كيف ساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بموجات كوفيد-19

يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بمتغيرات SARS-CoV-2 التي من المحتمل أن تسبب موجات جديدة من العدوى.

النماذج الحالية المستخدمة للتنبؤ بديناميكيات انتقال الفيروس لا تتنبأ بانتشار متغير معين، بحسب ما نشر على موقع ميديكال إكسبريس.

عوامل انتشار كورونا

درس ريتسيف ليفي وزملاؤه العوامل التي يمكن أن تشكل انتشار الفيروس بناءً على تحليل 9 ملايين تسلسل جيني لـ SARS-CoV-2 تم ​​جمعها بواسطة المبادرة العالمية لتبادل بيانات أنفلونزا الطيور (GISAID) من 30 دولة، إلى جانب البيانات. على معدلات التطعيم. معدلات الإصابة وعوامل أخرى.

ونشرت النتائج في مجلة PNAS Nexus.

تم استخدام الأنماط التي انبثقت عن هذا التحليل لبناء نموذج تقييم المخاطر القائم على التعلم الآلي.

يمكن للنموذج اكتشاف 72.8% من المتغيرات في كل بلد والتي ستسبب ما لا يقل عن 1000 حالة لكل مليون شخص في الأشهر الثلاثة المقبلة بعد فترة مراقبة مدتها أسبوع واحد فقط بعد الكشف.

ويرتفع هذا الأداء التنبؤي إلى 80.1% بعد أسبوعين من المراقبة.

من بين أقوى العوامل التي تنبئ بأن المتغير سيصبح معديًا هي المسار المبكر للعدوى التي تسببها المتغير، والطفرات الشوكية للمتغير، ومدى اختلاف طفرات المتغير الجديد عن طفرات المتغير الأكثر شيوعًا خلال فترة المراقبة.

من الممكن توسيع نهج النمذجة …