ההתקדמות במודלים מונעים AI משפרת את תחזיות ההתפרצות, אך ההצלחה תלויה בנגישות נתונים.
לִלמוֹד: בינה מלאכותית למודל מגפות מחלות זיהומיות. קרדיט תמונה: Shutterstock AI Generator / Shutterstock.com
בינה מלאכותית (AI) שיפרה משמעותית את החיזוי של הופעתה והעברה פתוגנית. לאחרונה טֶבַע המחקר מדגיש כי המשך ההצלחה של טכנולוגיה זו תלויה בשקיפות נתונים ובעלויות ההדרכה.
כיצד משתמשים ב- AI בתחום הבריאות?
אפידמיולוגיה של מחלות זיהומיות מתמקדת בהופעה והעברת מחלות זיהומיות בקרב האוכלוסייה והאסטרטגיות למניעה, שליטה והפחתת התפרצויות מחלות.
פותחו מספר רב של יישומים מבוססי AI לתמיכה בבריאות האדם, כולל אבחון מטופלים, תמיכה החלטות ברופאים ותחזית סיכון למחלות ברמה האישית. נכון לעכשיו, AI שימש במידה פחותה באפידמיולוגיה של מחלות זיהומיות, אשר ניתן לייחס לאתגרים בהשגת נתונים גדולים, סטנדרטיים ומייצגים חיוניים להכשרה והערכת מודלים של AI או מכונה (ML) עם פרמטרים משתנים.
עם זאת, דגמי AI חדשים יותר קשורים למיומנות רבה יותר, גם כאשר נלמדים עם כמות קטנה יותר של נתונים כדי לענות על שאלות אפידמיולוגיות.
הפוטנציאל של יישומי AI באפידמיולוגיה של מחלות זיהומיות
בשלבים המוקדמים של כל התפרצות זיהומית, חשוב מאוד להבין את חומרת המחלה ואת פוטנציאל המגיפה של הפתוגן. מכיוון שהרצף האמיתי של האירועים והמיקום של הזיהום המקורי לרוב אינם בטוחים, החוקרים חווים לעתים קרובות קשיים באומדן תקופת הדגירה ועוצמת ההעברה מנתוני תצפית.
הגדלת הנתונים בייסית הייתה לא יסולא בפז לשיפור הסקת הפרמטרים. יתר על כן, שילוב AI בגישת הגדלת הנתונים בייסית שיפר משמעותית את המדרגיות וההשלכה של המודלים.
מודלים של העברת מחלות מכניסטיות וחצי מכניסטיות מקובלות מספקות תובנות חשובות לגבי העברה נגיפית ומשמשים לפיתוח תרחישים נגפיים. עם זאת, מודלים אלה קשורים לעלויות חישוביות ניכרות, הנובעות בחלקן מהמורכבות הנרחבות המעורבות בשיטות מספריות והסקה במרחב פרמטרים ממדי גבוה.
ההתקדמות האחרונה במודלים של AI מציעה אפשרות להאיץ מסקנות על ידי שימוש בהסקה משתנה, ובכך לשפר את מורכבות המודל והריאליזם של המודל. שיטות מוארות AI יכולות להפחית פוטנציאל זמני ריצת מודלים משבועות לשעות, מה שיכול ליצור הזדמנויות רבות יותר להבנת אסוציאציות פוטנציאליות בין הטרוגניות העברה פרטנית לתוצאות ברמת האוכלוסייה.
רשת העצבית הגרפית (GNN) היא מערכת AI מבטיחה שיכולה לשפר את ההבנה והחיזוי המדויק של דינמיקת המחלות הזיהומיות. לאחרונה, דגמי GNN ניבאו במדויק את מחלת Coronavirus 2019 (COVID-19) לאזור ושיעורי מחלות דמויי שפעת.
מודלים של AI מיושמים גם על נתונים גנומיים כדי להבהיר שושלות נגיף, מקור נגיפי, פתוגניות, העברה ופוטנציאל הפתוגן להתחמק מתגובות חיסוניות. מודלים אלה שיפרו את הדיוק של ההסקה הפילוגנטית, ובכך הציעו אפיון מדויק של תהליך הזיהום.
כיצד AI מסייע לקובעי המדיניות לקבל החלטות בריאות הציבור?
במהלך מגיפת מחלות זיהומיות, לעתים קרובות מתקבלות החלטות מדיניות על בסיס הערכות של מספר המקרים הנוכחיים ותחזיות המקרים העתידיים. חשוב לציין כי נתוני מעקב מגיפה מושפעים כמעט תמיד מהטיות בדיווח, בדיקות ודגימה.
במהלך מגיפת ה- COVID-19, החוקרים האיצו באופן משמעותי את ההתקדמות לקראת פיתוח מודלים סטנדרטיים וקפדניים יותר המאפשרים לקובעי המדיניות לקבל החלטות מתאימות לבריאות הציבור. דגמי יסוד מרשתות עצביות עמוקות גדולות הם גישה עוצמתית לחקור ולהבהיר נתוני מעקב סדרת זמן.
גישות ML ו- AI חדשות צמצמו משמעותית את הזמן הנדרש להפעלת מודלים אפידמיולוגיים לניתוח תרחישים מורכבים וחוסר הוודאות הסטטיסטית שלהם. דגמי שפה גדולים (LLM) מספקים סיכומים של מודלים כמותיים מורכבים המותאמים אישית להעדפותיו של מקבל החלטות.
השימוש המוצלח והמתאים בכלי AI תלוי בניתוח וברזולוציה מדוקדקת של אתגרים אתיים מרכזיים. לדוגמה, כלי AI למוכנות ומניעה מגיפה תלויים במידה רבה בפרקטיקות הוגנות לאיסוף, אחסון ושיתוף נתונים, מכיוון שהדבר מבטיח נגישות רחבה של דגמי AI.
מגבלות והמלצות
דגמי AI הנוכחיים לרוב אינם מצליחים לספק תובנות מכניסטיות לגבי תהליך ההעברה, חסרים את הכוח לחזות מעבר לנתונים ותרחישים שנצפו בעבר, ואינם יכולים להעביר שאלות ומושגים אפידמיולוגיים מרכזיים. בעתיד ניתן היה לפתח עוזר מחלות זיהוי AI על ידי שילוב מודלים של משימות בודדות במודלים יסודיים כלליים יותר.
היתרונות הפוטנציאליים של AI בבריאות הציבור תלויים בזמינות ובנגישות של נתונים מייצגים. מסגרת אתית נחרצת לאחסון ושיתוף נתונים חיונית ליישומים מצליחים של AI באפידמיולוגיה.
לאחר מגיפת ה- COVID-19, הפכו נתונים משמעותיים יותר כדי ללמד מודלים חדשים של AI. עם זאת, נתוני מעקב שגרתיים למחלות זיהומיות נותרו בלתי נגישים לקהילה הרחבה יותר, המונעת התפתחות של מערכת דוגמנות מחלות משופרת.
היישום המגביל של דגמי AI יוחס לעלויות אימונים גבוהות. שקיפות נתונים חזקה ושיתוף אתי יהיו חיוניים לפיתוח מודלים חדשים מדויקים ביותר בעלות מופחתת.
