Разработанная новая система машинного обучения VaxSeer показывает высокую точность в ретроспективном прогнозировании гриппозных штаммов, превосходя рекомендации Всемирной организации здравоохранения. Используя геномные данные и анализ антигенности, модель успешно предсказывала доминирующие штаммы H1N1 в 7 из 10 лет и H3N2 в 5 случаях, что значительно лучше традиционных процедур.
Технически VaxSeer сочетает в себе сложный анализ генетической информации вирусов с алгоритмами машинного обучения для выявления оптимальных кандидатов для вакцин. С точки зрения рынка и инвестиций, это открывает возможности для более быстрой и точной разработки вакцин, снижая риски и затраты на подготовку сезонов гриппа.
Для стартапов и разработчиков данная технология служит примером внедрения ИИ в биомедицинские исследования с потенциалом для трансформации сферы здравоохранения.