“Trí tuệ nhân tạo có thể ngăn chặn đại dịch tiếp theo – nhưng làm thế nào?”

Trước đại dịch COVID-19, các nhà khoa học trên khắp thế giới đã làm việc không mệt mỏi để phát triển các công cụ và công nghệ mới nhằm giúp ngăn chặn cuộc khủng hoảng sức khỏe toàn cầu tiếp theo.

Một trong những đổi mới như vậy đến từ một nhóm nghiên cứu do Timothée Poisot, giáo sư tại Khoa Khoa học Sinh học tại Đại học Montréal, đứng đầu.

Poisot và các đồng nghiệp của ông đã phát triển một thuật toán để dự đoán sự tương tác của virus ở động vật có vú với hy vọng đưa ra dự đoán tốt hơn về loại virus nào có khả năng lây nhiễm từ động vật sang người nhất.

Các thuật toán cho đại dịch tiếp theo

Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), các bệnh lây truyền từ động vật sang người là nguyên nhân gây ra hơn 60% các bệnh truyền nhiễm ở người.

Nhưng với hàng ngàn loài động vật có vú và vi-rút và chỉ có thông tin hạn chế về sự tương tác của chúng, nhiệm vụ dự đoán sự kết hợp nào có nhiều khả năng dẫn đến bùng phát bệnh lây truyền từ động vật sang người là rất khó khăn.

Đó là nơi mà thuật toán Poisot xuất hiện. Bằng cách sử dụng công nghệ máy học, thuật toán sàng lọc dữ liệu hiện có về các tương tác của vi-rút ở động vật có vú để xác định các kết hợp có khả năng xảy ra nhất.

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã xác nhận những dự đoán này bằng cách sử dụng phân tích thống kê và tập trung nỗ lực vào việc theo dõi các tương tác và khu vực có nguy cơ cao nhất.

Công việc của nhóm đã mang lại một số khám phá đáng ngạc nhiên. Ví dụ, họ phát hiện ra rằng ectromelia ở chuột, một loại virus liên quan đến bệnh đậu mùa ở chuột, có khả năng lây nhiễm sang người.

Các phát hiện nhấn mạnh tầm quan trọng của việc theo dõi các loại virus ít được biết đến và tương tác của chúng với động vật có vú.

Cũng đọc: ESA tìm kiếm sự trợ giúp từ AI để tìm các ngoại hành tinh; Đây là những điều cần biết về Thử thách dữ liệu Ariel năm 2023

Vật chủ tiềm năng

Các nhà nghiên cứu cũng đã xác định hai khu vực địa lý để tập trung nỗ lực vào: lưu vực sông Amazon ở Nam Mỹ, nơi có nhiều khả năng quan sát thấy các tương tác mới và nguyên bản giữa vật chủ và vi-rút và Trung Phi, nơi vật chủ mới được phát hiện có khả năng mang mầm bệnh từ động vật sang người . virus.

Poisot và các đồng nghiệp của ông hy vọng thuật toán của họ sẽ là một công cụ có giá trị trong việc ngăn chặn đợt bùng phát tiếp theo. Bằng cách xác định và giám sát các tương tác và khu vực có rủi ro cao nhất, họ tin rằng họ có thể giúp ngăn chặn các bệnh lây truyền từ động vật sang người trước khi chúng có cơ hội lây lan.

Đối với Poisot, thuật toán đại diện cho một bước tiến quan trọng trong hiểu biết của chúng ta về các bệnh lây truyền từ động vật sang người và cách ngăn chặn chúng. “Chúng tôi thực sự đang chuyển đổi những nơi mà chúng tôi phải đến và học hỏi,” anh ấy nói.

“Thay vì chỉ xem xét các nghi phạm thông thường, giờ đây chúng tôi có thể xác định các tương tác mới và bất ngờ có thể có tác động lớn đối với sức khỏe con người.”

Những phát hiện của nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Các mẫu.

Những bài viết liên quan: Hướng dẫn nhanh: Superchat ứng dụng hỗ trợ AI mới cho phép người dùng trò chuyện với DaVinci, một nhân vật lịch sử khác!