人工知能は伝染病との戦いに活用できるのか？

これまで、私たちは人工知能が医療業界にどのように貢献するかについて議論してきました。新型コロナウイルスが流行した今、テクノロジーと企業が直面している最も現実的な問題は、「AIはどのようにして流行の克服に役立つのか」ということです。

「病院は10日間で建設され、運営者はモバイルブロードバンドと5G基地局の建設を2日間で完了し、ウイルスゲノムの配列決定はAIを使用してわずか14日間で完了しました...」最近話題になっている「肺炎予防と制御の背後にあるブラックテクノロジー」に関する議論は、科学技術力の発展にネットユーザーをため息つかせています。

実は、こうした側面だけではありません。感染拡大の際、さまざまな AI 企業や技術チームが迅速に対応し、能力を発揮して AI 技術を使って流行に対処しました。工業情報化部も2月4日、全国の人工知能関連の学術（協会）、連合、企業、機関に文書を発行し、人工知能のエンパワーメント効果を十分に発揮し、協力して疫病と戦うよう呼びかけた。

一方では、感染者数と感染疑い者数が増加し続けており、他方では技術支援に関する朗報が続々と届いています。では、流行が一定の段階に入った今、AIは防疫戦線でどのような成果を上げているのでしょうか。

医療研究：AIアルゴリズムがウイルス遺伝子を迅速に分析し、診断効率を向上

感染者数は28,060人、感染疑い者は24,702人、死亡者は564人、治癒者は1,153人。これらは2月6日午前7時41分時点の最新の国内COVID-19データです。

その中で、新型コロナウイルス肺炎の患者を迅速に診断することには、依然として一定の困難が伴う。 2月3日、中国工程院院士で国家衛生健康委員会の高級専門家グループのメンバーである李蘭娟氏は武漢で中央テレビのインタビューに応じ、現在武漢では検査試薬が不足しており、全員が検査を受けられるわけではないと述べた。核酸検査試薬の不足や偽陰性が新型コロナウイルス肺炎患者の診断に影響を及ぼしている。

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これについて、中山大学データサイエンス・コンピュータサイエンス学院の陸耀教授も新浪科技のインタビューで、現在は生化学検査キットで核酸検査を行っているが、品質にばらつきがあるため、確認には複数回の検査が必要で、誤判定もあり、大量の疑いのある患者を迅速に診断できない状況にあると述べている。

しかし、最近、AIアルゴリズムの介入により良いニュースがもたらされています。浙江省疾病予防管理センターが立ち上げた自動化された全ゲノム検出・分析プラットフォームにより、ウイルス遺伝子分析の効率が1時間から30分に短縮された。この分析プラットフォームは、浙江省疾病予防管理センター、アリババ・ダモ・アカデミー、ジイ・バイオテクノロジーが共同で構築したと報じられている。

顧飛は現在、最前線でプラットフォームの研究と分析に参加している。彼はもともとDAMOアカデミーで遺伝子関連の領域を研究していたという。1月末に緊急で最前線の研究チームに加わり、これまで1週間関わってきた。

彼によれば、この全ゲノム検出・解析プラットフォームは、従来のウイルス遺伝子検出方法と比較して、いくつかの面で改善と最適化が施されているという。

まず、検出範囲が広い。主にウイルス配列の2つの断片を検出する核酸検査と比較して、AIアルゴリズムを使用した全ゲノム検出および分析プラットフォームは、基本的にウイルスのゲノム全体をカバーできるため、従来の検出方法に存在する可能性のある偽陽性、偽陰性、その他の検出漏れの問題を回避できます。

第二に、ウイルスの変異を事前に検出することができます。

3 つ目は、解析プラットフォームにタンパク質構造解析機能が搭載されていることです。顧飛氏は「ウイルスには配列があり、現在私たちが検出しているのはその配列です。ウイルスの毒性を実際に発揮するのは、そのタンパク質構造です。タンパク質構造は当然、配列とより関連していますが、その構造を構築するには一連の分析方法も必要です」と述べた。分析プラットフォームは二次構造と三次元構造の分析機能も提供しており、疾病管理担当者がウイルスを迅速に検出し、ウイルスの構造を知るのに役立ち、分析および研究能力をさらに向上させるのに役立ちます。

