Может ли ИИ помочь человечеству в борьбе с будущими пандемиями

Вспышки опасных инфекций становятся все более частыми из-за взаимодействия человека с дикой природой и домашним скотом. Изменения климата, вырубка лесов и глобализация усугубляют эти угрозы. Для предотвращения новых пандемий ученые меняют подход: вместо реакции на уже возникшие вспышки они переходят к активной профилактике. На этом этапе искусственный интеллект может оказать помощь. Об этом сообщает TechInsider.

В 2024 году ученые использовали алгоритм глубокого обучения LucaProt для анализа более десяти тысяч оцифрованных образцов из природы, включая капли воды, донные осадки, пробы почвы и живых организмов. В результате работы алгоритма было обнаружено 161 979 видов РНК-вирусов, среди которых 70 458 ранее не были известны науке. Это открытие стало самым масштабным разовым выявлением новых вирусов в рамках одного исследования.

Искусственный интеллект становится главным инструментом ученых, позволяя анализировать большие объемы данных и выявлять угрозы пандемий на ранних стадиях. В рамках концепции «Единое здоровье» исследовательские группы по всему миру объединяют данные экосистем, ветеринарии и медицины.

ИИ обрабатывает информацию о геномах вирусов, контактах животных и перемещениях людей, выявляя скрытые закономерности. Алгоритмы машинного обучения способны находить тысячи неизвестных вирусов и оценивать вероятность их передачи человеку. Кроме того, они анализируют новости, социальные сети и данные о продажах авиабилетов, что позволяет заранее предупреждать о возможных регионах распространения инфекций и разворачивать локальный мониторинг в зонах повышенного риска.

Несмотря на высокий потенциал, ИИ остается вспомогательным инструментом, не заменяющим традиционные методы эпидемиологии. Эффективность алгоритмов зависит от качества и полноты исходных данных, получаемых в ходе работы исследователей на местах.

Эдвард Холмс, вирусолог из Сиднейского университета, отметил, что такие системы обеспечивают глубокий анализ больших объемов данных для выявления закономерностей, вместо того чтобы просто ждать вспышки.

В глобальном сборе образцов сохраняется дисбаланс, что может приводить к неточным прогнозам для отдельных регионов. Дополнительные сложности возникают из-за необходимости учитывать интересы местных сообществ и защищать данные, а также предотвращать риски, такие как гипотетическое использование ИИ для создания биооружия. Проблемы с финансированием и краткосрочное политическое мышление также препятствуют внедрению систем. ИИ значительно упрощает обработку информации и ускоряет реакцию на угрозы, однако окончательный анализ и принятие решений требуют участия экспертов.