Новая ИИ-модель VaxSeer предсказывает штаммы гриппа точнее ВОЗ
Платформа VaxSeer выгодно отличается от традиционных методов ВОЗ, используя машинное обучение для точного прогнозирования доминирующих штаммов вируса гриппа.
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.