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しかし、現在、このプラットフォームは主に開発者によって使用・運用されており、医療従事者が操作するには比較的複雑で、開発者の指導の下で操作する必要があります。「医療従事者が操作するには時間がかかります。」

「私たちが克服しなければならない困難は、厳しいスケジュールと膨大な作業量かもしれません。また、これまでは利用できなかった、現場で開発しなければならないコンテンツもあります」と顧飛氏は語った。

陸耀氏はインタビューの中で、現在、臨床医の判断や診断を支援するAIベースの画像分析がますます多くの医師に認められており、核酸検査の現在の困難をある程度軽減できるとも述べた。 「確かに、AIを使えばウイルスの遺伝子を素早く分析することができ、これは関連する医薬品やワクチンの迅速な開発にとって大きな意義があります。これはすでに医薬品開発の分野で成功裏に応用されています。」

さらに、AIは薬剤ターゲットの特定、リード化合物のスクリーニング、臨床試験の実証などの場面でも使用されているとも述べた。例えば、オーストラリアのフリンダース大学の研究者が昨年9月に開発した新しいワクチンは、化合物のスクリーニングにAI技術を使用した。

インテリジェントロボット：無人機器が重要な役割を果たす

データ分析や医学研究の専門的な限界と比較すると、スマートハードウェアは病院や患者の間でより広く使用されています。

感染症の拡大に伴い、OrionStarやAISpeechなど多くの人工知能企業が、感染症対策の最前線を支援するためにインテリジェントな医療サービスロボットを発売した。

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▲北京大学首鋼病院の医療サービスロボット

そのうち、オリオンスターが寄贈し、チーターモバイルが出資した医療サービスロボットは、武漢バルカン山病院に納品されたほか、患者の受け入れが逼迫している北京大学首鋼病院や海淀病院にも配備され、病院のニーズに応じて検査報告書や医薬品などの業務を届けることができる。

AISpeechが発売した防疫・制御ロボットは、住民へのフォローアップ訪問や情報通知、外国人住民の確認、健康監視や保護アドバイスの提供、主要グループの防疫情報の記録と定期的な追跡などを行うことができます。

中国移動とクラウドマインズテクノロジーが寄贈した2台の5Gクラウドベース知能ロボット（サービスロボット、消毒・清掃ロボットなど）が武漢協和病院と同済天佑病院で使用された。

温度測定巡回ロボットは、危険で緊張感の高い作業環境における第一線の警察官の検査および予防業務の遂行を支援するために、広州市黄埔に配備されました。

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ネットユーザーによると、昨年はまだ5Gの用途について多くの議論があったが、この後、5Gとクラウドコンピューティングはより迅速にさまざまな業界に適用され、機械サービスの大規模な導入がブームになるかもしれないという。

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▲クラウドロボットのデバッグ中

5Gロボットは自己生産機能を開発できるというアイデアも提案されている。サービスロボットが大規模に導入されれば、武漢全体がロボットで満たされ、掃除、食品配達、消毒、防疫などに活用できるだろう。

新型コロナウイルスとの戦いでは、最前線の医療従事者が肉体的に疲弊し、多くの病院で医療従事者が疲弊しているのを目にしました。インテリジェントサービスロボットの登場は、この現象をある程度緩和するのに役立ちました。専門家、学者、そしてますます多くの人々が、この流行におけるAIハードウェアの役割に注目し始め、医療従事者の負担を軽減するためのより基本的な作業を引き受けています。

一方、診療中に検査報告書や薬を渡すといった単純だが労働集約的な手続き作業をロボットに代替させることで、医療従事者の作業負荷を軽減し、受け渡し中に医療従事者間で感染が起こる可能性を回避することもできる。

「以上のことから、医療サービスロボットはデータとインテリジェント技術を活用して、医療従事者がより効率的かつ安全に病気を診断するのを支援できることがわかります」と陸耀氏は述べた。

データ分析：AIによる体温測定は人々に素早く届き、効果的

もちろん、医学研究も知能ロボットもまだ実用化の初期段階にあり、その使用を広く推進している病院はほとんどありません。

中国科学技術大学の准研究員で「科学技術元人」コラムの司会者でもある袁蘭鋒氏は、新浪科技とのインタビューで、AI医療の難しさは実際には当初想像されていたよりもはるかに大きいと語った。 「私の知る限り、近年、多くの機関がAIを医療に応用しようと試みてきました。IBMの『スーパーブレイン』ワトソンロボットのように、当初の熱狂の後、多くは失敗に終わりました。」

