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研究人員利用AI技術(shù) 識別攜帶寨卡病毒的靈長類動物

電子工程師 ? 來源:工程師曾暄茗 ? 2019-04-07 11:41 ? 次閱讀
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3月20日消息,據(jù)外媒報道,IBM公司和美國卡里生態(tài)系統(tǒng)研究所共同研發(fā)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(shù)成年人的癥狀輕微,但孕婦和幼兒的并發(fā)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(fā)育的出生缺陷,在極少數(shù)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??紤]到這一點,為了預測疾病傳播,IBM公司和美國卡里生態(tài)系統(tǒng)研究所的研究人員利用機器學習技術(shù)開發(fā)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(fā)表的一篇論文中描述了他們的工作。

卡里研究所疾病生態(tài)學家Barbara Han在一份聲明中說:“數(shù)據(jù)不足可能會削弱預測感染病毒風險的能力。在全球范圍內(nèi),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(shù)結(jié)合起來以幫助我們克服靈長類生物學和生態(tài)學方面的有限數(shù)據(jù)很感興趣,這樣可以更好地找到需要重點監(jiān)測的靈長類動物。

研究人員首先使用兩種統(tǒng)計工具來彌補數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tǒng),通過數(shù)據(jù)集篩選生物和生態(tài)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(shù)據(jù)點,例如代謝率、妊娠期、產(chǎn)仔數(shù)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?!?/p>

那么,哪個物種最有可能攜帶病毒?在美洲,簇絨卷尾猴、委內(nèi)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(qū)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。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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