多くの組織が、このパンデミックの抑制に向けて、AIと機械学習のノウハウを素早く活用しています。
これらの技術は、研究から医療、さらには農業に至るまで、幅広い分野で導入されています。
世界がCOVID-19に直面するなか、このパンデミックと闘うために注ぎ込まれる技術革新と創意工夫の一つひとつが、克服への一歩を前進させています。人工知能（AI）と機械学習は、COVID-19の危機をより深く理解し、対応するうえで重要な役割を果たしています。機械学習技術により、コンピューターは人間の知能を模倣し、大量のデータを取り込んで、パターンや知見を素早く特定できるようになります。
COVID-19との戦いにおいて、多くの組織が機械学習の専門知識を素早く活用し、顧客とのコミュニケーションの拡大、COVID-19の感染経路の把握、研究と治療の迅速化など、複数の分野で成果を上げています。
組織の規模拡大と柔軟な対応を可能にする
社会的距離の確保や隔離措置が続くなか、規模の大小や公共・民間の区別を問わず、あらゆる組織が効果的に業務を遂行し、顧客や従業員のニーズに応えるための新たな方法を模索しています。機械学習技術は、リモートでのコミュニケーションを支え、遠隔医療を可能にし、食料安全保障を守るためのツールを提供することで、こうした転換を実現する重要な役割を果たしています。
ヘルスケア機関や行政機関においては、機械学習を活用したチャットボットによる、非接触でのCOVID-19症状のスクリーニングや、市民からの問い合わせへの対応などが行われています。その一例がClevy.ioです。これは、フランスのスタートアップであり、AWSの顧客でもある同社が、COVID-19に関する政府の公式情報を人々がより簡単に見つけられるよう開発したチャットボットです。フランス政府と世界保健機関によるリアルタイムの情報を基盤とするこのチャットボットは、既知の症状を評価し、政府の政策に関する質問に回答します。これまでに送信されたメッセージは約300万件にのぼり、運動からCOVID-19のリスク評価まで、あらゆる質問に答えることができ、ヘルスケア機関や行政機関のリソースをこれ以上圧迫することなく対応しています。ストラスブール、オルレアン、ナンテールなど、フランスの都市もこのチャットボットを活用し、正確で検証済みの情報の配信を分散化しています。
食品サプライチェーンに混乱が生じないようにするため、食品加工業者や政府は農業の現状を把握する必要があります。アグリテック系スタートアップのMantle Labs（同じくAWSの顧客）は、英国のサプライチェーンにさらなる回復力と確実性をもたらすため、最先端のAI搭載型作物モニタリングソリューションを、3か月間、小売業者に無償で提供しています。この技術は、作物の衛星画像を分析して潜在的な問題を早期に農家や小売業者に知らせ、供給、調達、在庫計画をより適切に管理できるよう支援します。このプラットフォームは、カスタム機械学習モデルを活用して複数の衛星画像を統合し、農業の状況をほぼリアルタイムで評価することを可能にしています。
世界経済フォーラムは、パンデミックとの戦いに向けてどのような取り組みを行っていますか。
COVID-19の感染経路の把握
機械学習はまた、研究者や実務家が大量のデータを分析し、COVID-19の拡大を予測するためにも活用されています。これにより、将来のパンデミックに対する早期警戒システムとして機能させるとともに、脆弱な人々を特定することを目指しています。カリフォルニア州のChan Zuckerberg Biohubの研究者らは、世界12地域を対象に分析を行い、検出されずに見逃されているCOVID-19感染者数と、それが公衆衛生に及ぼす影響を推定するモデルを構築しました。機械学習を活用し、AWS診断開発イニシアチブと提携して、ウイルスが集団内に広がる過程で変異する様子を分析することで、見逃された感染の数を推測し、未検出の感染を定量化する新たな手法を開発しました。
今回のパンデミックの初期段階において、BlueDot（カナダのスタートアップであり、AWSの顧客でもある同社は、AIを活用して感染症の発生を検知しています）は、中国・武漢で発生した懸念すべき呼吸器疾患の流行について、いち早く警鐘を鳴らした企業の一つでした。BlueDotはAIを使って感染症の発生を検出しています。同社の機械学習アルゴリズムは、65の言語で報じられたニュース記事、航空会社のデータ、動物の感染症ネットワークを精査し、感染症の発生を検出し、その拡散を予測します。その後、疫学者が結果を確認し、科学的な観点から結論が妥当であるかを検証します。BlueDotは、こうした知見を公衆衛生当局、航空会社、病院に提供し、リスクを予測してより適切に管理できるよう支援しています。
