Инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) заметно вырастут из-за COVID-19, прогнозируют аналитики IDC. Если ранее предполагалось, что только в Европе в разработку ИИ вложат $10 млрд в 2020 году, то мартовский опрос представителей 181 европейских компаний показал, что на фоне пандемии технология стала еще актуальнее, и оценку придется пересмотреть в сторону увеличения. «Профиль» разобрался, как искусственный интеллект противостоит COVID-19 уже сейчас, и станет ли он нашим спасением от вируса в дальнейшем.

Диагноз по снимку и голосу

То, что мы сегодня называем искусственным интеллектом, на самом деле не одна, а совокупность нескольких технологий. Применительно к борьбе с COVID-19 наибольший интерес представляет сочетание компьютерного зрения с машинным обучением: нейронные сети анализируют множество снимков КТ и рентгена легких и с помощью человека учатся определять, на каких есть признаки пневмонии, характерной для коронавируса.

Примеры подобного использования ИИ можно найти во многих странах, и Россия не стала исключением. В начале апреля система Botkin AI от компании «Интеллоджик», которая изначально занималась диагностикой других заболеваний (например, онкологии), была адаптирована под коронавирусную пневмонию. В середине месяца «Ростелеком» запустил пилотные испытания аналогичной системы совместно с «РТК Радиология» и университетом Иннополис. А в конце апреля такая система была запущена с одобрения столичных властей на базе Московского центра лучевой диагностики.

 


Некоторые разработчики верят, что ИИ-системы могут быть настолько чувствительными, что определят наличие коронавируса даже по голосу. О подобных разработках практически одновременно объявили ученые из университета Карнеги – Меллона (США) и израильский стартап Vocalis Health.

Здесь в дело вступает другая комбинация технологий: обработка естественного языка плюс машинное обучение. Алгоритмы отслеживают изменения в голосе, характерные для различных поражений легких и дыхательных систем, и определяют те, которые могут быть связаны с COVID-19. Американские ученые приглашают всех принять участие в разработке, точнее, в сборе данных для ИИ-алгоритмов: на сайте можно пройти короткий опрос и оставить запись своего голоса, с его помощью нейросети будут обучаться.

Некоторые алгоритмы машинного обучения натренированы прогнозировать наличие и развитие коронавируса на базе статистики. Проанализировав общедоступные данные, нейросети могут оценить вероятность заболевания на основании простых вопросов-ответов. Такой инструмент разработали компания «Софттри», а также «Сбербанк» совместно с DocDoc – их тест можно пройти онлайн.

Важно понимать, что подобные системы не заменяют традиционную врачебную практику, однако существенно сокращают время, которое докторам приходится тратить на анализ данных. Обученные алгоритмы ИИ за несколько секунд могут «просканировать» снимок или голос и представить врачу вывод о вероятности заболевания коронавирусом. Такие инструменты называются системами поддержки врачебных решений.

Вас снимает «тепловая» камера

С начала пандемии эти системы начали активнее внедрять в российское здравоохранение. В апреле Росздравнадзор впервые зарегистрировал ИИ-систему поддержки врачебных решений Webiomed. Ее планируется интегрировать в обычные больницы и поликлиники для анализа медицинских данных пациента и прогнозирования развития заболеваний.

Впрочем, если напрямую к коронавирусу система Webiomed отношения пока не имеет, то другие разработки прокладывают себе путь в больницы именно в связи с COVID-19. Например, в нескольких стационарах «Медси» была установлена умная система видеонаблюдения от компании «Третье мнение». С согласия пациентов система контролирует их состояние, физическую активность, а также проверяет наличие защитных костюмов у медперсонала.

В конце апреля стало известно, что разработчик в области компьютерного зрения и машинного обучения VisionLabs  создал инструмент для бесконтактного измерения температуры. Он может с точностью до 0,2 градуса определять температуру тела людей в кадре видеокамеры и таким образом выявлять заболевших.

