人工知能は伝染病の予防と制御に役立ちます。正確にスクリーニングし、伝染病を推測し、ウイルスの発生源を追跡することができます。

感染予防・抑制の過程では、高リスクグループとスーパースプレッダーを迅速に特定し、感染の進行状況を正確に把握することが重要です。同時に、さまざまな政策が流行に与える影響を事前に判断し、ウイルスの感染経路をより迅速に追跡することができれば、政府部門の予防・抑制の効率が大幅に向上するだろう。

2月9日、同紙は、国内の人工知能企業であるフォースパラダイムが南京大学、蘇東人民病院の臨床専門家と協力し、人工知能（AI）に基づく精密な予防・制御、流行シミュレーション、ウイルス追跡ソリューションを開発し、正式に流行との戦いの最前線に突入したと報じた。このソリューションは、第4パラダイムの機械学習技術と臨床研究専門家の専門的経験に基づいていると報告されています。多次元データ分析とシミュレーションを通じて、高リスク感染者に対する正確なスクリーニング率をさらに向上させ、流行の展開を推測し、正確な予防と制御を実施し、流行の拡大源を見つけて遮断するのに役立ちます。

4Paradigmは2015年に設立され、2016年に「呉文軍人工知能科学技術賞」イノベーション賞の最優秀賞を受賞しました。現在、4Paradigmは医療、金融、政府、エネルギー、インターネットなど20以上の業界で人工知能を強化し、約2,000件のAI実装事例を完了しています。

高リスクの感受性集団を正確にスクリーニングするための高次元機械学習予防および制御スクリーニングモデル

伝染病の予防と制御においては、感染リスクの高い感受性集団を正確にスクリーニングすることが非常に重要です。そのような集団を特定し、適時に発見、通知、隔離などの対策を講じることで、伝染病の蔓延を効果的に防ぐことができます。従来のスクリーニングルールシステムは、確定者と疑いのある人が同時に同じエリアに現れるかどうかを判断することに基づいています。ルールはシンプルで操作が簡単ですが、判断と分析のためのデータソースの入手が困難です。限られたデータソースに基づいて得られるスクリーニング結論の精度には、まだ改善の余地がたくさんあります。

このソリューションは、多次元データ分析とシミュレーションを通じて、感染リスクの高い人員のスクリーニング精度をさらに向上させ、流行の進行を推測して正確な予防と制御を実施し、流行の拡大源を見つけて遮断するのに役立ちます。

フォースパラダイムはAI技術を活用して既存の予防・管理スクリーニングルールモデルを充実させ、人口カバー率とスクリーニングの再検査率および精度をさらに向上させ、管理・管理の難易度とコストを削減します。特に緊急事態においては、限られたリソースを最も重要な分野に投入する上で管轄当局を支援することができます。さらに、ウイルスの変異や人口動態の複雑性に直面して、フォースパラダイムは人工知能の自己学習能力に基づくデータとシステムのクローズドループを構築し、継続的に反復することで、非常に限られた時間内に動的な環境変化に基づいた効率的で正確な判断サポートを提供し、関連部門の運用ポリシーと行動計画の策定を支援しています。

省、市、地区、郡レベルで学習し、流行の進行をリアルタイムで分析できるデジタルツインシステム

疫病シミュレーションでは、従来のSEIR、ガウス過程回帰、SARS感染および拡散モデルは、人口移動や制御措置などの包括的な要因を考慮することが難しいため、実際の疫病対策戦争における予防と制御の意思決定を十分にサポートできず、意思決定者が政策を策定し、疫病の展開に影響を与えるための効果的なソリューションを提供できません。

フォースパラダイムは、高次元機械学習技術と多次元データを使用して、省、市、地区、郡レベルでよりきめ細かく現実的なデジタルツインシステムを構築し、交通規制、勤務時間の再開、薬物送達など、複雑な環境におけるさまざまな予期しない要因が流行の展開に与える影響を十分に考慮しています。最も重要なのは、このシステムがシミュレーション機能を備えており、主要な決定が実施された後にその影響をシミュレートして予測できるため、実用的で効果的な予防および制御ポリシーを策定するための重要な基礎を提供していることです。

AI技術をベースにした伝染病追跡システムを構築し、感染経路を迅速に追跡

初期段階および予防と制御の終了後には、ウイルスの感染源を追跡することが極めて重要です。これまで、ウイルス感染追跡は主に患者情報を手作業で分析して相関関係を見つけ、それを現場でのシミュレーションで検証することで行われていました。しかし、このアプローチには、新しい情報への対応が遅い、複雑なシナリオへの対応能力が限られているなど、多くの課題があります。同時に、感染イベントの発生を実際に観察することが難しいため、感染経路や方向を推測することが非常に困難になります。

正確かつ効率的な追跡可能性を実現するために、4Paradigm、南京大学、蘇北人民病院の臨床研究専門家の合同チームは、機械学習技術を使用して、新型コロナウイルスの拡散に関するデータ駆動型のデジタルツインシステムを構築し、潜在的な感染者のネットワークを構築し、患者情報を組み合わせて、ネットワーク内の潜在的な感染源と潜在的なスーパースプレッダーを見つけました。さらに、4Paradigm は、潜在的な感染経路を迅速に検出し、防疫部門が伝染病の拡大源を迅速に遮断できるように、学習可能なイベント再生シミュレーターも構築しました。

フォースパラダイム社は、このシステムは現在、防疫の最前線で使用されていると述べた。同時に、フォースパラダイムはインテリジェントな防疫管理システムを一般に公開し、より多くの防疫部門、機関、ユニットに人工知能技術の支援とサポートを提供することを期待しています。