인공지능을 이용하면 우리가 기존의 연구 방법으로 많은 시간을 사용해야만 얻을 수 있는 잠재적인 새로운 치료법을 보다 신속하게 파악할 수 있어 과학자들이 질병과 증상, 약물 및 그 효과, 치료법 발견에 도움이 될 수 있습니다.
머신러닝을 적극활용해서 이 재난을 빨리 극복하길 바랍니다.
관련 최근 몇개월간 인공지능을 이용한 코로나 바이러스 관련 최근 몇개월간 공개된 연구 자료들입니다.
- ‘고해상도 컴퓨터 단층 촬영에서 2019 새로운 코로나 바이러스 폐렴을 탐지하기위한 딥 러닝 기반 모델 : 전향 적 연구(Deep learning-based model for detecting 2019 novel coronavirus pneumonia on high-resolution computed tomography: a prospective study)’
논문:
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.25.20021568v2
- ‘약물 타깃 상호작용 딥러닝 모델을 통해 중국 우한의 신종 코로나바이러스 (2019-nCoV)에 작용할 수 있는 시판되는 항바이러스제 예측(Predicting commercially available antiviral drugs that may act on the novel coronavirus (2019-nCoV), Wuhan, China through a drug-target interaction deep learning model)’
논문:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.31.929547v1
- ‘ 2019-nCoV의 새로운 약물 후보 물질을 만들기 위해 머신러닝 기술을 사용 하는 방법(Machine intelligence design of 2019-nCoV drugs)’
논문:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.30.927889v1.full.pdf
- ‘리니어폴드: 5 ‘에서 3’까지의 동적 프로그래밍 및 빔 검색으로 선형 시간 근사 RNA 폴딩(LinearFold: linear-time approximate RNA folding by 5’-to-3’ dynamic programming and beam search)’
논문:
https://arxiv.org/pdf/2001.04020.pdf
RNA 예측 알고리즘 ‘리니어폴드(LinearFold)’ 다운로드