人工智能如何应对流感季

人工智能在流感研究中有两个重要的用途：为公共卫生官员提供更好的流感季节预报；帮助科学家开发更有效的疫苗——甚至可能研制出一种通用流感疫苗，以预防所有流感病毒株。

今年的流感季可能发展成棘手事件。到目前为止，流感已经把8990名美国人送进了医院，造成30名儿童死亡。而今年疫苗预防流感的有效率预计只有30%，研究人员急切地想要找到预防未来流感的更有效方式。

人工智能，尤其是机器学习，能提供一些解决方案。

人工智能在流感研究中有两个重要的用途：为公共卫生官员提供更好的流感季节预报；帮助科学家开发更有效的疫苗——甚至可能研制出一种通用流感疫苗，以预防所有流感病毒株。

预报帮助研究人员追踪流感爆发，避免疫苗短缺，并在流感季之前和流感季期间向公众发布主要进展——就像气象学家提供天气预报一样，美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）一名机器学习专家表示。

该研究团队利用机器学习梳理历史数据，了解过去数年流感如何在全国各地传播。“我们的基本假设是，从某种意义上讲，今年将与过去某年情况相似。”研究人员说。但他希望深入研究数据，更详细地评估流感对单独的县和城市的影响。这样做有充分理由。“我们对东南或者新英格兰等地的流感进行追踪和预报时，还没有流行病在传播。”研究人员说，“从局部水平来看，流感在不同时间以不同方式侵入不同城市和县郡。这些地方确实需要一个更有针对性、更个性化的评估，来确定正在发生的传播。”

该研究团队在利用人工智能改进流感预报，还有团队使用这种技术来完成棘手任务——开发全新的更有效流感疫苗。

每年，美国疾病控制和预防中心（CDC）鉴定出约2000种流感病毒，通过这类信息明确半年后人群中可能会有哪些流行病毒在传播，这样一来，其他研究人员可以开发出靶向这些病毒株的疫苗。这项任务很复杂，因为流感病毒突变很快，这意味着流感主要病毒株的变化可能会导致接种后疫苗不能完全有效地预防疾病，或者控制流感患者的症状。

人工智能可以减少流感疫苗开发过程中的一些臆测成分，有助于确保疫苗的有效性。2011年，美国圣犹达儿童研究医院（St. Jude Children’s Research Hospital）的病毒学家合作开展研究，利用机器学习检查流感病毒特异性突变，这类突变被认为导致猪流感从猪传播到人类，引发了2009年的大流行，疾控中心估计造成全球15万人到57.5万人死亡。该研究是首个利用机器学习进行流感的研究。

机器学习不断地表现出了其作为普通季节性流感病毒和引发大流行的流感病毒的研究工具的价值。目前，科学家利用这项技术来鉴定病毒的“抗原特性”——病毒的分子结构及其触发人体免疫系统的原理。“我们得到的最重要信息是正在传播病毒的抗原信息。”研究人员表示。科学家正尝试“训练机器学习算法来预测各种突变对病毒抗原性的可能影响”——换言之，确保科学家开发了正确的疫苗。

至少有一家生物技术公司完全接受了这种应用人工智能的方法。2017年10月，美国波士顿生物制药公司伯格（Berg）与法国制药公司赛诺菲巴斯德（Sanofi Pasteur）合作，利用人工智能研究流感疫苗能有效保护部分人群却对其他人群无效的原因。该公司首席执行官表示，人工智能可以实现定制化流感疫苗——“针对不同年龄或者不同类型人群的疫苗”，甚至是针对不同地理位置。正如他所言，“人工智能绝对会改变游戏规则。”