„Norint patikrinti kiekvienos potencialios vakcinos nuo COVID-19 veiksmingumą, nuolat vyksta bandymai su tūkstančiais savanorių. Šiame etape dirbtinis intelektas pasitelkiamas kaip labai galingas įrankis, leidžiantis greitai apdoroti milžiniškus duomenų kiekius, atrandant reikšmingus tarpusavio ryšius, kurių žmogus taip gretai pastebėti negalėtų“, – pasakoja „Bitės Profas“ Martynas Vrubliauskas.
Brangų laiką taupantis viruso tyrimas
Vienas iš pirminių ir svarbiausių vakcinos kūrimo etapų – filtravimas. Jis svarbus tam, kad būtų galima atrinkti potencialias vakcinas remiantis ankstesniais tyrimais. Pasitelkdami dirbtinį intelektą, mokslininkai ir gydytojai gali apdoroti milžiniškus kiekius duomenų daug greičiau ir tiksliau nei rankiniu būdu. Dirbtinis intelektas taip pat naudojamas atliekant DNR sekos nustatymą.
„Remiantis žmogaus organizmo savybėmis, DNR analizė atliekama tam, kad būtų galima atlikti genetinio suderinamumo ir imuninio atsako testus. Kalbant paprasčiau, nuspėti, kurios potencialios vakcinos galėtų tikti didžiajai daliai visuomenės. Tokiu būdu sutaupoma daug laiko ir lėšų“, – sako „Bitės“ išmaniųjų įrenginių ekspertas.
Kuriant vakciną, dirbtinis intelektas taip pat leidžia greičiau pastebėti bet kokius proceso eigoje atsiradusius pokyčius, galinčius turėti įtakos jos kokybei. Taigi mokslininkai gali greitai reaguoti ir atlikti būtinus patobulinimus, kad iki tol įdėtas darbas nenueitų perniek.
Efektyvesnis žmonių testavimas
Labai svarbus ir antrasis etapas – vakcinos testavimas su žmonėmis. Skirtingi pacientai skirtingai reaguos į vakciną, nes skiriasi jų organizmas, įtakos turi ir amžius, ligos istorija, genetiniai veiksniai. Todėl tyrimai turi būti pakankamai išsamūs, kad įtrauktų ir tuos pacientus, kurie po vakcinos gali pasijusti blogai.
„Pasitelkdami dirbtinį intelektą, mokslininkai gali pradėti analizuoti šiuos atvejus dar prieš atliekant gyvus testavimus. Tam tikri algoritmai leidžia nustatyti ir atrinkti antikūnus kovai su virusu, taip gerokai paspartinant vakcinos kūrimo procesą. Todėl vėliau, atliekant gyvus testavimus su žmonėmis, galima atlikti dar tikslesnę duomenų analizę ir pasiekti mažesnį klaidų lygį“, – pasakoja „Bitės Profas“.
Saugus vakcinos platinimas
Vos tik vakcina bus užbaigta, išbandyta ir patvirtinta, bus svarbu ją kuo greičiau transportuoti. Paprastai platinimas užtrunka ilgai, tačiau dirbtinis intelektas gali gerokai paspartinti šį procesą.
„Derinant dirbtinį intelektą su jutikliais pagrįstomis technologijomis galima padidinti tiekimo grandinės efektyvumą – pradedant nuo gamybos pajėgumų ir baigiant saugiu pakavimu bei kokybišku vakcinos transportavimu. Tai galimai leis gerokai sumažinti riziką, kad vakcinos paklausa neatitiks pasiūlos ar ją transportuojant iš vienos vietos į kitą nebus palaikyta reikiama temperatūra: „Moderna“ vakcinai – minus 20, o „Pfizer“ – net minus 70 laipsnių Celsijaus. O tai yra labai didžiulis logistinis iššūkis“, – sako M. Vrubliauskas.