機械学習は、COVID-19という状況下で、指導者がより的確な意思決定を行うことを支えています。3月には、元ホワイトハウス首席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グループが、AWSに支援を求めました。このグループは、COVID-19の潜在的な影響をモデル化するシナリオ計画ツールの導入を目指しており、「必要な病床数はいくつか」や「屋内退避命令はどのくらいの期間発令すべきか」といった問いに答えることを目的としていました。彼らは、オープンソースモデルを拡張し、米国の各州知事が感染者・罹患者・入院患者の規模を把握して、対応計画をより適切に立案できるようにする必要がありました。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、このグループはモデルをクラウドへ移行しました。これにより、わずか数時間で複数のシナリオを実行できるようになり、全米50州および海外にもモデルを展開して、COVID-19の世界的な拡大に直接影響を与える意思決定を支援しています。
組織はまた、特に脆弱な人々の間におけるCOVID-19の拡大を抑える方法を検討しています。Closedloopは、当フォーラムが協業するAIスタートアップであり、ヘルスケアデータに関する専門知識を活用して、COVID-19による重篤な合併症のリスクが最も高い人々を特定しています。Closedloopは、COVID-19による重篤な合併症のリスクが最も高い人々を特定するAIベースの予測モデル「COVID脆弱性指数」を開発し、オープンソース化しました。この「C-19インデックス」は、ヘルスケアシステム、ケアマネジメント組織、保険会社によって利用されており、ハイリスクの個人を特定したうえで、手洗いや社会的距離の確保の重要性を伝えるために連絡を取るとともに、食料、トイレットペーパー、その他の必需品の配達を申し出て、自宅にとどまれるよう支援しています。
研究と治療の迅速化
ヘルスケア提供者や研究者は、COVID-19に関する情報量が指数関数的に増加しているため、治療に役立つ知見を導き出すことが困難になっています。こうした状況に対応するため、AWSはCORD-19 Searchを立ち上げました。これは機械学習を活用した新たな検索サイトであり、研究者が研究論文や文書を迅速かつ容易に検索し、「COVID-19では唾液中のウイルス量はいつ最も高くなるか」といった質問への答えを見つけるのに役立ちます。
Allen Institute for AIのCORD-19オープン研究データセット（12万8,000件を超える研究論文やその他の資料を含む）を基盤とするこの機械学習ソリューションは、非構造化テキストから関連する医療情報を抽出し、高度な自然言語によるクエリ機能を提供することで、発見のペースを加速させることに貢献しています。
一方、医用画像の分野では、研究者が機械学習を活用して画像内のパターンを認識し、放射線科医が疾患の可能性を示し、より早期に診断する能力を高める取り組みが進められています。
UCサンディエゴ・ヘルスは、COVID-19の重症化と関連する肺炎を、より早期に診断する新たな手法を開発しました。この早期検出により、COVID-19の診断が確定する前であっても、医師は患者を適切な医療レベルへ迅速に振り分けることができます。人間の放射線科医による2万2,000件の注釈データで学習した機械学習アルゴリズムは、X線画像に肺炎の可能性を示す色分けされたマップを重ねて表示します。寄付されたクレジットは、AWS診断開発イニシアチブから提供され、これらの手法は現在、臨床研究の一環としてUCサンディエゴ・ヘルス全体の胸部X線検査およびCTスキャンに導入されています。
機械学習はまた、COVID-19の治療薬の発見を加速させるのにも役立ちます。BenevolentAIは、英国のAI企業であり、AWSの顧客でもあります。同社は、自社のプラットフォームを、体の新型コロナウイルスへの反応を理解する方向へ転用しました。AIによる創薬プラットフォームを用いて、新型コロナウイルスの進行を抑制する可能性のある承認済み医薬品を特定するための調査を開始しました。機械学習を用いて遺伝子、疾患、医薬品の間の文脈的な関係を導き出し、少数の化合物を提案するに至りました。わずか数日のうちに、BenevolentAIは、バリシチニブ（現在、関節リウマチの治療薬として承認されており、イーライ・リリー社が所有）が最も有力な候補であることを突き止めました。バリシチニブは現在、米国国立アレルギー・感染症研究所（NIAID）とともに後期臨床試験の段階にあり、COVID-19患者に対する潜在的な治療薬としての有効性と安全性が検証されています。この医薬品が臨床試験に入るまでの速さは、世界的なパンデミックの緊急性と、新たな治療法の発見においてAIが果たす重要な役割を反映しています。
これらの組織が機械学習をCOVID-19への対応に迅速に活用している姿に、大きな刺激と励みを受けています。私は常に、機械学習が世界の最も大きな課題の解決に貢献する可能性を信じてきました。そして今、組織がこの危機に対応するなかで、その可能性が実を結びつつあります。この困難な時期にあって、私たちが世界規模で協力し、COVID-19との戦いにおいて機械学習が貢献できる新たな方法を見出し、革新を生み出していけることを願っています。
