Ученые разработали новую модель ИИ, которая способна анализировать гораздо больше входных данных о распространении патогенов, чем предыдущие инструменты. Нейросеть может прогнозировать распространение инфекций на срок от одной до трех недель. Пока что ученые обучили модель на данных коронавирусной пандемии, однако, по их словам, применить систему можно на любом патогене — главное, чтобы было достаточно входных данных. Работа опубликована в журнале Nature Computational Science.
Во время пандемии COVID-19 ученые обнаружили проблему: из-за дополнительных факторов (новых штаммов, изменения политики в разных странах и так далее) прогнозирование распространения инфекции с помощью искусственного интеллекта было крайне неточным.
Теперь ученые предложили использовать большие языковые модели (Large Language Model). Они состоят из нейронной сети со множеством параметров. Одна из самых известных систем такого типа — ChatGPT. Новая модель под названием PandemicLLM использует такие входные данные, как демографическая информация, характеристики системы здравоохранения, недавние всплески заболеваемости, количество госпитализаций, вакцинаций, новые варианты вируса, их распространенность и особенности, масочный режим, а после обрабатывает их и прогнозирует развитие пандемии. PandemicLLM может точно предсказывать закономерности распространения болезни, а также тенденции уровня госпитализации на срок от одной до трех недель. При этом ИИ превосходит другие модели, созданные для прогнозирования распространения вируса.
Ученые протестировали новую модель, применив ее к распространению коронавируса в США во время пандемии этой инфекции за 19 месяцев. По сравнению с прошлыми моделями новый инструмент эффективнее предсказывал распространение COVID-19. Также ученые утверждают, что модель можно адаптировать под любое инфекционное заболевание: птичий грипп, оспу обезьян и респираторно-синцитиальный вирус.
Теперь ученые пытаются понять, сможет ли модель учитывать личные решения людей относительно своего здоровья. Возможно, ИИ поможет разрабатывать более безопасную и эффективную политику по предотвращению распространения инфекций.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
