流感季，人工智慧在行動

人工智慧在流感研究中有兩個重要的用途:為公共衛生官員提供更好的流感季節預報；幫助科學家開發更有效的疫苗——甚至可能研製出一種通用流感疫苗，以預防所有流感病毒株。

今年的流感季可能發展成棘手事件。到目前為止，流感已經把8990名美國人送進了醫院，造成30名兒童死亡。而今年疫苗預防流感的有效率預計只有30%，研究人員急切地想要找到預防未來流感的更有效方式。

人工智慧，尤其是機器學習，能提供一些解決方案。

人工智慧在流感研究中有兩個重要的用途：為公共衛生官員提供更好的流感季節預報；幫助科學家開發更有效的疫苗——甚至可能研製出一種通用流感疫苗，以預防所有流感病毒株。

1、預報流感

預報幫助研究人員追蹤流感爆發，避免疫苗短缺，並在流感季之前和流感季期間向公眾釋出主要進展——就像氣象學家提供天氣預報一樣，美國卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)一名機器學習專家表示。

該研究團隊利用機器學習梳理歷史資料，瞭解過去數年流感如何在全國各地傳播。“我們的基本假設是，從某種意義上講，今年將與過去某年情況相似。”研究人員說。但他希望深入研究資料，更詳細地評估流感對單獨的縣和城市的影響。這樣做有充分理由。“我們對東南或者新英格蘭等地的流感進行追蹤和預報時，還沒有流行病在傳播。”研究人員說，“從區域性水平來看，流感在不同時間以不同方式侵入不同城市和縣郡。這些地方確實需要一個更有針對性、更個性化的評估，來確定正在發生的傳播。”

2、開發更有效的疫苗

該研究團隊在利用人工智慧改進流感預報，還有團隊使用這種技術來完成棘手任務——開發全新的更有效流感疫苗。

每年，美國疾病控制和預防中心(CDC)鑑定出約2000種流感病毒，通過這類資訊明確半年後人群中可能會有哪些流行病毒在傳播，這樣一來，其他研究人員可以開發出靶向這些病毒株的疫苗。這項任務很複雜，因為流感病毒突變很快，這意味著流感主要病毒株的變化可能會導致接種後疫苗不能完全有效地預防疾病，或者控制流感患者的症狀。

人工智慧可以減少流感疫苗開發過程中的一些臆測成分，有助於確保疫苗的有效性。2011年，美國聖猶達兒童研究醫院（St. Jude Children’s Research Hospital）的病毒學家合作開展研究，利用機器學習檢查流感病毒特異性突變，這類突變被認為導致豬流感從豬傳播到人類，引發了2009年的大流行，疾控中心估計造成全球15萬人到57.5萬人死亡。該研究是首個利用機器學習進行流感的研究。

機器學習不斷地表現出了其作為普通季節性流感病毒和引發大流行的流感病毒的研究工具的價值。目前，科學家利用這項技術來鑑定病毒的“抗原特性”——病毒的分子結構及其觸發人體免疫系統的原理。“我們得到的最重要資訊是正在傳播病毒的抗原資訊。”研究人員表示。科學家正嘗試“訓練機器學習演算法來預測各種突變對病毒抗原性的可能影響”——換言之，確保科學家開發了正確的疫苗。

至少有一家生物技術公司完全接受了這種應用人工智慧的方法。2017年10月，美國波士頓生物製藥公司伯格（Berg）與法國製藥公司賽諾菲巴斯德(Sanofi Pasteur)合作，利用人工智慧研究流感疫苗能有效保護部分人群卻對其他人群無效的原因。該公司執行長表示，人工智慧可以實現定製化流感疫苗——“針對不同年齡或者不同型別人群的疫苗”，甚至是針對不同地理位置。正如他所言，“人工智慧絕對會改變遊戲規則。”