二重の流行が迫る中、機械学習アルゴリズムは新型コロナウイルスの迅速な検出にどのように役立つのでしょうか?

[51CTO.comよりオリジナル記事]秋から冬にかけての季節が近づき、インフルエンザやCOVID-19のピークシーズンが再び到来しました。世界は再び「二重の疫病」という厳しい試練に直面している。

今のところ、新型コロナウイルスを検出するための最良の基準は、病因学的検査または免疫学的検査、いわゆる核酸検査を実施することです。

しかし、核酸検査は複雑なため、通常の検査プロセスでは結果が出るまでに少なくとも24時間かかり、精度は50％～70％しか保証されません。このような検査結果はあまり理想的ではありません。では、新型コロナウイルスをより迅速かつ正確に検出し、識別するのに役立つ他の技術や方法はあるのでしょうか?

実際、2020年にはすでに国内の関連科学研究チームがこの方向でさらなる研究を進め、一定の理論的成果を達成していました。

研究チームは研究中、より一般的で迅速な血液定期検査、PCT（プロカルシトニン）、CRP（C反応性タンパク質）などの検査を通じてデータ指標を取得し、機械学習アルゴリズムを使用してウイルス検出と分類のシステムをトレーニングするという革新的な試みを行った。

実験の初期段階のデータ前処理レベルでは、研究者は患者の識別可能なデータを使用して独自の特徴ライブラリを構築し、予備スクリーニングを実施しました。具体的な状況に応じて、予備検査後のデータに対して外れ値やノイズの処理が行われ、独立標本t検定法を用いて新型コロナウイルスのいくつかの異常指標の確認に成功した。

次に、ウイルス検出アルゴリズムの評価プロセスにおいて、研究者らはデータ特徴ヒストグラムと密分布図を使用してデータを分析し、その結果に基づいてデータを正規化し、Box-Cox変換を通じてモデルの精度を向上させました。

正確なモデルを取得した後、10 分割クロス検証を使用して、ロジスティック回帰アルゴリズム (LR)、線形判別分析 (LDA)、分類および回帰アルゴリズム (CART)、サポートベクターマシン (SVM)、ベイズ分類器 (NB)、K 最近傍アルゴリズム (KNN) の 6 つの線形および非線形アルゴリズムと、ランダムフォレスト (RF)、極度ランダムツリーアルゴリズム (ET)、AdaBoost (AB)、確率的勾配上昇法 (GBM) の 4 つの統合アルゴリズムのデータ分離を実行しました。

異なるアルゴリズムを使用してデータの識別と分類のトレーニングを実行する場合、ペナルティ係数 C、ラジアル基底関数カーネル、および推定器のパラメータはフィードバックに応じて調整されます。精度比較アルゴリズムを使用して結果を比較し、COVID-19 を最適に検出できるアルゴリズムを見つけます。

最後に、研究者らは 10 個のアルゴリズムのトレーニング精度の比較評価を実施し、ペナルティ係数 C = 2.0 でラジアル基底関数カーネルが rbf の場合、サポートベクターマシンアルゴリズムが正規化データの検出と分類において 95% という最高の精度を持つことを発見しました。

つまり、上記の条件が満たされた場合、このアルゴリズムを使用して検出システムをトレーニングすると、システムは新型コロナウイルスの検出において 95% の精度を達成できるようになります。この結果は、従来の核酸検査の 50% ～ 70% の精度をはるかに上回ります。

検出効率の面では、機械学習に基づく迅速な識別方法は、従来の核酸検査を完全に上回っています。血液検査のプロセスがよりシンプルで高速になり、わずか数分でシステムを通じて正確な検査結果が得られます。

研究チームによると、このシステムの試験的応用は臨床医の間で広く認められているという。疫病の影響を受けたこの特別な時期に、私たちは技術の継続的な成熟と改善を促進するために、研究開発の努力を継続的に強化する必要があります。

ただし、病気の推論範囲、ユーザーエクスペリエンス、静的な知識ベースのさらなる最適化と改善が必要なため、このシステムはまだ正式に普及していません。しかし、近い将来、機械学習アルゴリズムに基づくこの革新的な技術が、私たちがこの流行病を完全に打ち負かす強力な武器になると信じています。

今日、私たちは正式に「アルゴリズム」の時代に入りました。さまざまなアルゴリズムの応用がさまざまな分野で活躍しています。現在、産業の情報化、デジタル化、さらにはより一般的なインテリジェント化のプロセスにおいて、アルゴリズムはどの程度の役割を果たすことができますか？アルゴリズムの適用の成功例は何ですか？産業用インターネットと消費者向けインターネットにおけるアルゴリズムの適用の違いは何ですか？ WOTグローバルテクノロジーイノベーションカンファレンス2022の特別テーマ「アルゴリズムとAIアプリケーション」にご注目ください。

☆ WOT グローバルテクノロジーイノベーションカンファレンス 2022 ☆

2022/4/9-4/10

WOT グローバルテクノロジーイノベーションカンファレンス 2021 は、51CTO 中国テクノロジーコミュニティが大多数のテクノロジー実務者向けに慎重に作成した WOT2.0 のアップグレードバージョンです。カンファレンスのトピックは、人工知能、データセキュリティ、オーディオとビデオ、ビッグデータ、アーキテクチャ、オープンソース、クラウドネイティブ、フロントエンド、R&D管理、アルゴリズム、金融テクノロジー、マイクロサービスなど、多くの分野をカバーしています。

このWOTカンファレンスには1,500人が参加し、100社以上の企業が協力し、60人の専門家が経験を共有することが予想されています。このカンファレンスでは、テンセント、アリババ、百度、58、Dasouche などの一流インターネット企業の技術専門家を招待し、独占的な技術コンテンツを皆と共有しただけではありません。また、国内のトップクラスの技術科学者数名を特別に招待し、国の主要な技術革新戦略と関連政策について詳細な解説を行っていただきました。

[51CTO オリジナル記事、パートナーサイトに転載する場合は、元の著者とソースを 51CTO.com として明記してください]

<<: インテリジェント交通の時代に踏み出すには、これら 3 つのことをうまく行う必要があります。

>>: 自動運転車における LiDAR とカメラセンサーの融合