人工知能と機械学習はCOVID-19と戦うために何ができるでしょうか?

現在、全世界が依然として新型コロナウイルス肺炎との激しい戦いを続けています。あらゆる技術革新と創意工夫の活用により、私たちはこの病気を克服することに一歩近づくことができるでしょう。その中で、人工知能と機械学習の技術は、COVID-19危機をより深く理解し解決する上で重要な役割を果たすことができます。特に機械学習技術は、コンピューターが人間の知能をシミュレートし、大量のデータを処理し、パターンや洞察を迅速に特定して新たな発見につながることを可能にします。

COVID-19パンデミックとの戦いにおいて、機械学習の応用は主に以下の領域に集中していることがわかりました。第一に、顧客とのコミュニケーション方法の拡大、第二に、新型コロナウイルスの感染メカニズムの理解、第三に、新型コロナウイルスの研究と対症療法の加速です。

運用モデルを迅速に拡張および適応する

従業員や顧客が自宅待機したり、社会的距離を維持したりしているため、公的機関、民間企業を問わず、あらゆる規模の組織が、より効率的に業務を運営するための新しい方法を模索しています。この変革プロセスにおいて、機械学習テクノロジーは、遠隔通信のサポート、遠隔医療の実現、食糧安全保障の保護に重要な効果的なツールを提供します。

これを実現するために、中国の Corgi データが AWS 機械学習と統合されています。 Corgi Dataは、中国疾病予防管理センターの権威ある専門家と協力し、COVID-19用のスマートQ&Aアシスタントを開発し、2020年2月3日に中国疾病予防管理センターの公式チャンネルで正式にリリースされました。中国疾病予防管理センターや国家衛生委員会などの公式チャンネルからの権威ある情報を活用し、専門文献やシソーラスと組み合わせ、機械学習、自然言語処理、ナレッジグラフ技術を使用して専門情報を構造化、統合、分類し、新型コロナウイルス肺炎の予防のためのナレッジグラフを構築しました。彼らは迅速に高精度な新型コロナウイルス肺炎インテリジェント質疑応答システムを構築し、一般の人々、新型コロナウイルス肺炎患者、医師が共通の問題を解決し、権威ある予防・制御知識を得るための便利な方法を提供しました。 COVID-19スマート質疑応答アシスタントは発売以来、毎日平均数千人の患者と医師にサービスを提供しており、合計で数十万件の質問を解決しています。

食品サプライチェーンの混乱を避けるために、食品加工業者と政府は、地元農業の健全性をリアルタイムで把握する必要があります。 AWSの別の顧客である農業技術の新興企業Mantle Labsは、パンデミック中の英国の食品サプライチェーンの正常な運営を確保するため、最先端のAI作物監視ソリューションを小売業者に3か月間無料で提供した。この技術は、作物の衛星画像を評価し、農家や小売業者に潜在的な問題を早期に警告することで、供給、購入、在庫計画をより適切に管理できるようにします。この機能は、プラットフォーム上に導入されたカスタマイズされた機械学習モデルによって可能になり、複数の衛星からの画像を融合することで農業状況をほぼリアルタイムで評価できるようになります。

COVID-19の感染メカニズムの研究

機械学習は、研究者や実務者が大量のデータを分析して COVID-19 の拡散を予測するのにも役立ち、それによって流行の早期警告を発し、感染しやすい集団を特定することができます。以前、カリフォルニア州のチャン・ザッカーバーグ・バイオハブの研究者らは、検出されていないCOVID-19感染者数とそれが公衆衛生に与える影響を推定するモデルを構築した。この調査は世界中の12の地域を対象としました。機械学習技術を使用し、AWS 診断開発プログラムと連携して、ウイルスが人口に広がる際にどのように変異するかを分析し、見逃された感染の数を推測することで、検出されていない感染を定量化する新しい方法を開発しました。

感染拡大が始まった当初、人工知能技術を使って感染拡大を検知することに注力するカナダのスタートアップ企業で、AWSの顧客であるBlueDotは、呼吸器疾患の突然の感染拡大について早期警告を発した最初の企業の1つだった。同社は機械学習アルゴリズムを使用して、65 の言語でのニュース報道、航空会社のデータ、動物の病気のネットワークを精査し、病気の蔓延を予測します。その後、疫学者はデータ結果を検討し、結論が科学的観点から意味をなすかどうかを検証します。 BlueDot はこれらの調査結果を使用して、医療システム担当者、航空会社、病院に洞察を提供し、リスクをより適切に予測および管理できるようにします。

