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ロボットから未来予測まで、AIはCOVID-19との戦いで科学者をどのように支援しているか

ロボットから未来予測まで、AIはCOVID-19との戦いで科学者をどのように支援しているか
AIイラスト: N. Hanacek / NIST
人工知能は、COVID-19パンデミックのさまざまな段階において研究者を支援しています。(NISTイラスト/N. Hanacek)

人工知能は、新型コロナウイルスの感染拡大の予測から、病棟で人間の代わりに働くロボットの開発まで、COVID-19パンデミックの各段階で役割を果たしている。

これは、シアトルのアレン人工知能研究所(AI2)のCEOであり、ワシントン大学のコンピュータサイエンス教授でもあるオーレン・エツィオーニ氏の見解です。エツィオーニ氏とAI2のシニアアシスタント、ニコール・デカリオ氏は、現在の危機におけるAIの役割を、治療法を見つけるための大量データの処理、感染拡大の抑制、そして重症患者の治療という3つの即時的な用途に絞り込みました。 

「AIは数多くの役割を果たしており、パンデミックサイクルのどの段階にいるかを考えると、どれも重要です」と2人はGeekWireへのメールで述べた。「しかし、もしウイルスを封じ込めることができていたらどうなっていたでしょうか?」

AI2 CEO、オーレン・エツィオーニ氏。 (ギークワイヤーの写真)

CNBCによると、カナダの健康監視スタートアップ企業BlueDotは、世界で初めてCOVID-19の感染拡大とそのリスクを正確に特定した企業の一つです。12月下旬、同社のAIソフトウェアは中国・武漢で異常な肺炎の症例群を発見し、ウイルスの今後の広がりを予測しました。 

「ウイルスの蔓延が抑えられ、世界的な対策がもっと早く開始されていれば、どれだけの命が救われたか想像してみてください」とエツィオーニ氏とデカリオ氏は語った

AIは研究者を治療法の発見に近づけることができるでしょうか?

人工知能が現在できる最も優れたことの一つは、研究者がデータを精査して潜在的な治療法を見つけるのを支援することだと二人は付け加えた。

COVID -19 オープン リサーチ データセット(CORD-19) は、シアトルのアレン人工知能研究所 (AI2) のセマンティック スカラー プロジェクトを基盤とした取り組みで、自然言語処理を使用して、前例のないペースで数万件の科学研究論文を分析します。

AI2のCORD-19データセットを開発したチーム、Semantic Sc​​holarは、多くの病気の治療法が科学文献の中に埋もれているという仮説に基づいて設立されました」とオーレン氏とデカリオ氏は述べた。  「文献に基づく発見は、COVID-19パンデミックにおける重要な次のステップであるワクチンと治療法の開発に多大な情報を提供する可能性を秘めています。」

ホワイトハウスは、チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブ、ジョージタウン大学のセキュリティおよび新興技術センターマイクロソフトリサーチ国立医学図書館、およびGoogleが所有する機械学習およびデータサイエンスのコミュニティであるKaggleを含む連合とともにこのイニシアチブを発表した。

データセットは3月16日に公開されてから4日以内に、  594,000回以上の閲覧と183件の分析が行われました。 

コンピューターモデルが感染細胞をマッピング

コロナウイルスは「スパイクタンパク質」を介して細胞に侵入しますが、その形状はコロナウイルスによって異なります。コロナウイルスを引き起こすSARS-CoV-2のスパイクタンパク質の形状を理解することは、ウイルスを標的とし、治療法を開発する上で非常に重要です。

スパイクタンパク質に関連する数十の研究論文が CORD-19 Explorerに掲載されており、既存の研究成果をより深く理解するのに役立ちます。 

これらの図は、COVID-19として知られる新型コロナウイルスが感染細胞に侵入するために用いる「スパイク」の模式図です。左の図は、RBDと呼ばれる分子の鍵のような部分が「下」の位置にあるスパイクを示しています。中央の図はRBDが上向きになっている構造を示しており、右の図は比較のためにSARSウイルスのスパイクを示しています。(Wrapp et al. / UT-Austin / NIH via Science / AAAS)

ワシントン大学のタンパク質設計研究所は、テキサス大学オースティン校の研究室で初めて発見されたものを反映した SARS-CoV-2スパイクタンパク質の3D原子スケールモデルを作成した。

タンパク質設計研究所所長のデイビッド・ベイカー氏によると、研究チームは現在、コロナウイルスを中和する新たなタンパク質の創出に取り組んでいる。これらのタンパク質は、健康な細胞への感染を防ぐために、スパイクタンパク質に結合する必要がある。 

