類似のウイルス間の共通パターンを観察し、潜在的な新しいワクチンの基本的な特性を検出するのに役立つことです。おそらく、いくつかの調整を行った後、既存のワクチンはすぐに新しいウイルスとの戦いの場に参入することができます。これは明らかに、ワクチンをゼロから開発するよりもはるかに効率的です。」

InterSystems の HealthShare 担当副社長、ドン・ウッドロック氏:

「機械学習の手法を使うことで、医療記録や臨床文書にある数百億のデータポイントを読み取り、ウイルスに感染した人と感染していない人の関連性を確立することができます。新型肺炎の患者には共通の「特徴」があり、それがモデリングプロセスに組み込まれ、感染リスクが高い可能性のある他の人々を迅速に特定するのに役立ちます。」 ”

「同様に、機械学習の手法では、医療記録内の治療と最終的な治療結果との間の関連モデルや関係パターンを自動的に構築できます。これらのモデルにより、どの治療オプションがより効果的かを迅速に判断し、臨床ガイドラインの開発プロセスの改善に役立ちます。」

The Smart Cube のデータサイエンスおよび AI 担当副社長、Prasad Kothari 氏:

「新型コロナウイルスは、肺炎、重症急性呼吸器症候群、さらには腎不全など、さまざまな重篤な症状を引き起こす可能性があります。AIアルゴリズム（ゲノムベースのニューラルネットワークなど）は、パーソナライズ医療において優れたパフォーマンスを発揮し、新型コロナウイルスによって引き起こされるこれらの副作用や特定の症状を効果的に管理できます。病気の重症度は患者の個人的な免疫力やゲノム構造に依存することが多いため、単一の治療法ですべての症状を完全に制御することは困難であることを強調する必要があります。このため、AIのパーソナライズ機能は、流行との戦いにおける強力な武器となっています。」

「最近では、AIアルゴリズム（ボルツマンマシンやエントロピーベースの組み合わせニューラルネットワークなど）に支えられた免疫療法や遺伝子治療により、病気と闘う上で人間の免疫システムを最大限に活用することの重要性が実証されています。このため、アッヴィのHIV治療薬「アルビア」は、エイズと闘うための重要かつ実現可能なソリューションとなっています。さらなるテストが必要ですが、近い将来、感染患者のデータを通じて、新型コロナウイルスの病理と細胞作用メカニズムをまとめることができると期待しています。この困難を乗り越えれば、生物学的原理と治療効果を結び付け、最終的には患者の個々の体質に合った治療計画を開発できると考えています。」