هوش مصنوعی با قابلیت یادگیری عمیق می تواند در ساخت واکسن HIV کمک بزرگی به ما کند. 

وقتی که صحبت از عیب شناسی می شود، هیچ کدام از ما نمی توانیم به تنهایی به هوشمندی یک گروه کار کنیم. به این فکر کنید که آی بی ام واتسون امروزه چکار می تواند بکند. حال به یک هوش مصنوعی فکر کنید که قابلیت یادگیری عمیق را به خصوص در زمینه درمان دارد و برای عیب شناسی طراحی شده است. هیچ کس به تنهایی قادر نیست از پس تشخیص بیماری های پیچیده  بر بیاید. اما یادگیری عمیق می تواند سرعت و قدرت ما را در تشخیص بهبود بخشد. 
ما در این جنگ بی پایان در برابر بیماری ها نیاز به همه قدرت و سرعت ممکن داریم. به قولی اگر یک تله موش بهتر بسازی، طبیعت هم یک موش بهتر می سازد! بیماری ها نیز قوی تر می شوند. حتی ویروس ها. آیا می دانستید که  HIV انواع مختلف دارد؟ نوع M تنها یک نوع از گونه اول ( HIV-1) است که باعث ایجاد بیماری ایدز در انسان می شود. اما نزدیک به هزار زیر شاخه در نوع M وجود دارد که هرکدام در زیستیار خود زندگی می کنند. 
یکی از موانع در درمان HIV تنوع ژنتیکی بالای آن است. خیلی دشوار است که خیلی سریع داروهای پادتن ساخت شود. ما انسان ها قادر به پیروی همزمان با با سرعت بالای تکثیر ویروس نیستم. تلاش ها برای ساخت واکسن هنوز ادامه دارد. اما به دلیل جهش های پی در پی این بیماری هنوز کسی نتوانسته است که آن را بسازد. 
چیزی که درمورد ویروس ها بسیار جالب است این است که چیزی نیستند جز حقله هایی از مواد ژنتیکی، با یک سر و پایه که حاوی کد تکرار شونده می باشد، به علاوه چند خط متا دیتا که شامل کد پروتئین یا یک یا چند لیپید است. همانطور که می توان تغییرات را در یک کلمه در طول زمان نظاره کرد، می توان تغییرات را در یک ویروس با تحقیقات لازم و داشتن نمونه های کافی نیز نظاره کرد. به همین روش همه زیر شاخه ها شناسایی شدند. 

اما خوشبختانه تحلیل های چند متغیره تخصص هوش مصنوعی است. تحقیقات سنگین چند بعدی که می تواند هزاران دانشمند را برای سال ها مشغول نگاه دارد، واتسون می تواند با رم 16 ترابایتی خود در یک روز انجام دهد. ما به همین روش مدل های پیشگویانه را درمورد تصادم کهکشان ها یا نحوه عملکرد ایرودینامیک روی اتومبیل ها که به صورت کامل با CAD طراحی شده اند را به دست آورده ایم. 
این دقیقاٌ همان چیزی است که هوش مصنوعی را در برابر ویروس HIV قدرت مند می سازد. 
عوامل مختلفی باعث گسترش بیماری می شوند. علاوه بر توالی ژنتیکی خود پاتوژن دلایل بسیار زیاد دیگری وجود دارد. اقتصاد، سیاست، اجتماع  و تغییرات آب و هوایی می تواند باعث تغییر در رفت و آمد مردم کند. برای مثال یک کشور با معضل مواد مخدر و اعتیاد به هروئین رو به رو است. در نتیجه افراد بسیار زیادی با سرنگ آلوده به بیماری ایدز دچار می شوند. مردم به اطراف دنیا سفر می کنند و به همراه آن ها پاتوژن هایشان نیز سفر می کنند. 
اما با استفاده از هوش مصنوعی می توانیم روش های شناسایی خیلی پیشرفته تری داشته باشیم:  با اتصال انواع دیتا به یک برنامه که می تواند همه تغییرات را یک جا شناسایی کند. ما می توانیم از یادگیری عمیق و شبکه های عصبی برای دریافت الگوهایی که نمی توانیم ببینیم استفاده کنیم، سپس از این الگوها برای شناسایی و پیشگویی تغییرات و گسترش زیرشاخه های بسیاری از انواع HIV بهره ببریم. 
اما کار هوش مصنوعی هنوز به پایان نرسیده است. مقایسه تغییرات در کد ژنتیکی با میزان ابتلا و عوامل واگیر می تواند مدل بهتری برای ساخت نوعی واکس برای این ویروس طاقت فرسا به ما بدهد. اگر ما بتوانیم نوعی هوش مصنوعی بسازیم که بتواند به ما بگویید چگونه به نتیجه هایی که گرفته رسیده است قدم بسیار بزرگی برداشته ایم. هوش مصنوعی را تصور کنید که با ویروسی که ردیابی می کند پیشرفت کند. یک نوع هوش مصنوعی که به ما می گوید چگونه تصمیم گیری می کند و اگر روی اپیدمولوژی و ویروس شناسی پیاده شود می تواند تغییر بسیار بزرگی را در این زمینه ایجاد کند.  

با کانال تلگرام فیسیت همراه باشید