Алгоритмы ранжирования и картографические сервисы могут помочь здравоохранению

    Фармацевтические компании используют элементы алгоритмов «искусственного интеллекта» для отбора формул-кандидатов с конца 1990-х годов. Однако, исследование, опубликованное в журнале Американского химического сообщества, показало, что даже элементарные алгоритмы ранжирования могут предсказать эффекты лекарства более точно, чем алгоритмы, используемые в настоящее время.

    На общем уровне новый алгоритм работает в той же последовательности, что и старый. Сначала, он собирает данные об успешных и не успешных формулах-кандидатах. Затем, он вычисляет ряд математических функций, каждая из которых определяет числовой рейтинг для каждой формулы-кандидата. В конце, система отбирает те функции, которые наиболее точно отобразили рейтинг, соответствующий реальной успешности потенциального лекарства.

    Разница в работе технологий состоит в том, как именно алгоритмы оценивают точность прогноза. В то время как более старые методы оценивают самую точную функцию, они рассматривают каждую из них по отдельности и стараются определить, какая из них лучше описывает удачу или неудачу формулы. Алгоритм, представленный исследователями MIT, рассматривает цифровые оценки парами, располагая все функции в порядке от наибольшей до наименьшей точности, т.е., ранжирует их.

    «Критерий, который мы берем за основу — самый простой критерий ранжирования, который можно создать», — комментирует исследование исполнитель проекта, докторант Лаборатории компьютерных наук и изучения искусственного интеллекта, Шивани Агравал. Тем не менее, в экспериментальной оценке эффективности существующих лекарственных формул, алгоритм показал свою высокую эффективность, превосходящую все используемые технологии. Улучшения, которые нужно внести в проект не значительны, однако успех такой относительно простой разработки открывает большое будущее перед применением более сложных алгоритмов ранжирования в фармацевтической промышленности.

    Мощные компьютеры в сочетании с картографическими сервисами могут помочь отследить распространение патогенных микроорганизмов во времени и пространстве и в будущем вызвать революцию в области санитарно-гигиенических наук, помогая точно предсказать распространение эпидемий.

    Новое веб-приложение под названием Supramap помогает картировать генетические мутации среди различных штаммов микроорганизмов, в частности вируса птичьего гриппа.

    «Supramap делает нечто большее, чем просто ставит точку на карте — он отслеживает эволюцию микроба, — прокомментировал разработку Дэниел A. Джейнис, автор документа, доцент государственного университета Огайо. — Мы «упаковали» инструменты в простую в использовании форму веб-приложения так, что вам не нужны доктора эволюционной биологии и компьютерных наук, чтобы понять траекторию и распространение заболевания».

    «Инструмент обладает высоким потенциалом прогнозирования, — говорит Вард Виллер, куратор кафедры зоологии беспозвоночных в Американском музее естественной истории. «Если перемещение микроба связано с перелетами птиц, а эти маршруты видоизменяются благодаря изменениям климата, мы можем предсказать где возможна следующая вспышка заболевания».

    Работая одновременно на двух мощных компьютерных системах в государственном университете Огайо и Компьютерном центре Огайо, Supramap использует генетическую информацию для изучения вспышек инфекционных заболеваний на новом уровне. Приложение сопоставляет генетические связи патогенов с географической информацией таким образом, что исследователи могут проследить распространение заболевания среди различных носителей и выявить ключевые мутации во времени и пространстве. Задав ряд «сырых» генетических последовательностей, пользователи Supramap, могут получить построенное филогенетическое дерево, отображающее развитие микробов. Полученное дерево проецируется на карту Google Earth, где его можно просмотреть в контексте географического распространения эпидемии. Каждая эволюционная ветка отмечена на карте и имеет временные параметры. Всплывающие окна и цветовая маркировка показывает, как именно микробы мутировали во времени и пространстве, заражая все новых носителей.

    По материалам Next Big Future

    Основатель Searchengines.ru. С 2005 по 2014 год работал генеральным директором компании "Яндекс.Украина". Основатель и директор крупнейшего коворкинга Одессы — "Терминал 42". Ведет блог, участвует в подкастах. Больше ничего не умеет.