Дослідники розробили алгоритми передбачення захворювання вірусом

Вчені з Массачусетсткого технологічного інституту (МТІ) розробили модель машинного навчання, яка показує темпи поширення інфекції COVID-19. Перевірки дослідників показали, що модель, навчена на даних за період з кінця січня до початку березня, точно відображає масштаби поширення захворювання до 1 квітня в різних регіонах світу і показує, що ослаблення або скасування карантинних заходів, що діють в даний час, може призвести до « експоненціального вибуху» числа випадків зараження.

Як вказує TechCrunch, співробітники інституту прагнули створити модель, засновану тільки на даних про COVID-19, в той час як інші подібні моделі використовували інформацію про атипову пневмонію або коронавірус близькосхідного респіраторного синдрому, який був зареєстрований в 2012 році. Об'єднання наявною інформацією тільки про COVID-19 з оцінкою числа інфікованих осіб, які перебувають на карантині і, отже, не можуть заражати інших, дозволило вченим точніше змоделювати прогноз поширення інфекції і ефект від заходів соціального ізолювання.

Модель МТІ показує, що плато інфекції для COVID-19 в США і Італії настане приблизно на наступному тижні або трохи пізніше. Однак дослідники підкреслюють, що такий багатообіцяючий прогноз не означає, що можна пом'якшувати режим ізоляції.

«Якщо занадто рано послабити карантинні заходи, наслідки будуть катастрофічними», - вважає розробник моделі і професор МТІ Джордж Барбастатіс.

Подібна ситуація вже сталася в Сінгапурі. У країні з'явилися перші заражені ще до того, як інфекція отримала офіційну назву. Влада негайно ввела суворі обмеження на поїздки і відстежували контакти заражених осіб, що допомогло сповільнити поширення вірусу. Ситуація залишалася стабільною до середини березня, коли стала зрозумілою серйозність ситуації, і країни почали закликати громадян відправитися додому.

Контакти повернулися з-за кордону туристів з іншими людьми ніяк не обмежувалися, і вже до кінця число заражених різко збільшилося. Станом на 16 квітня кількість випадків зараження коронавірусом в Сінгапурі перевищило 4,4 тисячі, вказує міністерство охорони здоров'я країни.

Також алгоритми глибокого навчання допомагають діагностувати коронавірус і відслідковувати прогрес лікування пацієнта за рентгенівським знімкам легенів. Творці ПО для діагностики на основі штучного інтелекту сподіваються, що в майбутньому технологія допоможе визначати, яким пацієнтам знадобиться апарат ШВЛ, а яким ні. Такі алгоритми розробляються в США, Ізраїлі, Південній Кореї. В кінці лютого китайська технокорпорація Alibaba Group оголосила про створення власного алгоритму, який може діагностувати коронавірус за 20 секунд з точністю до 96%.