AIは次のパンデミック対策にどれだけ役立つのでしょうか?

アストラゼネカAIはコロナウイルスの新しい変異体の追跡と準備にますます活用されているこれは「疾病X」と呼ばれており、一部の専門家はほぼ確実に起こると予測している次の世界的パンデミックだ。 ある予測によれば、今後10年間で、新型コロナウイルスと同規模の新たな流行が起こる可能性は4分の1あるという。 それはインフルエンザやコロナウイルス、あるいはまったく新しいものである可能性があります。もちろん、COVID-19は世界中で何百万人もの人々に感染し、死者を出したため、恐ろしい見通しです。では、AI はそれを軽減するのに役立つのでしょうか?カリフォルニアの研究者たちは、ソーシャルメディアの投稿を調べて将来のパンデミックを予測するAIベースの早期警報システムを開発している。 カリフォルニア大学アーバイン校（UCI）とカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者らは、米国国立科学財団のパンデミック予防のための予測情報助成プログラムに参加している。これは、「将来のパンデミックの影響を特定、モデル化、予測、追跡、緩和することを目的とした」研究に資金を提供します。このプロジェクトは、公衆衛生の動向を監視するために2015年以降に収集された23億件の米国のTwitter投稿を検索できるデータベースなど、UCIとUCLAの研究者による以前の研究を基に構築されています。チェン・リー教授はカリフォルニア大学アーバイン校（UCI）のコンピューターサイエンス学部でこのプロジェクトの先頭に立っている。教授によると、彼らは過去数年間にわたり、X（旧称Twitter）で数十億件のツイートを収集してきたという。 このツールは、どのツイートが意味のあるものかを判断し、アルゴリズムをトレーニングすることで、将来のパンデミックの初期兆候を検出し、今後の発生を予測し、特定の公衆衛生政策の潜在的な結果を評価するのに役立つとチェン教授は言う。「私たちは、ソーシャルメディアのストリームから、今後の流行の兆候となる可能性のある重要なイベントを識別し、分類するための機械学習モデルを開発しました。」このツールは公衆衛生局や病院を対象としており、「ウイルスの拡散に対する治療の効果を評価する」こともできると彼は言う。 ただし、問題がないわけではありません。たとえば、一部の国ではアクセスできないプラットフォームである X に依存しています。 「米国外でのデータの入手可能性はまちまちだ」とチェン教授は認める。「これまでは米国内に焦点を当ててきました。世界の他の地域に調査範囲を広げる際には、データの不足と潜在的な偏りを克服できるよう取り組んでいます。」ハーバード大学医学部とオックスフォード大学が開発した「EVEScape」と呼ばれるAIツールは、コロナウイルスの新しい変異体についての予測を行っている。研究者らは2週間ごとに新たな変異体のランキングを発表しており、このツールはHIVやインフルエンザを含む他のウイルスについても正確な予測を行っていると主張している。「私たちのアプローチのユニークな強みの一つは、パンデミックの初期段階で使用できることです」と、EVEScapeの開発に関わった元ポスドク研究員のニッキ・タダニ氏は言う。「ワクチン製造業者にとっても、また治療薬、特に抗体を特定しようとしている人々にとっても、1年後にどんな変異が起こる可能性があるかを早期に把握するのに役立つ可能性がある。」ゲッティイメージズAIは抗体を特定するために使用されており、新しいワクチンの製造に使用できる。これは、アストラゼネカのデータサイエンスおよび AI R&D 担当副社長、ジム・ウェザラル氏が指摘した点です。この製薬大手は、AI を活用して新しい抗体の発見を加速させている。抗体は、体内の免疫システムが有害物質と戦うために使用するタンパク質で、新しいワクチンの製造に使用できる。ウェザラル氏は、同社は「抗体のライブラリーを生成、スクリーニングし、最高品質の予測結果を研究室に持ち込むことで、検査が必要な抗体の数を減らし、標的抗体のリードを特定する時間を3か月から3日に短縮できる」と述べている。 