AIが初めて新型コロナウイルスの警告を発するのか？人工知能はあなたが思っている以上に信頼できるものです!

2019年12月30日に武漢で新型肺炎が発生してから1か月以上が経ちました。マスクの値上げや品切れ、購入制限や抽選購入、現在の双黄連の狂乱的な買い占め、湖北省赤十字事件など…

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この間、多くの人が武漢政府に深い同情を覚えました。もう少し早く対策を講じていれば、今日のような事態にはならなかったでしょう...

1月18日、感染源の武漢で「万家宴会」が予定通り行われた。こうした「冷静沈着」な姿勢とは対照的に、カナダのBlueDot社は昨年12月末、ユーザー向けに感染情報を公開した。

つまり、BlueDotはAI駆動型アルゴリズムを使用して、武漢の新型コロナウイルス流行に関する最初の警告を発したのです。

人工知能技術が伝染病の予防と制御をサポート

武漢肺炎が発見されて以来、300人以上が死亡した。この疫病は他の国々にも急速に広がった。多くの科学研究者や医学者が、人工知能技術の活用を含め、新型コロナウイルスへの対策に取り組み始めている。

今年1月には、カナダのブルードット社が2019年12月の早い時期に新型コロナウイルスを発見していたとの報道がありました。同社はデータを活用して公衆衛生リスクを評価する企業です。 「『感染症の自動監視』に携わっていると自称するブルードットは、2019年12月下旬に顧客に新型コロナウイルスについて通知した」と報告書は述べている。

報道によると、ブルードットの創業者で感染症専門医のカムラン・カーン氏は「同社の早期警報システムは、AI（自然言語処理や機械学習を含む）を活用し、毎日65の言語で約10万件の記事を分析し、100件以上の感染症の発生を追跡している。このデータは、潜在的な感染症の発生や拡大について顧客にいつ通知すべきかを同社が知るのに役立つ」と説明した。

ブルードットは2016年の早い段階で、ジカウイルスが実際にフロリダに出現する6か月前に米国で流行することを予測できたと指摘した。

もちろん、流行の発生後、中国では多くの専門家チームが既存の技術を活用して新しいウイルスの研究を行ってきました。

では、動物の感染源は何でしょうか？コウモリが「黒幕」であるという「声」は高いのですが、残念ながら、感染源が何であるかを明確に示す絶対的な証拠はまだありません。

北京大学工学部生物医学工学科の朱懐秋教授らの研究チームは1月24日、プレプリントプラットフォームbioRxivに「ディープラーニングアルゴリズムが新型コロナウイルスの宿主と感染力を予測」と題する論文を発表した。論文では、ディープラーニングアルゴリズムに基づいて開発されたVHP（ウイルス宿主予測）法を用いて、新型コロナウイルスや他のコロナウイルスの遺伝子配列、GenBank（遺伝子データベース）にあるすべての脊椎動物ウイルスデータなど、既存のデータを分析し、新型コロナウイルスの潜在的な宿主を予測した。

研究により、新型コロナウイルスは他のコロナウイルスと同様の感染過程をたどることが判明した。これらのコロナウイルスはまず哺乳類に感染し、その後人間に感染する可能性がある。コウモリとミンクはウイルスの宿主として最も可能性が高い2種であり、ミンクは中間宿主である可能性がある。

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テクノロジーは常に、時間を節約し、効率を向上させ、人間が短期間で完了するのが難しいタスクを完了するという基本的な要求に基づいています。アルゴリズム技術を流行に適用することで、ウイルスの発生源の追跡が加速し、流行状況の緩和が促進される可能性がある。

実際、これに加えて、多くの先進技術が伝染病の予防と制御に応用され、重要な役割を果たしています。

感染症の予測における人工知能技術の役割は非常に明らかになっていることがわかります。現在の新型コロナウイルスとの戦いでは、病気の治療薬のスクリーニングと研究開発、およびその他の一連の防疫作業に加えて、人工知能技術のサポートが必要です。さらに、流行状況の変化に伴い、病院、駅、学校など人が集まりやすい場所でもAIの活用が求められています。例えば、AI温度計のインテリジェント温度流行監視、測定、早期警報システムは安全で信頼性が高く、監視担当者の感染リスクを軽減します。また、人件費が高い、測定効率が低い、早期警報の対応が遅い、システム分析が弱い、全体制御が難しいなど、従来の温度検知の欠点も解決します。

一方、AI技術は防疫に活用され、一定の成果を上げているものの、AIによる予測や病気の検査結果に疑問を抱く人も多い。結局のところ、ウイルスは非常に「狡猾」であり、さまざまな環境で変異して新しい環境に適応することができ、決まったパターンはない。

現在、病気やさまざまな新しいウイルスに関する私たちの知識は非常に限られています。ウイルスや病気の複雑さのため、現段階では人工知能に完全に依存することはできません。ほとんどの場合、人工知能は複雑で大量のデータを迅速に処理するのに役立ちますが、導き出された結論は完全に保証されません。したがって、AIの診断と判断は、最終的には人間によって確認される必要があります。

