Эксперт: использование ИИ для борьбы с коронавирусом будет расширяться

«Платформа Национальной технологической инициативы» разработала первую в России цифровую систему для управления коллективным иммунитетом в офисах. Она создана на базе искусственного интеллекта (ИИ). Разработчики уверяют, что создание и поддержание коллективного иммунитета позволит предотвратить массовые вспышки заболевания, а также более чем в два раза снизить число заражённых. Однако, как это будет выглядеть на практике, пока не знает никто. Заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Михаил Бурцев рассказал NEWS.ru о том, где ещё применяется ИИ для борьбы с COVID-19, а также, какие перспективы у этой технологии на рынке.

— Каким образом ИИ помогает бороться с вирусом сейчас?

— Я знаю, что существуют решения, которые уже внедрены и использованы, направленные на классификацию снимков, на присутствие повреждений от коронавируса. Это первое приложение. Второе — классификация по кашлю, а третье — поддержка пользователей, когда больные или те, кто думает, что заболели, звонят на горячую линию. Робот анализирует их речь, готовит соответствующие вопросы и ответы.

— Разработчики платформы для управления коллективным иммунитетом как раз научили её определять больных по кашлю. ИИ обучают отличать «нормальные» чиханье или кашель от болезненных, связанных с COVID-19?

— Да, если есть большая выборка заболеваний. При разных болезнях кашель будет слегка отличаться. Человеку это может быть не слышно, но алгоритм способен найти особенности, например тембр кашля, который присущ определённой болезни, скажем коронавирусу. При нём характерна большая область поражения и её локализация в лёгких.

— Для обучения ИИ нужно показать большое число кашляющих больных?

— Да, причём не только коронавирусных, но и обычных людей. Чтобы кашляли и здоровые, и больные другой инфекцией. После этого ИИ научится их отличать. Это большой объём работы, но если вы соберёте, скажем, по тысяче примеров разных кашлей, то вам, возможно, будет достаточно. Лучше по пять тысяч. Сейчас, как вы понимаете, несложно найти пять тысяч больных коронавирусом. Да и столько же здоровых тоже найти несложно. Нужно собрать данные в медучреждениях, при согласии больных. Можно научить определять и температуру, но важно помнить, что речь о предварительном отборе. ИИ, если считает, что человек болен, только отправляет к врачу, который уже ставит диагноз.

— А быстрая обработка такого большого массива данных, как при звонках на горячую линию, в настоящее время уже не является проблемой при использовании ИИ?

— Для подобного применяются, в частности, те методы, которые разработали мы. В Татарстане это используют. Помощник записывает на приём и другими способами облегчает работу служб, борющихся с COVID-19.

— В итоге решается проблема горячих линий, на которых подолгу висят больные?

— Конечно. Время сокращается, обращения обрабатываются параллельно. Для ответа на многие вопросы человек нужен, но не для самых стандартных. Наша лаборатория в МФТИ делает библиотеку с открытым программным кодом, которая называется DeepPavlov, которая помогает строить голосовых помощников и систему, которая может отвечать на вопросы и поддерживать беседу. Министерство по цифровому развитию Татарстана, столкнувшись в прошлом году с проблемой большого числа звонков, взяло нашу библиотеку и на основе её разработало конкретное решение, которое применили. При этом нами разработанная технология может применяться для разных целей: заказать столик в ресторане или поболтать.

— Это перспективное направление, востребованное на рынке?

— Конечно. Иначе бы мы им не занимались. Более того, есть аналогичные примеры, когда на основе другой технологии — сбербанковской — был сделан такой же помощник, но его применяли в Северной Осетии для борьбы с коронавирусом. Очевидно, что это не история про одиночный случай. Сейчас технологии применяются при чрезвычайной ситуации, но будет всё больше применять и бизнес.