これはパンデミックへの備えに役立つ、と彼は言う。「なぜなら、COVID-19で見られたように、ウイルスの潜在的な不安定性は、急速に変異する標的に対応するために、候補を特定するより迅速な方法が必要であることを意味するからです。」EVEScapeに資金提供しているオスロに本部を置く感染症流行対策イノベーション連合（CEPI）は、AIを伝染病やパンデミックへの備えと対応という目標達成に役立つツールとみている。「私たちはできる限り幅広く万全の準備をする必要がある」とCEPIのプログラムおよび革新技術担当ディレクター、ユン・インキュ博士は言う。 「そして AI が行うことは、その準備プロセスをスピードアップすることです。」 しかし、AIはまだ発展し、成熟する必要があると彼は言う。「AIは依然として入力される情報に依存しており、実際にすべての情報を持っていると言う人はいないと思います。 「たとえAIが評価し、分析し、そこから予測しようとしたとしても、それは入力された情報に基づくものになります。AIはツールであり、そのツールは次のパンデミックへの備えの質とスピードを高めることができるさまざまな活動に適用できます。」 「[But] 「AIが次のパンデミックを遅らせたり防いだりできると言うのはおそらく間違いでしょう。AIをどこに適用するかは人間次第です。」世界保健機関（WHO）のフィリップ・アブデルマリク博士も、AIの有効性において人間が果たす役割を強調している。 WHOの情報・革新・統合部門の責任者である同氏は、AIには明確な価値があると語る。例えば、AIは特定の症状に関する会話を拾い上げ、政府が公式に発表する前に潜在的な脅威を察知することができる。また、人々がインターネット上で潜在的に危険な治療法を推奨している場合、WHOが介入する可能性があり、それが広まる可能性がある。 しかし、彼はその利点を理解している一方で、課題についてもすぐに指摘します。 彼は、AI が私たちに代わって決定を下すことはないと常に注意していると語る。さらに、アブデルマリク博士は AI の倫理的使用と公平な代表権をめぐる問題についても懸念している。「私がレビューしていない大量の情報を入力した場合、その情報に多くの誤情報が含まれたり、特定のサブグループのみを代表する情報が含まれていたりすると、私が得る情報も一部のサブグループのみを代表するものになったり、多くの誤情報が含まれたりすることになります。 「つまり、古い格言の『ゴミを入れればゴミが出る』ということだ。」誰がフィリップ・アブデルマリク博士は、AIではなく人間が決定を下す必要があると述べている。しかし全体的には、AIの進歩もあり、次のパンデミックに対して我々はより良い立場にいると専門家は考えている。「このパンデミックは、この分野について考える多くの人々にとって、一種の警鐘だったと思います」とニッキ・タダニは言う。 「私たちのモデル [AI tool EVEScape]疫学についての考え方や、パンデミック前に得られるデータをどのように活用するか、そしてそれをパンデミック中に得られるデータと統合するかについて、私たちがどのように考えるかをさらに洗練させるための多くの努力により、将来のパンデミックへの対応能力について自信が持てるようになりました。」 しかし、将来のパンデミックに備えるためには、これまで取り組んできた基礎生物学やモデリングだけでなく、より広い意味での疫学や公衆衛生の分野でも、まだ長い道のりが残っていると彼女は言う。「私たちの状況は3年前よりもずっと良くなりました」とアブデルマリク博士は言う。 「しかし、次のパンデミックが発生したときに私たちを助けてくれるのはテクノロジーよりも重要なものがあります。それは信頼です。「私にとってテクノロジーは、私たちの制約要因ではありません。私たちは人間関係、情報共有、信頼の構築に真剣に取り組む必要があると思います。私たちはそう言い続けていますし、誰もがそう言っていますが、私たちは実際にそれを実行していますか？」 #AIは次のパンデミック対策にどれだけ役立つのでしょうか