テクノロジー企業が強力なサポートを提供

周知のとおり、国全体に影響を及ぼしているこの戦争では、日々最前線で多大な貢献を果たし賞賛に値する医療スタッフに加え、多くのテクノロジー企業も賞賛に値します。

百度は数日前、総額3億元の防疫・公衆衛生安全保障特別基金の設立を発表した。新型コロナウイルスなどの新疾患のスクリーニングや治療薬の研究開発など、一連の防疫活動を支援するために使われる。

同時に、百度は人工知能技術サポートも提供し、数十億のコンピューティングリソースをサポートして、疾病管理機関、科学研究機関、その他の研究部門の研究開発の加速を支援しています。

百度研究所は1月30日、新型コロナウイルスRNAの空間構造予測速度を高め、防疫・抑制に役立てるため、線形時間アルゴリズム「LinearFold」と世界最速のRNA構造予測ウェブサイトを世界中の遺伝子検査機関、防疫センター、科学研究センターに無料で公開すると発表した。 LinearFoldアルゴリズムにより、新型コロナウイルスの全ゲノムの二次構造の予測時間が55分から27秒に短縮され、120倍の高速化に相当し、待機時間が2桁節約されるとのことだ。

百度は世界中の科学者にウェブサイトを無料公開し、新型コロナウイルスのゲノムの性質や標的薬の開発について科学者がより深く理解するための重要な技術的サポートを提供している。

同時に、全国の人々の「クラウド監視」の下で急ピッチで建設されているバルカン山病院と、ファーウェイが全面的に支援するバルカン山5G基地局は、武漢市感染症予防・抑制緊急指揮部からの通知を受けてから3日以内に、ネットワーク計画、調査、設計・建設、光ファイバー敷設、基地局設置、試運転、デバッグの全プロセスを完了した。

現在、湖北省の3大通信事業者は武漢バルカン山病院向けに5Gネットワ​​ークを構築し、開設した。バルカン山病院は超高速5Gネットワ​​ーク接続を実現し、高速データアクセス、データ収集、遠隔相談、遠隔監視などのサービスを確保し、地域の医療スタッフが情報を取得し、効果的に診断・治療する速度を大幅に向上させる。

ファーウェイはまた、湖北省衛生健康委員会のビデオ会議システムの正常な運用を確保するため、サービス、研究開発、サプライチェーンから構成される特別サポートチームを設置した。このシステムは、新型コロナウイルス感染症への対応において、湖北省衛生健康委員会、国家衛生健康委員会、および他省の衛生委員会にとって重要な相談プラットフォームとなっている。

この措置により、流行期間中の関連情報の迅速な交換と議論が効果的に確保され、流行情報のアップロードとダウンロードが加速され、作業効率が大幅に向上し、ウイルスとの戦いに役立ちました。

もちろん、今回の流行で百度と華為が果たした重要な役割に加え、多くのテクノロジー企業が資金と技術を寄付し、国が迅速に困難を乗り越えるのを支援している。例えば、アリババクラウドは新薬やワクチンの開発を加速するために無料のAIサポートを提供している。DAMOアカデミーは一晩で知能ロボットを開発し、浙江省などで無料サービスを提供している。JD.comとAIは「緊急資源リリースプラットフォーム」を立ち上げた。iFLYTEKもAI技術を提供し、流行の予防と制御を支援するなどしている。これらのテクノロジー企業は重要な瞬間に社会的責任を念頭に置いており、どの企業も称賛に値する。

デジタルの戦いとデジタルの意思決定: ビッグデータの予防と管理

病気の予防と治療への直接的な支援に加えて、テクノロジーは関係者の追跡においても利点を発揮します。

春節はわが国最大の伝統的な祭りです。この時期には、大規模な人の移動が伴い、新型コロナウイルスの感染リスクが高まります。そのため、現在の流行が直面している最大の課題は、流行に関連した人の移動であることは、多くの人が知っています。したがって、流行の予防と制御は特に重要です。

この点において、ビッグデータは効果的な手段を提供します。工業情報化部は1月26日、ビッグデータ分析を活用して、感染状況の分析、感染予防・抑制の展開、移動要員に対する感染監視と正確な政策実施を支援する必要があると指摘した。

例えば、天一クラウドはビッグデータ応用ソリューションを緊急に全国に展開し、ビッグデータ分析機能を活用して、関係部門に伝染病の予防と制御に必要な監視データを提供した。

さらに、伝染病の予防と制御は一般的な業務とは異なり、より高いレベルのデータ精度が求められます。流行が拡大するにつれ、地方自治体はこれを非常に重視し、それぞれの症例を正確に追跡し、報告する必要がある。例えば、湖北省から農村部に帰省する人々の追跡と確認は、各家庭で行う必要がありますが、作業量は膨大で、作業も複雑です。このような精度の要件は、一般的なビッグデータマイニングアルゴリズムでは実現が困難です。おそらく、伝染病の初期段階または後期段階では、ビッグデータ分析が伝染病の発見と追跡にいくらか役立つ可能性がありますが、中核的な作業の一部には依然として人間の努力が必要です。

2003年のSARSの時期とは異なり、人工知能、5G、ビッグデータの急速な発展により、多くの技術が流行中のさまざまなタスクの効果的かつ迅速な実施をサポートしました。政府の効果的な管理、企業の積極的な社会的責任、そして国民の自発的な予防により、科学技術の力でできるだけ早く困難を克服できることを願っています。