Նպատակ ունենալով ճշգրտություն
Գիտնականներն ասում են, որ արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը կարող են բարելավել գիտական գնահատականը
Քանի որ COVID-19 համաճարակը գրավել է աշխարհը, հետազոտողներն ամեն շաբաթ հրապարակում են հարյուրավոր հոդվածներ, որոնք հայտնում են իրենց գտածոները, որոնցից շատերը չեն անցել մանրակրկիտ վերանայման գործընթաց `դրանց հուսալիությունը գնահատելու համար:
Որոշ դեպքերում, վատ վավերացված հետազոտությունները զանգվածաբար ազդել են հանրային քաղաքականության վրա, ինչպես երբ ֆրանսիական թիմը հայտնեց, որ COVID- ով հիվանդները բուժվել են հիդրոքսիքլորոքինի և ազիթրոմիցինի համադրությամբ: Հայցը լայնորեն տարածվեց, և շուտով ԱՄՆ -ի հիվանդներին շտապ օգտագործման թույլտվությամբ նշանակվեցին այդ դեղերը: Այնուամենայնիվ, ավելի մեծ թվով հիվանդների մասնակցությամբ հետագա հետազոտությունները լուրջ կասկածներ են առաջացրել այս պնդումների վերաբերյալ:
Քանի որ ամեն շաբաթ հրապարակվում են COVID- ի հետ կապված այդքան շատ տեղեկություններ, ինչպե՞ս կարող են հետազոտողները, բժիշկները և քաղաքականություն մշակողները հետևել դրան:
Այս շաբաթ հրապարակված մեկնաբանության մեջ Բնության կենսատեխնոլոգիա, Նյու Մեքսիկայի համալսարանի գիտնական Թյուդոր Օփրեան, բ.գ.թ.
Բժշկության և դեղագործական գիտությունների պրոֆեսոր և ՄԱԿ -ի թարգմանական ինֆորմատիկայի բաժնի ղեկավար Օպրեան նշում է, որ պատվաստանյութ մշակելու և կորոնավիրուսի դեմ արդյունավետ բուժումներ մշակելու հրատապության զգացումը շատ գիտնականների մղեց շրջանցել ավանդական հասակակիցների վերանայման գործընթացը ՝ հրապարակելով «նախատիպեր»: ” - նրանց աշխատանքի նախնական տարբերակները` առցանց:
Թեև դա հնարավորություն է տալիս արագորեն տարածել նոր գտածոները, «Խնդիրը ծագում է, երբ որոշակի դեղամիջոցների վերաբերյալ պնդումները հայտնվում են նախատպված աշխարհում», - ասում է Օպրեան: Ի թիվս այլ բաների, վատ տեղեկությունները կարող են գիտնականներին և բժիշկներին մղել ժամանակ և գումար վատնելու ՝ կույր ցուցումներ հետապնդելու համար:
Արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը կարող են օգտվել հսկայական հաշվողական հզորությունից ՝ ստուգելու բազմաթիվ պնդումներ, որոնք ներկայացվում են հետազոտական աշխատության մեջ: Միացյալ Թագավորությունը, Հոնկոնգը, Իտալիան և Չինաստանը `Կենսատեխնոլոգիական նորարարական կազմակերպության նախագահ remերեմի Լևինի և InSilico Medicine- ի գործադիր տնօրեն Ալեքս haավարոնկովի գլխավորությամբ:
«Կարծում եմ, որ այնտեղ հսկայական ներուժ կա», - ասում է Օպրեան: «Կարծում եմ, որ մենք կանգնած ենք գործիքների մշակման շեմին, որոնք կօգնեն հավասարը հավասարի գնահատման գործընթացին»:
Չնայած գործիքները լիովին մշակված չեն, «մենք մոտենում ենք ավտոմատացված համակարգերին հնարավորություն տալ մարսել տոննա հրապարակումներ և անհամապատասխանություններ փնտրել», - ասում է նա: «Ես տեղյակ չեմ որևէ նման համակարգի մասին, որը ներկայումս գործում է, բայց մենք առաջարկում ենք համարժեք ֆինանսավորմամբ դա հասանելի դառնալ»:
Տեքստի արդյունահանումը, որի ընթացքում համակարգիչը հավաքում է տեքստերի միլիոնավոր էջեր ՝ փնտրելով որոշակի նախշեր, արդեն «չափազանց օգտակար է», - ասում է Օպրեան: «Մենք դրանում առաջընթաց ենք ապրում»:
Կորոնավիրուսի համաճարակի բռնկումից ի վեր, Օպրեան ինքն է օգտագործել հաշվողական առաջադեմ մեթոդներ ՝ պոտենցիալ հակավիրուսային ակտիվությամբ գոյություն ունեցող դեղերը նույնականացնելու համար, որը հանվել է հազարավոր թեկնածուների գրադարանից:
«Մենք չենք ասում, որ մենք ունենք բուժում հավատարմագրերի անբավարարության համար, այլ ասում ենք, որ բուժումը հասանելի է, և մենք կարող ենք բարելավել համակարգը, որն այժմ ներդրված է», - ասում է նա: «Հաջորդ տարի հնարավոր է, որ մենք կարողանանք մշակել այս տվյալների մեծ մասը և ծառայել որպես լրացուցիչ ռեսուրսներ ՝ աջակցելու հավասարը հավասարի գնահատման գործընթացին»: