АСИ собирает задачи по борьбе с коронавирусом на World AI & Data Challenge

03.04.2020 304

На международный конкурс World AI & Data Challenge, который Агентство стратегических инициатив (АСИ) запустило совместно со Всемирным банком в феврале 2020 года, уже поступило 67 заявок от регионов России, других стран и сообществ. 1 апреля организаторы объявили дополнительный сбор задач, которые можно решить с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ) и анализа данных - по борьбе с коронавирусом (COVID-19) и его последствиями. Предложить задачу по этому направлению можно до 15 апреля.

При оформлении заявки на конкурс организаторы просят учитывать текущую ситуацию в мире и то, как будут меняться все сферы жизнедеятельности общества: бизнес, производство, туризм, образование и другие.

Фото - asi.ru

По словам директора АНО «Информационная культура» Ивана Бегтина, задачи по прогнозу пандемии будут актуальны и через два месяца. Все данные, которые сегодня собирают и агрегируют в мире, можно разделить на три блока: данные о ходе распространения коронавируса (уровень зараженности, смертность и масштабы поражения по типам), данные социальных сетей и научные исследования по теме коронавируса. Уже сейчас есть ряд задач, которые строятся вокруг борьбы с пандемией: расшифровка генома и моделирование вируса, предсказание развития болезни, верификация данных и создание наиболее качественных наборов данных. Также разработчики пытаются ответить на вопросы, связанные с передачей и диагностикой вируса, факторами риска заражения COVID-19, вирусной генетикой, вакцинами и терапией, медицинской помощью, немедикаметозными вмешательствами, диагностикой и наблюдениями, а также с этическими и социальными науками в этой области.

«В России есть своя специфика в части плотности населения и карантинных мер, но можно решать аналогичные задачи, перенимая опыт других стран. К сожалению, мы находимся в такой ситуации, когда официальных российских данных недостаточно. Если в рамках конкурса участники смогут создать хотя бы датасет с информацией по распространению вируса, проанализировать его и визуализировать, это уже будет очень важно», - сказал Иван Бегтин в ходе вебинара для участников World AI & Data Challenge.

Он также отметил, что участникам конкурса стоит учитывать экономические последствия. «Мы попали в ситуацию «идеального шторма», когда падает цена на нефть, ухудшается ситуация с курсом рубля к доллару и евро и одновременно распространяется коронавирус. Тем не менее, в России есть регулярно обновляемая официальная статистика. Например, сведения о корректировках федерального бюджета, сведения о государственных расходах, сведения о налоговых сборах. Можно поискать корреляции между тем, что регионы принимают решения о закрытии своих территорий и экономических последствиях для бизнеса через открытые данные налоговых систем. В рамках конкурса было бы интересно сравнить и регулярно обновляющиеся показатели в разрезе экономики страны с введением карантина. Для решения таких задач мы запустили базу знаний с материалами из открытых источников по COVID-19», - уточнил Иван Бегтин.

На конкурс уже поступили три задачи по борьбе с пандемией от Республик Татарстан и Саха (Якутия). Так, например, на основании данных о заболеваемости, количестве замеров и пассажиропотоке Татарстан хочет спрогнозировать динамику развития COVID-19 и количество заболевших с точностью до определенной локации. Еще одна задача, которую поставил регион, заключается в прогнозировании потребности в расходных медицинских материалов для борьбы с COVID-19. Сбор информации о текущем наличии расходных материалов и потребности в них планируется осуществляться со стационаров и других источников.

«В настоящее время данные о потребностях в расходных медицинских материалах собираются руками. При этом нет сопоставления данных о динамике заболеваемости и обеспеченности расходными материалами медучреждений в конкретных локациях. Сопоставление этих данных позволит прогнозировать потребности в расходных материалах в зависимости от роста выявленных случаев заражения коронавирусом», - пояснила задачу Анна Баранова, программный директор «Точки Кипения – Казань».

Задача из Якутии направлена на анализ медицинских изображений результатов компьютерной томографии (КТ) и рентгеновских снимков для постановки диагноза вирусной пневмонии методом компьютерного зрения. Разработчикам предложат обучить нейронную сеть выявлять изменения и ставить диагноз. Чтобы решить такую задачу постановщики задачи собирают обезличенные данные КТ, рентгеновские снимки в формате Dicom, верифицированные случаи заражения из Медицинского информационно-аналитического центра (МИАЦ) и Центрального архива медицинских изображений (ЦАМИ) по всем регионам России.

На поиске аналогичных решений сосредоточен весь мир. Многие страны уже пытаются разрабатывать модели прогнозирования распространения вируса, а также выявлять факторы, влияющие на скорость его передачи. Например, IT-компания Splunk разработала интерактивную информационную панель управления Splunk COVID-19, которая визуализирует данные, лежащие в основе коронавируса. Чтобы помочь ученым быстро находить нужную информацию в большом объеме научных работ, США и различные организации также пытаются прибегнуть к помощи ИИ и выкладывают в открытый доступ сотни тысяч статей о коронавирусе.

Так же, как и Россия, многие страны призывают стартапы и небольшие компании помочь самоизолирующимся, пожилым и уязвимым к заболеваниям людям, предложив технологии и инновационные идеи, которые могут помочь в лечении, тестировании, мониторинге вспышки коронавируса. Актуальны сейчас и цифровые сервисы для помощи людям, находящимся на карантине.

Текст - Валерия Хатян, Наталья Макаркина 
 
 
Назад к списку


Добавить комментарий
Прежде чем добавлять комментарий, ознакомьтесь с правилами публикации
Имя:*
E-mail:
Должность:
Организация:
Комментарий:*
Введите код, который видите на картинке:*