3月20日消息,據外媒報道,IBM公司和美國卡里生態系統研究所共同研發出能夠識別攜帶寨卡病毒的靈長類動物的AI模型。
寨卡病毒(Zika)是黃病毒屬的一種,主要通過蚊子傳播,大多數成年人的癥狀輕微,但孕婦和幼兒的并發癥會更嚴重。該病毒與小頭畸形有關,小頭畸形是大腦不能正常發育的出生缺陷,在極少數情況下會導致癱瘓甚至是死亡。
事實上,蚊子并不是寨卡病毒的唯一宿主,靈長類動物也會攜帶。考慮到這一點,為了預測疾病傳播,IBM公司和美國卡里生態系統研究所的研究人員利用機器學習技術開發出了可以識別可能攜帶病毒的靈長類動物的AI模型。他們在Epidemics期刊上發表的一篇論文中描述了他們的工作。
卡里研究所疾病生態學家Barbara Han在一份聲明中說:“數據不足可能會削弱預測感染病毒風險的能力。在全球范圍內,只有兩種靈長類動物被確認攜帶寨卡病毒,我們對將兩種建模技術結合起來以幫助我們克服靈長類生物學和生態學方面的有限數據很感興趣,這樣可以更好地找到需要重點監測的靈長類動物。
研究人員首先使用兩種統計工具來彌補數據庫的不足:使用能夠反映真實值不確定性的替代值替換缺失數據的多重插補法,以及貝葉斯模型的多標簽分類算法。具體來說,研究人員利用多重估算鏈式方程(MICE),這是一種算法系統,通過數據集篩選生物和生態特征之間的關系,并從這些關系中推斷出缺失的信息。
來自33個特征的數據點,例如代謝率、妊娠期、產仔數和行為等被納入上述算法,該算法給最有可能攜帶寨卡病毒的全球364種靈長類物種進行風險評分。Han表示:“與所有病原體一樣,寨卡病毒對動物宿主有著獨特的要求。為了確定哪些物種可能攜帶寨卡病毒,我們需要知道這些特性是什么,哪些物種具有這些特性,以及哪些物種會將病原體傳播給人類。這其中的信息量巨大,而且大部分都是未知的。”
那么,哪個物種最有可能攜帶病毒?在美洲,簇絨卷尾猴、委內瑞拉紅吼猴以及白臉卷尾猴位列榜首。研究人員表示,這是一個令人不安的消息,因為這些猴子往往居住在人口密集的地區附近。
如果幸運的話,這項新的研究將在今后幾年為緩解病毒感染鋪平道路。
-
IBM
+關注
關注
3文章
1766瀏覽量
74861 -
AI
+關注
關注
87文章
31536瀏覽量
270343 -
人工智能
+關注
關注
1796文章
47683瀏覽量
240301
發布評論請先 登錄
相關推薦
研究人員利用激光束開創量子計算新局面
![<b class='flag-5'>研究人員</b><b class='flag-5'>利用</b>激光束開創量子計算新局面](https://file1.elecfans.com//web3/M00/02/BC/wKgZO2dh-iqAZN84AAEAonPS9wY682.jpg)
AI for Science:人工智能驅動科學創新》第4章-AI與生命科學讀后感
《AI for Science:人工智能驅動科學創新》第二章AI for Science的技術支撐學習心得
研究人員利用人工智能提升超透鏡相機的圖像質量
![<b class='flag-5'>研究人員</b><b class='flag-5'>利用</b>人工智能提升超透鏡相機的圖像質量](https://file1.elecfans.com//web2/M00/EC/96/wKgZomZnf4WANY8LAAOx39ohSPY736.jpg)
MIT/三星研究人員利用活體拉曼光譜直接觀察葡萄糖指紋圖譜
![MIT/三星<b class='flag-5'>研究人員</b><b class='flag-5'>利用</b>活體拉曼光譜直接觀察葡萄糖指紋圖譜](https://file1.elecfans.com//web2/M00/EC/A9/wKgaomZflreADUwuAAE2PX44Emg333.png)
用于納米孔檢測的光流控平臺,實現動物體液中病毒RNA的無標記定量檢測
![用于納米孔檢測的光流控平臺,實現<b class='flag-5'>動物</b>體液中<b class='flag-5'>病毒</b>RNA的無標記定量檢測](https://file1.elecfans.com/web2/M00/E7/CB/wKgaomZJYMOAD7GtAAAOsiS8Wbc802.jpg)
研究人員利用定制光控制二維材料的量子特性
![<b class='flag-5'>研究人員</b><b class='flag-5'>利用</b>定制光控制二維材料的量子特性](https://file1.elecfans.com//web2/M00/E1/03/wKgaomY4CGeAHBOkAAdMGHuAaTU789.png)
AI基坑監測識別攝像機
![<b class='flag-5'>AI</b>基坑監測<b class='flag-5'>識別</b>攝像機](https://file1.elecfans.com/web2/M00/D5/50/wKgaomYlxX2AALVPAADRWoVf1aM177.png)
研究人員發現提高激光加工分辨率的新方法
![<b class='flag-5'>研究人員</b>發現提高激光加工分辨率的新方法](https://file1.elecfans.com//web2/M00/CC/31/wKgZomYgTWuAcGQHAAIBGrGIjdE117.jpg)
評論