Un estudio que apareció Naturaleza Hoy, por primera vez, se presenta cómo el progreso en la IA puede acelerar el progreso en respuesta a la investigación y la propagación de enfermedades infecciosas.
Este estudio, que se ha publicado después de la Cumbre de Acción de AI de la semana pasada y entre la inversión de IA y el creciente debate mundial sobre las reglas: protección, responsabilidad y protección en el despliegue y uso de IA en la investigación de enfermedades infecciosas.
Exigiendo un entorno mutuo y transparente en términos de datos y modelos de IA: este estudio es una asociación entre los científicos de la Universidad de Oxford y las organizaciones de la academia, la industria y las políticas en África, Estados Unidos, Asia, Australia, Europa y Europa. .
Hasta ahora, las aplicaciones médicas de IA se han centrado principalmente en la atención individual para pacientes, por ejemplo, diagnóstico clínico, medicamentos de precisión o decisiones de tratamiento médico.
En lugar de esta revisión, se ha considerado el uso de IA en la salud de la población. Este estudio ha encontrado que el progreso reciente en el procedimiento de IA se ha desempeñado rápidamente a pesar de los datos limitados. Un mejor rendimiento sobre el ruido y los datos limitados está abriendo un nuevo sector para las herramientas de IA para mejorar la salud en los países de altos ingresos como de bajos ingresos.
“Durante los próximos cinco años, la IA tiene el potencial de cambiar la preparación de enfermedades pandémicas”, dijo el profesor Morts Creamer, un autor principal del Instituto de Oxford de la Universidad de Oxford.
“Esto nos ayudará a adivinar mejor dónde el brote utilizando el clima habitual y los terbos de los datos sociales y económicos comenzarán su ritmo y se predice. También puede ayudar a predecir la propagación de la enfermedad al estudiar las interacciones entre el sistema inmune.
“Juntos y si la respuesta pandemia de los países se integra en el sistema, estos desarrollos tendrán la capacidad de salvar vidas y garantizar que prepare mejor el mundo para futuras amenazas pandémicas”.
La investigación incluye oportunidades para las enfermedades de IA y pandemia identificadas:
- Promesa mejorar los modelos existentes de la propagación de la enfermedad, que tiene como objetivo hacer que el modelado sea más fuerte, preciso y realista.
- El progreso en la identificación de áreas de alta capacidad de transmisión se puede asignar de la manera más efectiva para ayudar a garantizar recursos de atención médica limitados.
- La capacidad de mejorar los datos genéticos en el monitoreo de las enfermedades, en última instancia, el crecimiento de la vacuna y acelerar la identificación de nuevas variaciones.
- Es probable que la capacidad de ayudar a determinar las propiedades de los nuevos patógenos, predecir e identificar sus propiedades.
- Se pueden nacer los nuevos tipos de patógenos precirculantes como SARS KOF-2 y virus de la influenza, y qué tratamiento y vacunas son excelentes para reducir sus efectos.
- Los datos a nivel de población con fuentes de nivel individual son potencialmente integradoras de usar tecnologías, como la frecuencia cardíaca y los contadores de etapas para detectar y monitorear.
- La IA puede crear una nueva interfaz entre los profesionales de ciencias altamente técnicas y la salud con capacitación limitada, lo que mejora la capacidad en los entornos que requieren la mayoría de estas herramientas,
Sin embargo, el progreso en la IA no tendrá el mismo efecto en todas las áreas de preparación y respuesta de pandemia. Por ejemplo, donde los modelos de lenguaje de proteínas tienen una gran promesa de acelerar la comprensión de cómo las variaciones del virus pueden afectar la propagación y la gravedad de la enfermedad, el progreso en los modelos de base solo modela esta velocidad para el punto de vista actual, hay una ligera mejora en la que un patógeno se está extendiendo.
Los científicos han solicitado precaución para sugerir que solo la IA resolverá los desafíos de las enfermedades infecciosas, pero la integración de las percepciones humanas en los flujos de trabajo de modelado de IA puede ayudar a eliminar los límites existentes.
Los autores están particularmente asociados con los riesgos potenciales de la calidad y la representación de los datos de capacitación, el acceso limitado a los modelos de IA y la implementación de modelos de caja negra para la toma de decisiones.
El profesor de estudio Eric Topol, MD, fundador y director del Instituto de traductores de investigación de Scraps, dijo: “Aunque la IA tiene un cambio significativo de cambios para las enfermedades infecciosas, pero depende de la cooperación generalizada y los datos integrales de vigilancia continua datos. “
Sameer Bhatt, el autor principal del estudio de la Universidad de Copenhague y el Imperial College de Londres, dijo: “La propagación de enfermedades infecciosas plantea un riesgo constante, pero para guiar a los responsables políticos de la IA sobre cómo interferir. Ofrece un nuevo conjunto de herramientas poderosos. .
Los escritores recomiendan estándares estrictos para evaluar los modelos de IA, abogando por una fuerte cooperación entre el gobierno, la sociedad, la industria y la academia para el desarrollo sostenible y práctico de los modelos para mejorar la salud humana.
