Revolúcia v epidemiológii: AI skracuje čas analýzy z týždňov na hodiny. Presne predpovedala šírenie COVID-19

Umelá inteligencia (AI) výrazne zlepšila našu schopnosť predvídať vznik a šírenie patogénov. Nedávna štúdia v časopise Nature zdôrazňuje, že budúci úspech týchto technológií závisí od transparentnosti údajov a zníženia nákladov na trénovanie.

Ak považuješ túto tému za príliš odbornú, neboj sa. V nasledujúcich riadkoch ti vysvetlíme, ako AI mení zdravotníctvo a epidemiológiu, a prečo by ťa to malo zaujímať. 

Ako využívame umelú inteligenciu v zdravotníctve

Ako informuje web medical-news, epidemiológia infekčných chorôb sa zameriava na vznik a prenos infekčných ochorení v populácii a na stratégie proti vypuknutiu chorôb. Možno ani nevieš, ale umelá inteligencia už významne ovplyvňuje mnoho aspektov zdravotníctva.

Odborníci vytvorili množstvo aplikácií založených na umelej inteligencii pre podporu ľudského zdravia. Medzi tieto aplikácie patrí diagnostika pacientov, podpora pri rozhodovaní lekárov a predpovedanie rizika ochorení jednotlivcov.

Zaujímavé je, že v oblasti epidemiológie infekčných chorôb využívame umelú inteligenciu zatiaľ menej. Spôsobuje to hlavne ťažkosť získavania rozsiahlych, štandardizovaných a reprezentatívnych údajov potrebných na trénovanie a hodnotenie modelov AI alebo strojového učenia.

Napriek týmto prekážkam najnovšie modely AI ukazujú vyššiu kompetentnosť aj pri menšom množstve údajov na zodpovedanie epidemiologických otázok. To znamená, že dnes dokážeme s menším objemom dát dosiahnuť lepšie výsledky než v minulosti.

Potenciál AI v boji proti infekčným ochoreniam

Na začiatku každého infekčného vypuknutia musíme pochopiť závažnosť ochorenia a epidemický potenciál patogénu. Keďže pravdivú sekvenciu udalostí a miesto pôvodnej infekcie často nepoznáme, výskumníci majú problémy pri odhadovaní inkubačnej doby a intenzity prenosu.

Bayesova veta (ang. Bayesian data augmentation aproach, veta teórie pravdepodobnosti, ktorá udáva, ako podmienená pravdepodobnosť nejakého javu súvisí s opačnou podmienenou pravdepodobnosťou) pomáha zlepšiť parametrické odvodzovanie. Integrácia umelej inteligencie do tohto prístupu výrazne zlepšila škálovateľnosť a odvodzovanie modelov.

Klasické mechanistické a semi-mechanistické modely prenosu chorôb poskytujú dôležité informácie o prenose vírusov a pomáhajú vytvárať kontrafaktuálne/alternatívne scenáre.

Tieto modely však potrebujú značné výpočtové kapacity kvôli zložitosti numerických metód a odvodzovaniu v mnohorozmernom priestore. Najnovšie pokroky v modelovaní AI dokážu urýchliť odvodzovania pomocou variačného odvodzovania, čo zvyšuje zložitosť a realistickosť modelu.

Metódy s podporou AI dokážu skrátiť čas výpočtu modelu z týždňov na hodiny. To umožňuje lepšie pochopiť súvislosti medzi rozdielnosťami individuálneho prenosu a výsledkami na úrovni populácie.

Neurónová sieť grafu (GNN – Graph neural network) predstavuje sľubný systém AI pre lepšie pochopenie a presné predpovedanie dynamiky infekčných chorôb. Modely GNN nedávno presne predpovedali prípady COVID-19 podľa regiónov a výskyt ochorení podobných chrípke.

Modely AI tiež analyzujú genomické údaje pre objasnenie línií vírusov, ich pôvodu, patogenicity, prenosnosti a schopnosti vyhýbať sa imunitným reakciám. Zlepšili aj presnosť fylogenetického odvodzovania a ponúkajú presnejšiu charakterizáciu infekčného procesu.

Ako AI pomáha tvorcom politík pri rozhodovaní o verejnom zdraví

Počas epidémie tvorcovia politík často rozhodujú na základe odhadov súčasných prípadov a prognóz budúcich prípadov. Údaje z epidemiologického dohľadu takmer vždy ovplyvňuje skreslenie v hlásení, testovaní a odbere vzoriek.

Počas pandémie COVID-19 výskumníci urýchlili vývoj štandardizovanejších a dôslednejších modelov pre lepšie rozhodovanie v oblasti verejného zdravia. Základné modely z veľkých hlbokých neurónových sietí pomáhajú skúmať a objasňovať časové rady údajov z dohľadu.

Nové prístupy strojového učenia a AI významne skrátili čas potrebný na spustenie epidemiologických modelov pre analýzu zložitých scenárov. Veľké jazykové modely (LLM – large language model) poskytujú zhrnutia zložitých kvantitatívnych modelov prispôsobené konkrétnym tvorcom rozhodnutí.

Úspešné a vhodné používanie nástrojov AI vyžaduje dôkladnú analýzu a riešenie etických výziev. Nástroje AI na pripravenosť a prevenciu pandémie závisia od spravodlivých postupov pri zbere, uchovávaní a zdieľaní údajov pre zabezpečenie širokej dostupnosti modelov.

Limity a odporúčania pre budúci vývoj

Súčasné modely AI často neposkytujú mechanistické poznatky o procese prenosu, nedokážu predpovedať nad rámec pozorovaných údajov a scenárov ani komunikovať kľúčové epidemiologické koncepty.

V budúcnosti je možné vyvinúť asistenta pre infekčné choroby založeného na AI spojením jednoúlohových modelov do všeobecnejších základných modelov. Prínosy AI vo verejnom zdraví závisia od dostupnosti reprezentatívnych údajov. Pre úspešné aplikácie AI v epidemiológii potrebujeme pevný etický rámec na ukladanie a zdieľanie údajov.

Po pandémii COVID-19 máme výrazne viac údajov na učenie nových modelov AI. Napriek tomu bežné údaje o infekčných chorobách zostávajú pre širšiu komunitu nedostupné, čo bráni vývoju lepšieho systému modelovania chorôb. Obmedzené využívanie modelov AI spôsobujú vysoké náklady na trénovanie. Pre vývoj presných nových modelov za nižšiu cenu potrebujeme transparentnosť údajov a etické zdieľanie.

Ak ťa táto téma zaujala, pamätaj, že umelá inteligencia neustále mení náš prístup k zdravotnej starostlivosti a epidemiológii. Jej vývoj môže v budúcnosti zohrať kľúčovú úlohu pri prevencii a kontrole globálnych pandémií podobných COVID-19. Transparentnosť údajov a etické otázky zostávajú kľúčové pre maximalizáciu prínosov týchto technológií pre verejné zdravie

Čítajte viac z kategórie: Inovácie a Eko