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AIはコロナウイルスに対抗できるか?

2020.04.10 竹中 涼香
コラム 利用事例 機械学習
AIはコロナウイルスに対抗できるか?

世界で猛威を振るうコロナウイルスの抑制に向けて、AI・機械学習はどのような貢献ができるでしょうか。

政府、研究者、保健機関を支援するための早期警告、および検出アルゴリズム、患者の旅行履歴に基づく分析、そして最終的にはコロナウイルスワクチンの作成および開発まで、AIはおそらく鍵となるテクノロジーになるでしょう。今回はAI・機械学習での貢献にチャレンジしている事例を紹介します。


機械学習によるウイルスの検出と追跡

たとえば、カナダに本拠を置く病気の分散予測プラットフォームBlueDotが実際にコロナウイルスの発生を特定したのは、米国疾病対策センターからの公式警告があった5日前の 2019年12月31日でした。BlueDotのアルゴリズムは、自然言語処理と機械学習を使用して、65か国語のニュースレポートを、航空会社のフライトデータと動物の病気の発生レポートとともに分析します。システムはこれらのレポートをふるいにかけることにより、感染した住民がどこに、いつ移動する可能性が高いかを特定し、ウイルスが武漢からバンコク、ソウル、台北、東京に広がるのではないかと予測しました。

機械学習は、コロナウイルス曝露の可能性について旅行者をスクリーニングするためにも利用されています。
マレーシアの電子サービス会社MY EG Services Berhadは、中国の旅行会社であるPhoenix Travel Worldwideとともに、入国しようとしている中国観光客ががコロナウイルスに曝された可能性があるか、またはその危険性があるかどうか判断するため、AIがリスクを分析するソリューションを展開しています。このソリューションの機械学習アルゴリズムは、いくつかのデータポイント(以前いた場所、心拍数、血圧など)を利用して分析・予測をしています。


治療計画の作成

ウイルスの追跡以外にも、AIはワクチンの開発や治療に利用されています。
Insilico Medicineは、香港に本拠を置くAIを活用した創薬会社で、コロナウイルスと戦うことができる可能性がある分子化合物を無料公開しています。このテクノロジーは機械学習を使用して特定の分子の特性とそれらがウイルスと相互作用する方法を分析しています。結果に対して薬学者からのフィードバックを求め、ワクチン開発機関の短縮に貢献することを目指しています。


おわりに

貢献の成果が出るのはこれからかと思いますが、複数のソリューションがスピード感を持って開発されています。中国で話題になった「マスクマップ」に続くソリューションが今後も生み出されていくでしょう。

KaggleやSIGNATEでもコロナウイルス分析へのコンペが開催されています。当社インターンでも結果を公開できるように進めています。


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