Sztuczna inteligencja pomaga w walce z pandemią od początku jej trwania. Obecnie naukowcy skupiają się na analizie powikłań COVID-19

Systemy inteligentne znalazły się w kręgu zainteresowania jednostek naukowych wyspecjalizowanych w walce z koronawirusem. Zaawansowane algorytmy pozwoliły przyspieszyć procesy przetwarzania danych wykorzystywane zarówno do wykrywania zakażenia u pacjentów, jak i do przewidywania przebiegu pandemii. Upowszechnienie się sztucznej inteligencji w laboratoriach umożliwi szybsze zwalczenie kryzysu pandemicznego. Nie mniej istotna jest także analiza powikłań COVID-19, nad którą obecnie pracują naukowcy.

– Wszystkie prace badawcze toczone nad rozwojem pandemii były prowadzone w kontekście szybkiej publikacji. Już w marcu 2020 roku powstały prace zbiorowe podsumowujące zastosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce, rozpoznawaniu i analizie rozprzestrzeniania się epidemii. Wiele firm zostało uświadomionych, jak bardzo są uzależnione od automatyzacji. To zwróciło świat w kierunku stosowania tych rozwiązań w różnych obszarach, np. logistyce czy dostawach automatyzacji sprzedaży – mówi agencji informacyjnej Newseria Innowacje Piotr Sobecki, kierownik Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego.

Według Google Scholar dotychczas opublikowano przeszło 91 tys. opracowań poświęconych pandemii COVID-19 w zakresie objawów, leczenia oraz procesów rozprzestrzeniania się wirusa. Tak duże zasoby danych nie mogą być przetworzone przy wykorzystaniu tradycyjnych narzędzi analitycznych. Naukowcy nie są w stanie na bieżąco zapoznawać się ze wszystkimi aktualnymi badaniami poświęconymi tematyce koronawirusa. W tym zadaniu badaczy wyręcza sztuczna inteligencja.

Już na początku 2020 roku przedstawiciele Białego Domu zaapelowali do amerykańskich gigantów technologicznych, firm Google oraz Microsoft, aby wspomogli naukowców w procesie przetwarzania prac naukowych poświęconych tematyce koronawirusa. Celem tej szeroko zakrojonej współpracy jest stworzenie algorytmów, które pozwolą identyfikować wzorce w pracach publikowanych na całym świecie, a co za tym idzie – przyspieszać proces wyszukiwania najbardziej optymalnych metod walki z pandemią oraz zapobiegania jej rozprzestrzenianiu się.

– Sztuczna inteligencja to nie tylko tworzenie rozwiązań, które automatycznie dokonują predykcji czy wspierają ludzkie decyzje. To także analiza wielkich zbiorów danych. Na początku roku opublikowano analizę badań nad milionami obywateli Wielkiej Brytanii, co pokazało, że jesteśmy w stanie szybko określić najczęstsze objawy w przypadku tej jednostki chorobowej albo czynniki wpływające na ryzyko ciężkich powikłań. W marcu powstało rozwiązanie automatycznej diagnozy COVID-19 na podstawie zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej, co umożliwiło wczesną diagnozę w momencie, kiedy brakowało standardów diagnostycznych uświadamiających lekarzy na całym świecie – wskazuje ekspert.

Sztuczna inteligencja wykazała się m.in. w procesie identyfikacji osób zarażonych COVID-19. Naukowcy z Uniwersytetu w Granadzie we współpracy ze szpitalem uniwersyteckim San Cecilio opracowali algorytm do błyskawicznej identyfikacji zakażenia koronawirusem przy wykorzystaniu analizy zdjęć rentgenowskich. System ten pozwala potwierdzić obecność COVID-19 w płucach pacjenta w ciągu kilkunastu minut od przeprowadzenia diagnozy, przy minimalnych kosztach, gdyż szpitale mogły za darmo pobrać aplikację analityczną i błyskawicznie wdrożyć ją do użytku.

Modelowanie analityczne przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji może przydać się także w procesie przewidywania rozprzestrzeniania się koronawirusa. Narzędzie tego typu opracowała m.in. wrocławska firma DataWalk. Jej oprogramowanie pozwala wskazywać zależności oraz relacje pomiędzy nieskorelowanymi danymi, które symulują sieci powiązań między ludźmi, miejscami oraz środkami transportu będącymi źródłem rozprzestrzeniania się koronawirusa. Technologia tego typu ułatwia identyfikację tzw. supernosicieli i hamowanie rozwoju pandemii.

– Pandemia pokazała przede wszystkim, jak bardzo istotne jest integrowanie zbiorów danych pomiędzy ośrodkami, a także jak bardzo istotne jest szybkie dostarczanie rozwiązań. W obliczu pandemii najważniejsze były szybka reakcja i szybkie analizy. Oczywiście te rozwiązania będą się zmieniały w czasie, ponieważ zmieniają się priorytety. Wraz z przebiegiem pandemii bardziej istotna niż wczesna diagnostyka jest analiza powikłań tej choroby, nad czym jeszcze pracują naukowcy – mówi Piotr Sobecki.