彼は、AI医療の主なブレークスルーは、当初想定されていたようにAIに診断をさせることではなく、体温を自動的に測定したり、患者に再診を促すなど、補助的な医療であるべきだと考える専門家の友人の意見を引用した。これらの分野でできることはたくさんある。

実際、医学研究と比較して、AIはデータ分析や体温測定などの分野で防疫業務に効果的に応用されています。

▲Megvii AI温度測定システム

2月4日、MegviiはAI温度測定システムを発表し、海淀区の政府事務ホールと一部の地下鉄駅で試験運用を開始した。このシステムは、「人体認識+肖像認識+赤外線/可視光デュアルセンシング」のソリューションを採用しており、従来の温度スクリーニング方法と比較して、認識効率が高く、非接触で温度を測定でき、認識誤差は0.03℃未満です。

これに先立ち、百度AIの複数人迅速温度検知ソリューションも北京清河駅で導入されている。

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▲北京清河駅に導入されたAI温度測定システム

そのうち、MegviiのAI温度測定システムは、海淀区と中関村科学城管理委員会によって集中的に配備されている。新浪科技は、この計画に加え、中関村管理委員会が以前に実証区内の企業から、感染症対策に活用できる新技術、新製品、新サービスに関する供給情報を収集していたことを知った。

北京市中関村管理委員会は、第1弾のリストには中関村企業86社による138件の新技術、新製品、新サービスが含まれており、ウイルス検出、ワクチン開発、臨床治療、医療保護、インテリジェント診断、疫病分析と放出など、疫病対策に関連するその他の分野をカバーしており、ほとんどの製品とサービスはすぐに使用できると発表しました。

袁蘭鋒氏はインタビューの中で、テクノロジーが今回の流行において明らかに非常に重要な役割を果たしたと述べた。たとえば、病原体を素早く特定し、その構造を素早く判定し、その分子作用メカニズムを理解し、検出試薬を素早く開発することができ、これらはすべて以前よりもはるかに優れています。さらに、遠隔教育やリモートワークのためのさまざまなソフトウェアやプラットフォームなど、感染症対策には直接役立たないが、隔離下でも社会の機能維持に役立つ技術も重要な役割を果たしてきた。

しかし、陸耀氏はまた、現在主流の機械学習手法は解釈が難しく、疫学などの生物学や医学の分野ではデータに内在するつながりを発見し、そのつながりを利用してオフラインの実践を導く必要があるため、ワクチン製造や医薬品開発など、疫病に関するより厳密な科学研究は、一時的にAI技術を使って主流の手法を置き換えることはできないとも述べた。

もちろん、今回の流行のシナリオにおけるデータ分析の応用は、依然として比較的直感的で効果的です。たとえば、AIによる複数人による迅速な温度検出ソリューション、接触追跡などの関連技術はすべて効果的です。

同氏の見解では、データや機械学習などの計算科学は依然としてこの流行において補助的な役割を果たしている。その中でも、接触者追跡、データ予測、新たな疫学的感染モデルが流行の制御に最も役立つはずだ。

「しかし、データとインテリジェントテクノロジーは、医療従事者が病気の診断と治療をより効率的かつ安全に完了するのに役立っていることもわかっています。テクノロジーを通じて伝染病の予防と制御を強化することは、火薬を使わない伝染病との戦いにおいて大きな補助的な役割を果たします」と陸耀氏は述べた。

結論

健康管理、医療研究の補助プラットフォーム、疾病リスク予測、診断と治療の補助、医療画像分析、医薬品マイニングなど、AIが医療分野で役立っている事例は数多く耳にしています。 AIは非常に強力ですが、医師に取って代わることは可能でしょうか?

実際、専門家が述べているように、現在の医療における AI の応用は補助的な機能にすぎず、厳密な科学研究は当面、AI 技術を主流の方法に置き換えることはできません。しかし、テクノロジーの発展により、おそらく将来的には、AI が突然の公衆衛生上の出来事の流れを大きく変えることができるようになるでしょう。しかし、私たちは再び突然の公衆衛生上の事件が起こることを望んでいません…