機械学習は、関係するリーダーシップ組織が COVID-19 パンデミックに関してより情報に基づいた意思決定を行うのにも役立っています。今年 3 月、元ホワイトハウス主任データサイエンティストの DJ パティル氏が率いるボランティアの専門家チームが AWS に支援を求め、COVID-19 の潜在的な影響をシミュレートし、「病床は何床必要か」などの質問に対する答えを見つけるためのシナリオベースの計画ツールの構築を AWS が支援してくれることを期待しました。または「自宅待機命令はどのくらいの期間発令すべきか？」全国の知事が感染者数、感染者数、入院者数を把握し、より適切な対応計画を立てられるよう、オープンソース モデルを拡張する必要がある。同局はAWSおよびジョンズホプキンス大学ブルームバーグ公衆衛生大学院と緊密に連携し、モデルをクラウドに移行し、わずか数時間で複数のシナリオを処理し、モデルを全50州以上に拡張して、コロナウイルスの世界的な蔓延に直接影響を与える決定を下すのに貢献しました。

さまざまな機関も、特に脆弱なグループを対象に、新型コロナウイルスの感染拡大を抑制する方法を研究している。 AWS は人工知能のスタートアップ企業 Closedloop と提携し、医療データに関する同社の専門知識を活用して、COVID-19 による重篤な合併症を発症するリスクが高い患者を特定します。 Closedloop は、COVID-19 による重篤な合併症を発症するリスクが高い人を特定できる AI ベースの予測モデルである COVID-19 感受性指数「C-19 指数」を開発し、オープンソース化しました。この指数は、医療システム、ケア管理機関、保険会社によって、高リスクグループを特定し、手洗いや社会的距離の確保を強調するよう呼びかけ、食料、トイレットペーパー、その他の必需品を提供し、自宅で隔離して自らを守るのを支援するために使用されている。

COVID-19の研究と治療を加速する

医療機関や研究者は、新型コロナウイルスに関する情報が指数関数的に増加し、対症療法に有効な情報を得ることが困難になっているという問題に直面している。この目的のために、AWS は機械学習テクノロジーを活用した検索ウェブサイト「COVID-19 データ検索ツール (CORD-19 Search)」をリリースしました。このツールを使用すると、研究者は大量の研究論文や文書を迅速かつ簡単に検索して、「唾液中の新型コロナウイルスのレベルが最も高くなるのはいつですか?」などの質問に対する答えを見つけることができます。 AWS COVID-19 検索ツールは、Allen Institute for AI の 128,000 件を超える研究論文やその他の資料を含む、オープンで検索可能な COVID-19 データセットに基づいて構築されています。このような機械学習ソリューションは、構造化されていないテキストから関連する医療情報を抽出し、強力な自然言語クエリ機能を提供して、研究者が有用な情報を迅速に発見できるように支援します。

一方、医療画像の分野では、研究者が機械学習を利用して画像内のパターンを識別し、医師が病気を早期に発見して診断できるようにしています。

中国では、スマート遠隔心電図プラットフォームと専門相談サービスに注力するスタートアップ企業である Yitikang が、ネットワーク化された専門心電図機器とクラウドベースの遠隔医療プラットフォームを通じて、中小規模の医療機関が専門医のリソース不足の問題を解決できるよう支援しています。 AWS の機械学習サービスを使用して AI トレーニングと推論のシナリオを迅速に構築し、モデルトレーニングの速度を向上させました。このCOVID-19パンデミックの間、多くの重篤患者が心臓合併症に苦しんでいたため、Yitikangのインテリジェント遠隔ECGプラットフォームは、医師が心臓の損傷を常に監視することが不便な隔離病棟の多くの患者にサービスを提供しました。さらに、多くの大病院が一般診療を縮小または中止する一方で、一次医療機関にもサービスを提供し、患者が自宅でA級病院レベルの専門診断を受けられるようにすることで、心臓疾患の初期診断とトリアージを迅速に完了し、誤診や診断漏れを減らし、真に患者を草の根レベルに保ち、地域間の感染リスクを大幅に減らしています。

機械学習は、COVID-19の治療に役立つ可能性のある薬の発見を加速させるのにも役立つ可能性がある。

XtalPi は深圳に本社を置き、北京とボストンに支社を持つ、コンピューティングを活用して医薬品の研究開発におけるイノベーションを推進するテクノロジー企業です。同社は新型コロナウイルス感染症のパンデミック発生後、米食品医薬品局（FDA）の審査を通過した市販薬約3000種類と漢方薬の原料1万種類以上を迅速にスキャンして新たな用途を探り、新型コロナウイルスに治療効果がある可能性のある薬183種類を発見することに成功した。その後、Jingtai Technologyはこれらの薬物の活性をランク付けし、さらに正確な計算方法を使用して最終的に38種類の薬物を特定しました。 Jingtai Technology は、クラウドベースのインテリジェント医薬品開発プラットフォームである Intelligent Digital Drug Discovery and Development (ID4) により、大規模な医薬品スクリーニングを迅速に完了できます。このプラットフォームでは、Jingtai Technology は AWS GPU コンピューティングインスタンスに基づく自社開発の機械学習フレームワークを通じて、大規模なモデルトレーニングとパラメータの最適化を実現します。同時に、AI モデルの研究と設計の初期段階で、Jingtai Technology の科学者チームは Amazon SageMaker サービスを通じてモデルとパラメータを迅速に検証することができ、その使いやすいインタラクティブ インターフェースによってアルゴリズム開発の効率が向上しました。

