2020. 03. 01. - 08:30
A mesterséges intelligencia szembeszállhat egy jövőbeni koronavírussal
Napjainkban a mesterséges intelligencia már kiváló arra, hogy óriási adathalmazt átfésülve megkönnyítse a döntést: milyen kezelésekkel érhetnek célt az orvosok. Ezzel akár egy jövőbeni koronavírussal is megküzdhet.
A mesterséges intelligencia (MI) manapság remekül teljesít a hatalmas adathalmazok átfésülésében – képes arra, hogy kapcsolatokat találjon, melyek megkönnyítik annak eldöntését, milyen kezelések működhetnek egy adott betegségnél, s milyen kísérleteket kell végezni a jövőben.
Az olyan betegség-kitörések, mint például a koronavírus, a legtöbbször túl gyorsan terjednek ahhoz, hogy a kutatók gyógyírt találhassanak ellenük. A jövőben azonban a mesterséges intelligencia segíthet a kutatóknak jobb (és gyorsabb) munkát végezni.
A jelenlegi járványt illetően valószínűleg már túl késő e viszonylag fiatal technológia alkalmazása, de egy következőnél már reménykeltő lehet, köszönhetően annak, hogy óriási adathalmazt tekint át.
Segít a kutatóknak a mesterséges intelligencia új gyógyszerek felfedezésében
A kérdés az, hogy csekély mennyiségű információ esetén, amely az újonnan kialakult betegségről fellelhető, mivel állhat elő a mesterséges intelligencia. A koronavírus vagy Covid-19 első alkalommal Kínában jelentkezett 2019 végén, s nagyjából 2 hónap alatt 75 ezer embert betegített meg.
Ígéretes tény ugyanakkor, hogy a kutatóknak sikerült elkészíteni az új vírus génszekvenálását az első bejelentett esetektől számított hetekben, mivel azt mutatja, hogy jóval több azonnali adat áll rendelkezésre manapság, amikor egy betegség-kitörés megtörténik.
Andrew Hopkins, az angliai, oxfordi székhelyű Exscientia Ltd., startup vezérigazgatója egyike azoknak, akik segítenek a mesterséges intelligenciát gyógyszer-felfedezésre kiképezni. Mint mondta: úgy gondolja, az új kezelések az MI-nek köszönhetően a következő évtizedben mindössze 18–24 hónap alatt eljuthatnak a koncepciótól a klinikai tesztelésig.
Az Exscientia új összetevőt fejlesztett ki rögeszmés-kényszeres rendellenességek kezelésére, amely készen áll a tesztelésre laboratóriumi körülmények között, kevesebb mint egy évvel a kezdeti kutatási szakasz kezdete után.
Ez az átlagoshoz képest ötször nagyobb gyorsaságot jelent.
A cambridge-i Healx hasonló megközelítést alkalmaz: gépi tanulást használ a meglévő gyógyszerek új felhasználási lehetőségeinek kiaknázására. Mindkét társaság információkkal táplálja algoritmusait, folyóiratok, orvosbiológiai adatbázisok és a klinikai vizsgálatok forrásaiból, hogy segítsen új kezeléseket felfedezni a betegségek gyógyítására.
László Adrienn
