Η τεχνητή νοημοσύνη ως εργαλείο για την ανίχνευση ασθενειών
Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) έχει τη δυνατότητα να αποτελέσει ένα πολύτιμο εργαλείο για την ανίχνευση νέων ασθενειών, σύμφωνα με πρόσφατη μελέτη που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό The Lancet Infectious Diseases από ερευνητές πέντε ευρωπαϊκών πανεπιστημίων και ερευνητικών ιδρυμάτων. Η κεντρική ερώτηση που τίθεται είναι πώς μπορούμε να εντοπίσουμε τον επόμενο επικίνδυνο ιό πριν αυτός εξαπλωθεί στον πληθυσμό.
Στρατηγικές ανίχνευσης και παρακολούθησης
Οι ερευνητές υποστηρίζουν ότι η ΤΝ, σε συνδυασμό με την προσέγγιση One Health, μπορεί να συμβάλει στην καλύτερη πρόβλεψη και παρακολούθηση ασθενειών. Ο καθηγητής Frank Møller Aarestrup από το DTU National Food Institute στη Δανία, ένας από τους συγγραφείς της μελέτης, αναφέρει ότι “η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί από μόνη της να αποτρέψει πανδημίες, αλλά μπορεί να είναι μια ισχυρή προσθήκη στις γνώσεις και τις μεθόδους που ήδη χρησιμοποιούμε”. Ο ίδιος τονίζει τη σημασία της ολοκληρωμένης ανάλυσης δεδομένων από ανθρώπους, ζώα και το περιβάλλον για την καλύτερη προετοιμασία απέναντι σε μελλοντικές απειλές.
Η σημασία της έγκαιρης ανίχνευσης
Η καθηγήτρια Marion Koopmans από το Erasmus Medical Centre στην Ολλανδία προειδοποιεί ότι μόλις μια ασθένεια αρχίσει να εξαπλώνεται, είναι πολύ δύσκολο να ελεγχθεί. “Οι παρεμβάσεις που απαιτούνται είναι δραστικές, όπως είδαμε κατά τη διάρκεια της COVID-19. Γι’ αυτό είναι κρίσιμο να ανιχνεύουμε νέους παθογόνους παράγοντες πριν αυτοί εδραιωθούν”, αναφέρει. Οι συγγραφείς της μελέτης, που περιλαμβάνουν επίσης ειδικούς από το Eötvös Loránd University στην Ουγγαρία και το University of Bologna στην Ιταλία, βασίζονται στην εμπειρία τους από τη συνεργασία τους στο πλαίσιο του VEO consortium, μιας ευρωπαϊκής ερευνητικής πρωτοβουλίας που αναπτύσσει εργαλεία ανάλυσης δεδομένων για την ανίχνευση και παρακολούθηση αναδυόμενων μολυσματικών ασθενειών.
Οι επιδημίες ασθενειών όπως ο SARS-CoV-2, η γρίπη των πτηνών και η mpox αποδεικνύουν τη δυσκολία ελέγχου νέων πιθανών επιδημιών. Πολλοί παθογόνοι παράγοντες προέρχονται από ζώα, αλλά είναι απρόβλεπτο πότε και πού θα μεταπηδήσουν στους ανθρώπους. Οι ερευνητές επισημαίνουν ότι η κλιματική αλλαγή, η εντατική παραγωγή ζώων και η ανθρώπινη επέμβαση σε φυσικούς βιότοπους αυξάνουν τον κίνδυνο των λεγόμενων spillover events, δηλαδή καταστάσεων όπου οι παθογόνοι παράγοντες περνούν από τα ζώα στους ανθρώπους.
Η ικανότητα έγκαιρης ανίχνευσης αυτών των spillover events είναι μια πρόκληση που η ομάδα μελετά χρησιμοποιώντας προσεγγίσεις big data. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως το κλίμα, η χρήση γης, η παραγωγή ζώων, οι μεταφορές και οι κοινωνικοοικονομικές συνθήκες. Συνδυάζοντας αυτά τα δεδομένα, η ΤΝ μπορεί να αποκαλύψει μοτίβα που αλλιώς θα ήταν δύσκολο να εντοπιστούν.
Αφού εντοπιστούν οι περιοχές υψηλού κινδύνου, η μεταγενετική αλληλουχία μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως μια προσέγγιση για την ανίχνευση παθογόνων, τόσο γνωστών όσο και νέων. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την ανάλυση γενετικού υλικού από δείγματα από τα λύματα, τον αέρα, τα τρόφιμα ή το περιβάλλον. Με την αλληλουχία, μπορεί να εντοπιστούν εκατομμύρια γενετικά θραύσματα, πολλά από τα οποία παραμένουν άγνωστα. Στη συνέχεια, η ΤΝ μπορεί να βοηθήσει στην ανίχνευση μοτίβων και στην αναγνώριση πιθανών κινδύνων.
