Eine Studie in veröffentlicht in Natur Heutzutage umrissen zum ersten Mal, wie Fortschritte in der KI Durchbrüche bei der Forschung in der Infektionskrankheiten und der Ausbruchsreaktion beschleunigen können.
Die Studie, die nach dem KI -Action -Gipfel der letzten Woche veröffentlicht wird und inmitten der wachsenden globalen Debatte über KI -Investitionen und -regulierung – den Schwerpunkt auf Sicherheit, Rechenschaftspflicht und Ethik im Einsatz und die Verwendung von KI in der Infektionskrankheitsforschung legt.
Forderung nach einer kollaborativen und transparenten Umgebung – sowohl in Bezug auf Datensätze als auch in Bezug auf KI .
Bisher konzentrierten sich die medizinischen Anwendungen von KI überwiegend auf die individuelle Patientenversorgung, die beispielsweise klinische Diagnostika, Präzisionsmedizin oder klinische Behandlungsentscheidungen verbessern.
Diese Überprüfung berücksichtigt stattdessen den Einsatz von KI in der Bevölkerungsgesundheit. Die Studie stellt fest, dass die jüngsten Fortschritte bei AI -Methoden selbst mit begrenzten Daten immer gut abschneiden – ein wichtiger Engpass bisher. Eine bessere Leistung bei lauten und begrenzten Daten eröffnet neue Bereiche für KI-Tools, um die Gesundheit sowohl in Ländern mit hohem und niedrigem Einkommen zu verbessern.
Hauptautor -Professor Moritz Kraemer vom Pandemic Sciences Institute der Universität von Oxford sagte: „In den nächsten fünf Jahren hat KI das Potenzial, die pandemische Bereitschaft zu verändern.
„Es wird uns helfen, besser zu erwarten, wo Ausbrüche ihre Flugbahn beginnen und vorhersagen, wobei Terabyte von routinemäßig gesammelten klimatischen und sozioökonomischen Daten verwendet werden. Dies kann auch dazu beitragen aufstrebende Krankheitserreger.
„Zusammengenommen und wenn sie in die pandemischen Reaktionssysteme der Länder integriert sind, werden diese Fortschritte das Potenzial haben, Leben zu retten und sicherzustellen, dass die Welt besser auf zukünftige pandemische Bedrohungen vorbereitet ist.“
In der Forschung identifizierte Möglichkeiten für KI- und Pandemie -Bereitschaft sind:
- Vielversprechende Fortschritte bei der Verbesserung der aktuellen Modelle der Krankheitsverbreitung, um die Modellierung robuster, genauer und realistischer zu gestalten.
- Fortschritte bei den Bereichen mit hohem Übertragungspotential und Gewährleistung einer begrenzten Ressourcen für die Gesundheitsversorgung können auf die effizienteste Weise zugewiesen werden.
- Potenzial zur Verbesserung der genetischen Daten bei der Überwachung von Krankheiten, letztendlich beschleunigt die Impfstoffentwicklung und die Identifizierung neuer Varianten.
- Potenzial, um die Eigenschaften neuer Krankheitserreger zu bestimmen, ihre Merkmale vorherzusagen und festzustellen, ob Cross -Arten -Sprünge wahrscheinlich sind.
- Vorhersage, welche neuen Varianten bereits zirkulierender Krankheitserreger-wie SARS-COV-2- und Influenzaviren-entstehen könnten und welche Behandlungen und Impfstoffe am besten ihre Wirkung verringern.
- Mögliche AI-ausgestattete Integration von Daten auf Bevölkerungsebene mit Daten aus Quellen auf individueller Ebene-einschließlich tragbarer Technologien wie Herzfrequenz und Schrittzahlen-, um Ausbrüche besser zu erkennen und zu überwachen.
- KI kann eine neue Schnittstelle zwischen den hochtechnischen Wissenschafts- und Gesundheitsfachleuten mit begrenzter Schulung schaffen und die Kapazität in Einstellungen verbessern, die diese Tools am dringendsten benötigen.
Nicht alle Bereiche pandemischer Bereitschaft und Reaktion werden jedoch gleichermaßen durch Fortschritte in der AI beeinflusst. Während Proteinsprachenmodelle beispielsweise vielversprechend sind, um das Verständnis zu beschleunigen, wie Virusmutationen die Krankheitsverteilung und den Schweregrad beeinflussen können, bieten Fortschritte in grundlegenden Modellen möglicherweise nur bescheidene Verbesserungen gegenüber vorhandenen Ansätzen zur Modellierung der Geschwindigkeit, mit der sich ein Erreger ausbreitet.
Die Wissenschaftler fordern Vorsicht vor, dass KI allein infektiöse Erkrankungen Herausforderungen lösen wird, aber dass die Integration menschlicher Rückmeldungen in KI -Modellierungsworkflows dazu beitragen könnte, bestehende Einschränkungen zu überwinden.
Die Autoren befassen sich besonders mit der Qualität und Repräsentativität von Schulungsdaten, der begrenzten Zugänglichkeit von KI-Modellen für die breitere Gemeinschaft und potenziellen Risiken, die mit dem Einsatz von Black-Box-Modellen für die Entscheidungsfindung verbunden sind.
Der Studienautor Eric Topol, MD, Gründer und Direktor des Scripps Research Translational Institute, sagte: „Während die KI ein bemerkenswertes transformatives Potenzial für pandemische Minderung hat, hängt dies von der umfassenden weltweiten Zusammenarbeit und von umfassenden Dateneingaben mit kontinuierlicher Überwachung ab.“
Samir Bhatt von der Studie leitend von der University of Copenhagen und des Imperial College London sagte: „Ausbrüche von Infektionskrankheiten sind weiterhin eine ständige Bedrohung, aber die KI bietet politischen Entscheidungsträgern eine leistungsstarke neue Reihe neuer Werkzeuge, um fundierte Entscheidungen darüber zu leiten, wann und wie man eingreifen soll.“
Die Autoren schlagen strenge Benchmarks vor, KI -Modelle zu bewerten und sich für eine starke Zusammenarbeit zwischen Regierung, Gesellschaft, Industrie und Wissenschaft für eine nachhaltige und praktische Entwicklung von Modellen zur Verbesserung der menschlichen Gesundheit einzusetzen.