Схожая система видеоаналитики от компании «Швабе» 8 мая была запущена в пилотном режиме на Ленинградском вокзале Москвы. Камера с тепловизором под управлением ИИ-алгоритмов отслеживает поток людей, определяет тех, чья температура выше нормы, и оповещает об этом оператора, чтобы человека успели остановить и направить на обследование.

Отчаянные поиски «пика»

Некоторые из систем ИИ уже зарекомендовали себя в части прогнозирования пандемии. Канадская разработка BlueDot, например, предсказала распространение неизвестного ранее вируса ранее, чем это сделала ВОЗ, – еще 30 декабря. Эта система и ее аналоги используют общедоступные данные о предыдущих эпидемиях: в случае с BlueDot это лихорадки Зика в 2014 году и Эбола в 2016-м. Также анализируется статистика распространения COVID-19, и чем больше ее накапливается, тем определеннее становятся ИИ-прогнозы.

Если еще месяц назад сколько-нибудь детальных прогнозов на базе ИИ в мире практически не было, то на рубеже апреля-мая они появились. Сингапурские ученые с помощью машинного обучения подсчитали прогноз сокращения пандемии в разных странах. Впрочем, не везде их модель сработала одинаково успешно. Согласно ей, Россия свой пик прошла уже в апреле, и к 20 мая эпидемия должна была сойти на нет. Судя по данным последних дней, налицо ошибка системы. В итоге 11 мая сингапурским ученым пришлось аннулировать сделанные ранее прогнозы.

«Сбербанк» в конце апреля также представил собственную ИИ-модель (вычисляемую, вероятно, на суперкомпьютере «Кристофари»), которая прогнозировала пик коронавируса на 6 мая. Этот прогноз, как мы теперь знаем, также не сбылся, однако разработчики его корректируют, используя популярную математическую модель SEIR. Последняя описывает объективный «механизм» распространения эпидемий, именно на ее основании были приняты ограничительные меры в Москве.

Таким образом, ИИ-алгоритмы, хотя и могут обработать огромный массив данных быстрее человека, все же не дают точных ответов. В частности, они пока неспособны адаптироваться к непредвиденным факторам – например, как скоро будет разработана вакцина от коронавируса. В этой области, впрочем, ученые также пытаются прибегнуть к ИИ.

Раскрыт секрет «шипов»

Поиск лекарства от любого заболевания начинается с изучения его природы, и в этой области искусственный интеллект уже неплохо поработал. Первым прорывом стало моделирование белковой структуры коронавируса и его отдельных составляющих – например, тех, которые отвечают за присоединение к клеткам организма.

В конце февраля американским ученым с помощью интеллектуального прогнозирования удалось смоделировать механизм работы «шипа» молекулы коронавируса, которая отвечает за инфицирование. А команда Google DeepMind в рамках проекта AlphaFold в марте разработала модели неизученных ранее структур белка коронавируса.

Эти разработки, которыми занялись в том числе ведущие IT-корпорации, позволят ученым быстрее уяснить механизм работы SARS-CoV-2 и в конечном итоге создать вакцину. Первые результаты уже есть: в конце апреля японская корпорация NEC сообщила, что с помощью ИИ сумела смоделировать проект вакцины от коронавируса.

Поскольку многие университеты, медучреждения и корпорации выкладывают свои разработки в открытый доступ, количество связанной с коронавирусом научной информации быстро растет. Ученые из Северо-Западного университета (США) решили с помощью собственной ИИ-системы отслеживать исследования и определять, какие из них являются перспективными, а какие можно игнорировать. «Перспективность» определяется на основании фактора воспроизводимости – то есть алгоритмы просчитывают, могут ли те же результаты исследования быть получены при работе с другой популяцией. Заявлено, что этот инструмент также должен ускорить разработку вакцины.

В конце апреля к мировому сообществу присоединились российские МГУ им. М.В. Ломоносова, Центр вирусологии «Вектор» и Сибирское отделение РАН. Они начали поиск вакцины от коронавируса, используя вычислительные мощности суперкомпьютера «Ломоносов-2», принадлежащего МГУ. Подробностей о том, как именно ученые планируют создавать препарат, не сообщается. Впрочем, гарантий, что панацея от COVID-19 будет найдена, не дает никто, даже авторы самых точных ИИ-алгоритмов.

Макс Дворак

Похожие новости

  • 19/11/2018

    Биолог из Новосибирска разработал мобильное приложение для сельского хозяйства

    Труд агрономов и селекционеров иногда содержит очень утомительные операции. Например, периодически им требуется подсчитывать количество зерен в колосьях пшеницы. Не делать этого вручную позволяет мобильное приложение SeedCounter, которое вместе с коллегами создал биолог Михаил Генаев из Новосибирска.
    966
  • 13/04/2016

    В ИЦИГ СО РАН создают базу данных для обработки научной информации

    ​В Федеральном исследовательском центре «Институт цитологии и генетики СО РАН» разрабатывают универсальную систему для поддержки селекционно-генетических экспериментов, пока что тестируя ее на проектах, связанных с изучением пшеницы.
    2304
  • 19/08/2016

    Из студентов НГУ - в преподаватели биоинформатики

    ​Школа довузовской подготовки факультета информационных технологий НГУ в новом учебном году расширяет работу со школьниками — появляются занятия со старшеклассниками в рамках создаваемой Научно-технической проектной лаборатории НГУ «Инжевика».
    3023
  • 07/02/2017

    Новосибирские ученые моделируют болезнь

    ​Работая с пациентом, врач анализирует симптомы, определяет заболевание и прописывает лекарства, но стандартная схема лечения эффективна не для всех. Дело в том, что организм каждого человека имеет свой иммунный ответ, зависящий от истории болезней и характеристик иммунокомпетентных клеток.
    1443
  • 22/01/2020

    Академический час для школьников: лекция «Актуальные задачи на стыке нейробиологии, биофизики и компьютерного моделирования»

    ​22 января 2020 года в 15:00 в малом зале Дома ученых СО РАН состоится лекция директора Института систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН Андрея Юрьевича Пальянова «Актуальные задачи на стыке нейробиологии, биофизики и компьютерного моделирования».
    571
  • 21/04/2020

    Международная конференция и школа молодых ученых по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды (ENVIROMIS-2020)

    ​​С 7 по 11 сентября 2020 года в Томске состоится Международная конференция и школа молодых ученых по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: ENVIROMIS-2020.
    466
  • 08/11/2019

    Вернуть утраченное: как клетки растений реагируют на повреждения

    Российская исследовательница вместе с сингапурским коллегой обобщили данные о регенерации тканей у растений на уровне отдельных клеток. Ученые отмечают, что благодаря современным технологиям появились наблюдения о том, что восстановление может происходить не только за счет стволовых клеток, но и благодаря ассиметричному (регенеративному) делению других типов клеток, находящихся вокруг поврежденной зоны.
    952
  • 25/02/2020

    Ученые — о ближайшем будущем технологий

    ​Ученые из российских вузов Проекта 5–100 рассказали о том, каких прорывов и открытий в сфере своих научных интересов они ждут в ближайшее десятилетие. Мы отобрали прогнозы о развитии технологий, к которым стоит присмотреться бизнесу.
    497
  • 09/11/2017

    Научная молодежь: разработки, амбиции, планы

    ​В ТАСС (Новосибирск) накануне Всемирного дня науки состоится круглый стол, посвященный открытиям молодых ученых, их участию в крупных научных проектах. Молодые представители СО РАН - Института горного дела, Института химической биологии и фундаментальной медицины, Института цитологии и генетики, а также действующие и новые резиденты Академпарка, расскажут о ряде проектов, над которыми ведется работа в этом году.
    2519
  • 21/01/2017

    10 ярких российских хайтек-стартапов

    Эти проекты громко заявили о себе в 2016 году и имеют все шансы, чтобы превратиться в компании, стоящие многие миллионы долларов. Запомните их! Несмотря на падение венчурной активности в России, кризисные годы стали этапными для целого ряда молодых компаний.
    2316