Veštačka inteligencija je novi dodatak alatima istraživača zaraznih bolesti. Ipak, za samo pola decenije, veštačka inteligencija je ubrzala napredak u nekim od najhitnijih pitanja medicinske nauke i javnog zdravlja. Istraživači u ovoj oblasti kombinuju znanje o životnim naukama sa veštinom u računarstvu, hemiji i dizajnu, zadovoljavajući višedecenijske pozive na interdisciplinarne taktike za lečenje ovih poremećaja i zaustavljanje njihovog širenja.
Bolesti su „zarazne“ kada su uzrokovane organizmima, uključujući parazite, viruse, bakterije i gljivice. Ljudi i životinje mogu da se zaraze zaraznim bolestima iz svog okruženja ili hrane, ili kroz međusobne interakcije. Neki, ali ne svi, su zarazni.
Infektivne bolesti su nerešiv globalni izazov, koji postavlja probleme koji nastavljaju da rastu po težini čak i kada nauka nudi stabilan tempo rešenja. Svet nastavlja da postaje više međusobno povezan, dovodeći ljude u nove vrste i nivoe odnosa, a klimatska kriza izbacuje ekološke i ekološke mreže iz ravnoteže. Bolesti koje su se nekada lečile lekovima postale su otporne, a otkrivanje novih lekova je skuplje nego ikada. Neravnomerna distribucija resursa znači da su određeni delovi sveta višegodišnja žarišta bolesti kojih se drugi nikada ne plaše.
Cezar de la Fuente donosi stručno oko kako je veštačka inteligencija transformisala istraživanje zaraznih bolesti u delu objavljenom u časopisu Science sa koautorima Feliksom Vongom i Džejmsom Dž. Kolinsom sa MIT-a.
Predsednički docent na Odseku za bioinženjering i Odeljenju za hemijsko i biomolekularno inženjerstvo na Fakultetu inženjerskih i primenjenih nauka Univerziteta u Pensilvaniji, sa dodatnim primarnim imenovanjima u psihijatriji i mikrobiologiji u okviru Medicinskog fakulteta Perelman, de la Fuente donosi višestruku perspektivu svom pregledu terena.
U radu, de la Fuente i koautori procenjuju napredak, ograničenja i obećanja istraživanja veštačke inteligencije i zaraznih bolesti u tri glavne oblasti istraživanja: otkrivanje antiinfektivnih lekova, biologija infekcije i dijagnostika zaraznih bolesti.
Sa sofisticiranim algoritmima i mašinskim učenjem, AI može analizirati ogromne skupove podataka i identifikovati obrasce koji bi inače bili neprimetni ljudskim istraživačima. Ovaj pristup zasnovan na podacima ubrzava skrining i izbor obećavajućih lekova, ubrzavajući razvoj efikasnih tretmana za zarazne bolesti.
Analizom složenih bioloških podataka, AI algoritmi mogu otkriti zamršene interakcije između infektivnih organizama i imunog sistema domaćina. Ovo novootkriveno razumevanje pruža ključne uvide u mehanizme bolesti, dinamiku prenosa i interakcije domaćin-patogen, informišući razvoj ciljanih intervencija i preventivnih strategija.
Tehnologije koje pokreće veštačka inteligencija imaju potencijal da revolucionišu tačnost i efikasnost dijagnostičkih alata. Korišćenjem algoritama za mašinsko učenje, AI može analizirati medicinske slike, genomske podatke i kliničke zapise kako bi precizno otkrio i predvideo ishode bolesti. Ova transformativna sposobnost omogućava ranije i tačnije dijagnoze, olakšavajući pravovremene intervencije lečenja i smanjenje širenja zaraznih bolesti.