ベイカー氏は、ワクチン開発に人工知能のアプローチが使われる可能性はかなり低いと示唆している。

しかし、彼は「 薬物に関しては、そちらのほうがチャンスがあると思う」と語った。 

中国・武漢の海産物・生きた動物を扱う市場でCOVID-19が初めて確認されてから数ヶ月が経ちました。今やウイルスは国境を越え、世界中で100万人以上が感染しており、科学者たちはワクチンの開発に奔走しています。 

「未来が見える水晶玉があればいいのにと思う時です」と、エツィオーニ氏はAIが研究者をワクチン開発に近づける可能性について語った。「ワクチン開発者たちは、可能な限り迅速に行動するために、あらゆるツールを駆使していると思います。これはまさに、命を救うための競争なのです」

40以上の組織がCOVID-19ワクチンを開発しており、そのうち3つは人体実験まで進んでいる。 

ワクチン以外にも、複数の科学者と製薬会社が協力して、ウイルスに対抗する治療法の開発に取り組んでいます。治療法には、ギリアド・サイエンシズが開発した抗ウイルス薬レムデシビルや、抗マラリア薬ヒドロキシクロロキンなどが含まれます。

AIによる人間との交流の制限の探求

エツィオーニ氏とデカリオ氏によると、ワシントン州知事ジェイ・インスリー氏の自宅待機命令に合わせて人間同士の交流を制限することは、AIがパンデミック対策に役立つ一つの方法だという。 

店舗に足を踏み入れなくても、Alexaを通じて食料品を注文できます。ロボットは病院で医師の代わりに働き、部屋の消毒、遠隔医療サービスの提供、COVID-19検査サンプルの処理と分析を支援しています。 

ワシントン州エバレットで患者を治療している InTouch Vici 遠隔医療機器。(InTouch Photo)

ガーディアン紙によると、ワシントン州エバレットでは、医師らがロボットを使ってCOVID-19と診断された最初の患者を治療したという。プロビデンス地域医療センターの感染症科主任、ジョージ・ディアス医師はガーディアン紙に対し、患者の部屋の外に座りながらロボットを操作したと語った。

このロボットには、患者のバイタルサインを測るための聴診器と、医師が大型のビデオスクリーンを通じて患者とコミュニケーションをとるためのカメラが搭載されていた。

ロボットは、世界中の病院がウイルス感染リスクを低減するために活用している多くの方法の一つです。AIシステムは、医師がCTスキャンやX線検査を通じてCOVID-19の症例を迅速かつ高精度に特定するのに役立っています。 

Bright.md は、医師が実際に診療所に足を踏み入れなくても患者をより迅速かつ効率的に治療できるよう支援するAI 搭載の仮想ヘルスケア ソフトウェアを使用している太平洋岸北西部の多くのスタートアップ企業の1 つです。 

シアトルを拠点とする2つのスタートアップ企業、MDmetrixTransformativeMedは、ワシントン大学医学部やシアトルのハーバービュー医療センターなど、全米の病院を支援するために自社の技術を活用しています。両社のソフトウェアは、20歳から45歳の患者と高齢者の患者が特定の治療にどのように反応するかを臨床医がより深く理解するのに役立ちます。また、人から人への感染と市中感染の間の平均期間も測定します。

アメリカ疾病予防管理センターは、COVID-19 の治療が必要かどうか疑問に思っている人のためのセルフ スクリーニング ツールとして、Microsoft の HealthCare Bot Service を使用しています。 

パンデミックの中でAIがプライバシーと倫理への懸念を引き起こす

エツィオーニ氏デカリオ氏 によると、パンデミックとの闘いにおいてAIが果たす前向きな役割にもかかわらず、AIが引き起こすプライバシーや倫理上の問題は無視できないという。

ワシントン州ベルビューの住民は、インスリー知事の「自宅待機」命令に違反した人物を通報するよう求められていると、Geekwireが先月報じた。警察はMyBellevueアプリで違反の疑いのある人物を追跡し、活動の「ホットスポット」を表示する。 

ベルビューの新しいツールにより、人々は集会を報告できるようになりました。(ベルビュー警察署の画像)

ベルビュー大学は初めてではありません。米国政府は、スマートフォンの位置情報データをCOVID-19の感染拡大追跡に活用しています。しかし、ワシントンD.C.のACLU(アメリカ自由人権協会)のジェニファー・リー氏をはじめとするプライバシー擁護団体は、ベルビュー大学の新たなツールがもたらす長期的な影響を懸念しています。 

エツィオーニ氏とデカリオ氏は、AIが病院に与える影響についても人々に考えてほしいと訴えている。病棟業務をロボットに委託することは感染拡大の抑制には役立つものの、同時に職員の配置転換も招く。自動化による雇用喪失は、既に多くの議論の最前線に立っている。 

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