AWSの顧客である英国の人工知能企業BenevolentAIも、薬物治療の研究を行うために、人工知能技術を使って新型コロナウイルスに対する人体の反応を理解している。彼らは、すでに承認されている薬のうちどれが新型コロナウイルスを抑制する可能性があるのか​​を判断するために、人工知能による創薬プラットフォームを使った調査を実施した。彼らは機械学習を利用して、遺伝子、病気、薬物の間の本質的な関係を取得し、一群の薬物化合物を選別しました。わずか数日で、BenevolentAI は、検査した多くの薬剤の中で、現在関節リウマチの治療に使用され、イーライリリーが所有するバリシチニブが最良の候補であることを発見しました。バリシチニブは現在、米国立アレルギー感染症研究所（NIAID）で後期臨床試験が行われており、COVID-19の潜在的治療薬としての有効性と安全性を研究している。医薬品が臨床試験に入るスピードは、COVID-19パンデミックの緊急性と、新しい治療法の発見を促進する上での人工知能技術の重要性を反映しています。

私は、機械学習が私たちの最大の課題を解決するのに役立つ可能性を秘めていると常に信じてきました。世界が協力し合うことで、この可能性はますます大きくなると私たちは信じています。この困難な時期に、私たちが世界規模で協力し、イノベーションを継続することで、機械学習がCOVID-19と戦う新しい方法にさらに貢献できるようになることを願っています。

著者について:

Swami Sivasubramanian は現在、Amazon Cloud Service AWS の副社長を務めており、人工知能と機械学習の分野でのビジネスを担当しています。以前はAWSのNoSQLデータベースのゼネラルマネージャーを務め、ビッグデータ事業も担当していました。スワミ氏は 250 件を超える発明特許を保有し、40 件を超える科学論文を発表しており、いくつかの学術グループや業界団体の会員でもあります。現在、Swami のチームは、機械学習アルゴリズムとディープラーニング フレームワーク、機械学習プラットフォーム レイヤー サービス、AI アプリケーション サービスなど、機械学習テクノロジー スタックのすべてのレベルを全面的に担当しています。

注目すべきは、Swami が CloudFront、Amazon RDS、Amazon S3、Amazon の Paxos ベースのロック サービス、そして初期の Amazon Dynamo など、30 を超える AWS クラウド サービスを開発してきたことです。 Swami 氏と Werner Vogels 氏は、Association for Computing Machinery 殿堂賞を受賞した Amazon Dynamo 論文の主執筆者です。

スワミ氏は、Amazon SageMaker 機械学習サービスのアイデアは 2015 年にインドで休暇を過ごしていたときに思いついたと述べています。当時、機械学習はホットな話題ではありませんでした。インドでの4週間の休暇中、時差のせいで「時間を過ごす」何かを見つけなければなりませんでした。そこで、眠れない夜の間に、スワミは人工知能の応用シナリオについて考え始め、機械学習アルゴリズムを構築できるかどうか試してみたかったのです。約 4 週間で、私はディープラーニングのアルゴリズムとアプリケーションを独学し、「AWS が人工知能と機械学習を実装する方法」というタイトルの論文を書きました。

1 か月後、スワミはシアトルに戻りました。そこでは 10 人以上の人々がスワミの考えをもっと聞きたくて待っていました。当時、Amazon は社内で機械学習を使用していましたが、外部組織へのサービスとして提供することはまだ検討していませんでした。当時、スワミ氏は AWS の幹部であり、機械学習に関する彼の論文は商業的に重要であったため、チームを率いて人工知能と機械学習をクラウド サービス製品に組み込み、機械学習サービスのインフラストラクチャを構築する権限を与えられました...

実際、テクノロジーとエコロジーの継続的な進化、およびアプリケーション シナリオの継続的な探索により、機械学習は徐々に冷たい実験室から抜け出してきました。絶えず変化するインターネット アプリケーションであれ、革新的な企業変革であれ、機械学習は広く使用され、徐々にビジネスを推進する重要なテクノロジーになってきています。

2020年7月9日、世界人工知能会議2020クラウドサミットが始まります。 Swami Sivasubramanian 氏も AWS を代表してオンラインで参加し、「ルールを破る: あらゆる場所での機械学習」と題した講演を行い、機械学習に関するあらゆる情報を披露します。