これからお読みいただくのは、Klick HealthのLife (Sciences) After COVID-19シリーズです。このシリーズは、この世界的な健康危機の結果として私たちが予想する今後の変化や機会について、ライフサイエンスコミュニティに情報を提供し、インスピレーションを与えるために設計された専門家の視点のコレクションです。
コロナウイルスが複製するたびに、人類は運命の宝くじでチケットを買うことを望まない。各複製では、変異の可能性はごくわずかであり、各変異では、変異が親よりも致死的またはより伝染性である可能性がごくわずかである。ヒューマニティはこの宝くじで、英国、ブラジル、南アフリカの新しい、より脅威的な変種でチケットを失いました。変異の過程は終わりのないものであるため、私たちが知っている限りでは、現在、新しい変異体が発生している可能性があります。現在の新しい変異株の作物はすべて、現在米国に進出しており、将来の変異株が迅速に同じことを行い、当社の回復を妨げている可能性はほとんどありません。
そのため、この宝くじで人類が購入するチケットの数を減らすことが不可欠です。世界中のできるだけ多くの人々にできるだけ早くワクチンを接種して、循環ウイルスの量を減らすのです。新しい変異体とその結果を可能な限り迅速に検出し、それらを特定して封じ込めることも重要です。
世界は、医師や看護師、科学者、研究者を動員して、COVIDとの闘いに取り組んできました。今こそ、ソーシャルメディアと機械学習が戦いに参加する瞬間です。
数十年前、採掘業者は、炭鉱に運河を運び、爆発を引き起こす前に危険なガスを事前に警告していました。
ウイルス変異を追跡するための現在の米国システムは、国内の検査施設からのウイルスサンプルの遺伝子コードを配列決定するために、検査室のネットワークに依存しています。このネットワークは、遺伝子変異の検出に不可欠です。ネットワークのスループットは近年著しく向上していますが、1日に数千のシーケンスしか分析できません。一方で、循環しているウイルスは数十億個あります。
新しいバリアントの遺伝子コードを取得することは重要ですが、これはストーリーの一部にすぎません。新しい変異体がより危険であるか、または元の変異体とは異なる症状を引き起こすかを迅速に理解することも同様に重要です。新しい変異体が無害な場合（ほとんどの変異体と同様）、その効果を追跡するために貴重な公衆衛生リソースを無駄にする必要はありません。また、より危険な変異体を調査するために確保することもできます。
1日に数千のデータポイントを解析できる既存の遺伝子シーケンシングネットワークが、1日に数十億のデータポイントを解析できるソーシャルメディアのシーケンシングネットワークによって補完され、このネットワークが新しい変異のシーケンスだけでなく、その医学的な結果をほぼリアルタイムで検出できたと想像してください。そのネットワークは、遺伝子配列決定や公衆衛生調査に頼るのではなく、何十億人もの人々が既に行っていること、実際には、ほとんどやめられないこと、つまりソーシャルメディア上でのコミュニケーションにかかっています。
このビジョンは、ソーシャルメディア分析のための機械学習の新たな応用によって達成可能になる可能性がある。パンデミックを理解するために、当社のチームは、データからパターンを検出する独自の機械学習アルゴリズムを使用して、COVID-19パンデミックの以前は疑われていなかった側面についてソーシャルメディアの会話を分析しました。パンデミックの初期のソーシャルメディアでの会話を遡及的に見てみると、今では有名な味覚や嗅覚の喪失など、当時は医学文献に記載されていなかったCOVID-19感染と相関するいくつかの症状が見つかりました。
査読付きの研究では、機械学習によってこれらの症状を見つけ、COVID-19とすぐに相関させることができることがわかりました。なぜなら、人々は医師と話すよりも早く、より広範囲に、ソーシャルメディアでどのように感じているかについて話すことが多いからです。ソーシャルメディアの喧騒の中で貴重な情報の針しか見つからなければ、今起きているソーシャルメディアのチャットには、新しいウイルス変異体の拡散に関する貴重な情報が含まれていることは間違いありません。機械学習なら、そうできます。
石炭鉱山のデジタルカナリア
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著者
David Bowen, PhD
SVP、政策＆弁護
David is a specialist in policy and public health with over 20 years of experience leading change in health and health policy in government, at foundations, and in the private sector. As policy director for the US Senate health committee, David had a key role in writing major US health laws, including the Affordable Care Act. David provides insights and strategies for clients based on deep understanding of the public policy context that shapes health and healthcare.
Alfred Whitehead, MS, MAs
EVP、応用科学
Alfred is a senior leader with over 15 years of experience in using data within the healthcare and life sciences industries. He currently leads Klick’s Applied Science practice.
Alfred leads a team of multidisciplinary scientists dedicated to work in the healthcare and life sciences industries. His team brings together behavioral science, medical science, data science, and both hardware and software prototyping to create novel solutions to problems affecting the improvement of human health.
Alfred holds master’s degrees in physics and astronomy, and is a published contributor to high-performance computer simulations in astrophysics. He is a frequent contributor to industry publications on topics such as artificial intelligence, machine learning, and data science.
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