Команда вчених з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробила модель штучного інтелекту, яка може передбачати поширення варіантів SARS-CoV-2 та виявляти можливі нові хвилі зараження. Існуючі моделі, які використовуються для передбачення передачі вірусу, не враховують поширення конкретних варіантів вірусу, тому цей новий розробка має значний вплив у боротьбі з COVID-19.
Під керівництвом Рецефа Леві з Слонської школи управління MIT команда проаналізувала 9 мільйонів генетичних послідовностей SARS-CoV-2, зібраних з 30 країн Global Initiative on Sharing Avian Influenza Data (GISAID). Дані також містили інформацію про рівні вакцинації та захворюваності. Вивчаючи фактори, що можуть впливати на поширення вірусу, команда створила модель оцінки ризику з використанням машинного навчання.
Згідно з результатами, опублікованими в науковому журналі PNAS Nexus, модель змогла виявити 72,8% варіантів в кожній країні, які спричинять щонайменше 1 000 випадків на мільйон людей протягом наступних трьох місяців. Після однотижневого спостереження точність передбачення моделі зросла до 80,1%.
“Ця робота надає аналітичну основу, яка використовує різні джерела даних, включаючи генетичні послідовності та епідеміологічні дані за допомогою моделей машинного навчання, щоб забезпечити покращені сигнали раннього застереження про ризик поширення нових варіантів SARS-CoV-2”, пояснили вчені.
Вчені, які працюють над цим проривом, вважають, що необхідні додаткові дослідження у цьому напрямку. Вони також вказують на можливість розширити подібний підхід на інші респіраторні віруси, такі як грип, віруси пташиного грипу або інші коронавіруси.
Розробка цієї моделі штучного інтелекту є значним кроком вперед у нашому розумінні поширення варіантів COVID-19. Здатність передбачати, які варіанти ймовірно спричинять нові хвилі зараження, дозволить медичним працівникам і політикам приймати превентивні заходи для контролю та зменшення впливу вірусу на громади.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz