АИ коронавирус ауруымен қалай күресуде?


жауап 1:

Жасанды интеллект болашақ коронавируспен күресуі мүмкін

.

Коронавирус сияқты аурудың таралуы көбінесе ғалымдарға ем табуға мүмкіндік бермейді. Болашақта жасанды интеллект зерттеушілерге жақсы жұмыс істеуге көмектесе алады.

Қазіргі заманғы індетке жаңа технологияның үлкен рөл ойнауы мүмкін болса да кеш болуы мүмкін, бірақ келесі аурудың басталуына үміт бар. АИ қандай әдістермен жұмыс істеуге болатындығын немесе қандай эксперименттер жүргізуге болатындығын анықтауға мүмкіндік беретін қосылыстарды табу үшін деректер қораптарымен жақсы күреседі.

Үлкен деректер Қытайда өткен жылдың соңында пайда болған және шамамен екі айда 75000-нан астам адамды ауырған Ковид-19 сияқты жаңа пайда болған ауру туралы аз ғана ақпарат алған кезде не пайда болады деген сұрақ туындайды.

Зерттеушілер алғашқы вирустың гендік реттілігін алғашқы жарияланған оқиғалардан кейін бірнеше апта ішінде жасай алды, бұл перспективалы болып табылады, өйткені бұл аурудың басталуы кезінде дереу қол жетімді деректер бар екенін көрсетеді.

Эндрю Хопкинс, Оксфордтың бас атқарушы директоры, Англиядағы Exscientia Ltd. есірткіні табуға арналған жасанды интеллектке көмектесетіндердің қатарында. Ол жаңа емдеу тұжырымдамадан клиникалық тестілеуге дейін, келесі онжылдықта АИ арқасында 18 айдан 24 айға дейін өтуі мүмкін деп санайды.

Exscientia алғашқы зерттеу кезеңінде бір жылдан аз уақыттан кейін зертханада сынақтан өтуге дайын болатын обсессивті-компульсивті бұзылуды емдеуге арналған жаңа қосынды ойлап тапты. Бұл орташа есеппен салыстырғанда шамамен бес есе тез, дейді компания.

Кембридж негізіндегі Healx-те осындай тәсіл бар, бірақ ол қолданыстағы дәрі-дәрмектердің жаңа әдістерін табу үшін машиналық оқытуды қолданады. Екі компания да өз алгоритмдерін ауруларды емдеудің жаңа әдістерін ұсынуға көмектесетін журналдар, биомедициналық мәліметтер базасы және клиникалық зерттеулер сияқты ақпарат көздерінен алады.

Адамды бақылау

Екі компания әрқайсысы зерттеушілер тобын қолданып, процесті басқаруға көмектесу үшін АИ-мен бірге жұмыс істейді. Exscientia тәсілінде Кентавр химигі деп аталды, есірткі дизайнерлері қосылыстарды іздеу алгоритмдерінің стратегиясын үйретуге көмектеседі. Healx нәтижелерін талдап, не істеу керектігін шешетін зерттеушілерге AI болжамын қояды.

Нейл Томпсон, Healx компаниясының бас ғылыми қызметкері, бұл ауруды коронавирус сияқты індетке қарсы жаңа ауру туралы мәліметтер жеткілікті болған кезде қолдануға болатынын айтты. Healx коронавируспен күресу немесе аурудың өршуі үшін оның технологиясын жасау бойынша жұмыс істемейді, бірақ бұл созылу болмас еді.

«Біз өте жақынбыз», - деді Томпсон сұхбатында. «Біз қолданатын AI алгоритмдері туралы көп өзгерудің қажеті жоқ. Біз дәрі-дәрмектердің ауру белгілеріне сәйкестігін қарастырамыз ».

Жасанды интеллект алгоритмдері қазірдің өзінде біз білетін ауруларды емдей бастайды. Массачусетс технологиялық институтының зерттеушілері бейсенбі күні олар бұл әдісті басқа бактериялардың көптеген түрлерін өлтіретін, тіпті қазіргі уақытта басқа емдеу әдістеріне қарсы тұруға қабілетті күшті жаңа антибиотикалық қосылысты анықтау үшін қолданды деп мәлімдеді.

Барлық осы технологиялардың бір дәлелі - клиникалық тестілеу. Бір ауруды емдеу үшін қолдануға қауіпсіз дәрі-дәрмектер басқа емге тағайындалғанға дейін қайтадан тексерілуі керек. Олардың қауіпсіз және тиімді екенін көрсету процесі көптеген адамдарға реттеушіге қайта қарау үшін бірнеше жыл қажет болуы мүмкін.

Тиімді болу үшін AI негізіндегі есірткіні жасаушылар болашақта проблемалар тудыруы мүмкін вирустың геномын анықтап, оны ынталандыру аз болған кезде оны мақсатты түрде алдын-ала жоспарлауы керек.

Рақмет сізге.


жауап 2:

Ойын басталды!

Егер коронавирус болмаса, кем дегенде супербуг үшін. MIT және Гарвардтың зерттеушілері АИ-ны дәрі-дәрмекке төзімді бактерияларды өлтіруге қабілетті жаңа антибиотикті анықтау үшін қолданды. Олар қолданыстағы дәрі-дәрмектерден өзгеше механизмдерді қолдана отырып, инфекциялармен күресуге қабілетті химиялық қосылыстарды талдауға арналған машинаны оқыту алгоритмін оқыды.

Олар модельдерін зертханаларда өсірілген бактериялар мен бактерияларға тестілеу үшін қосылысты анықтайтын (олар оны халицин деп атайды) 2500 молекулада оқыды. «Халицин» дәріге төзімді көптеген бактерияларды, соның ішінде өлтіруі мүмкін

микобактериялар туберкулезі, clostridium difficile

және

acinetobacter baumannii.

Галицин жұқтырған екі тышқанды емдеді

А.бауманный.

Айтпақшы, Ирак пен Ауғанстандағы көптеген америкалық сарбаздар дәл осындай қатені жұқтырған. Хабарламада көрсетілгендей, осы екі тышқанның терісіне қолданылған галицин жақпа оларды 24 сағат ішінде толықтай сауықтырды.

Есірткіні табу үшін болжамды компьютерлік модельдерді қолдану жаңа емес, бірақ әлі күнге дейін ең жақсы жетістік - Халицин.

Зерттеушілердің пікірінше, олардың болжалды моделі дәстүрлі эксперименттік тәсілдер үшін өте қымбат болатын нәрсені жасай алады.

Халициннің бұл жетістігі адамзат тарихындағы шешуші кезеңге келеді. 2050 жылға қарай есірткіге төзімді бактериялардың әсерінен өлім саны 10 миллионға жетуі мүмкін деп болжануда.

Халицинді адамдарда қолдану үшін одан әрі жұмыс қажет. Олардың алгоритмі бактерияларға арналған болса да, вируспен күресу үшін де «жаңаруы» мүмкін.


жауап 3:

Елестетіп көріңізші, Қытайдағы ауруханада осындай белгілері бар 1000 ауру бар, аурухана не істейді? Симптомдар мен диагноз туралы барлық ақпарат құжатталған және электронды түрде қол жетімді болғанымен, денсаулық сақтау бөлімі қажетті және тиісті шараларды қабылдауға қабілетті.

АИ заңдылықтарды анықтауда өте жылдам және жылдам, тез анықтауға ұқсас. Мұның бір мысалы

Google іздеу мүмкіндігі бар

бүкіл әлемде мүмкін ауруларды анықтау. Тек қарапайым іздеу әдістерімен ғана AI іс жүзінде бүкіл әлемде пайда болуы мүмкін қауіптер мен эпидемияларды анықтай алады.

Корона вирусына қайта оралсақ, Қытай ауру белгілерін құжаттап, диагноз қойғаннан кейін, бұл ақпаратты барлық мүмкін үкіметтік ұйымдарға таратады, олар адамдарға осы белгілерді сканерлейтін және оларды жұқтырған немесе тасымалдаушы деп жіктей алатын жылу детекторларын орната алады. немесе иммундық. Вирустар тез өзгерген сайын, олар көріністерін өзгертуге бейім, белгілері өзгеруі мүмкін және диагноз қою қиынға соғады. AI көмегімен Қытай Қытайдан көшіп келген адамдарға, әсіресе Уханьға, содан кейін халықаралық деңгейдегі қалаларға көшіп баруға үкіметтерге көмектесе алады. Бұл ақпаратты AI талдай алады, сол қалалардан, ауруханалардан жаңалықтарды табу үшін, жұмбақтың бөліктерін бірге жинауға болады.

Бұл көмектеседі деп үміттенемін!


жауап 4:

Соңғы уақытта, егер бізде емделушілер туралы мәліметтер болса, тәждік оң пациенттердің заңдылықтарын анықтап, олардың заңдылықтарын таба аламыз. Осыдан кейін біз жаңа пациенттің диагнозын тексере аламыз, бұл пациенттің инфекциясы бар-жоғын алдын-ала болжай аламыз. Мұны бөлу үшін классикалық машинаны немесе терең оқыту әдістерін қолдануға болады.

Жалпы алғанда, біз өте сақ болуымыз керек және модельді жақсырақ түсіну үшін вирустың ағзадағы қандай өзгерістер мен механизмдер туралы жалпылау үшін заңдылықты талдау үшін медициналық саладағы адамдармен өзара әрекеттесуіміз керек.


жауап 5:

Коронавирус сияқты аурудың таралуы көбінесе ғалымдарға ем табуға мүмкіндік бермейді. Болашақта жасанды интеллект зерттеушілерге жақсы жұмыс істеуге көмектесе алады.

Қазіргі заманғы індетке жаңа технологияның үлкен рөл ойнауы мүмкін болса да кеш болуы мүмкін, бірақ келесі аурудың басталуына үміт бар. АИ қандай әдістермен жұмыс істеуге болатындығын немесе қандай эксперименттер жүргізуге болатындығын анықтауға мүмкіндік беретін қосылыстарды табу үшін мәліметтер қораптарымен жақсы күреседі.

Үлкен деректер Қытайда өткен жылдың соңында пайда болған және шамамен екі айда 75000-нан астам адамды ауырған Ковид-19 сияқты жаңа пайда болған ауру туралы аз ғана ақпарат алған кезде не пайда болады деген сұрақ туындайды.

Зерттеушілер алғашқы вирустың гендік реттілігін алғашқы жарияланған оқиғалардан кейін бірнеше апта ішінде жасай алды, бұл перспективалы болып табылады, өйткені бұл аурудың басталуы кезінде дереу қол жетімді деректер бар екенін көрсетеді.

Эндрю Хопкинс, Оксфордтың бас атқарушы директоры, Англияда шығарылған Exscientia Ltd. есірткіні табуға арналған жасанды интеллектке көмектесетіндердің қатарында. Ол жаңа емдеу тұжырымдамадан клиникалық тестілеуге дейін, келесі онжылдықта АИ арқасында 18 айдан 24 айға дейін өтуі мүмкін деп санайды.

Exscientia алғашқы зерттеу кезеңінде бір жылдан аз уақыттан кейін зертханада сынақтан өтуге дайын болатын обсессивті-компульсивті бұзылуды емдеуге арналған жаңа қосынды ойлап тапты. Бұл орташа есеппен салыстырғанда шамамен бес есе тез, дейді компания.

Кембридж негізіндегі Healx-те осындай тәсіл бар, бірақ ол қолданыстағы дәрі-дәрмектердің жаңа әдістерін табу үшін машиналық оқытуды қолданады. Екі компания да өз алгоритмдерін ауруларды емдеудің жаңа әдістерін ұсынуға көмектесетін журналдар, биомедициналық деректер базасы және клиникалық зерттеулер сияқты ақпарат көздерінен алады.

Адамды бақылау

Екі компания әрқайсысы зерттеушілер тобын қолданып, процесті басқаруға көмектесу үшін АИ-мен бірге жұмыс істейді. Exscientia тәсілінде Кентавр химигі деп аталды, есірткі дизайнерлері қосылыстарды іздеу алгоритмдерінің стратегиясын үйретуге көмектеседі. Healx нәтижелерін талдап, не істеу керектігін шешетін зерттеушілерге AI болжамын қояды.

Нейл Томпсон, Healx компаниясының бас ғылыми қызметкері, бұл ауруды коронавирус сияқты індетке қарсы жаңа ауру туралы мәліметтер жеткілікті болған кезде қолдануға болатынын айтты. Healx коронавируспен күресуде немесе оның өршу технологиясын жасыру үстінде жұмыс істемейді, бірақ бұл созылу болмас еді.

«Біз өте жақынбыз» деді Томпсон сұхбатында. «Біз қолданатын AI алгоритмдері туралы көп нәрсені өзгерту қажет болмас еді. Біз дәрі-дәрмектердің ауру белгілеріне сәйкестігін қарастырамыз ».

Жасанды интеллект алгоритмдері қазірдің өзінде біз білетін ауруларды емдей бастайды. Массачусетс технологиялық институтының зерттеушілері бейсенбіде олар бұл әдісті басқа бактериялардың көптеген түрлерін, тіпті қазіргі кезде басқа емделуге қарсы тұра алатын өлтіретін күшті жаңа антибиотикалық қосылысты анықтау үшін қолдандық деп мәлімдеді.

Барлық осы технологиялардың бір дәлелі - клиникалық тестілеу. Бір ауруды емдеу үшін қолдануға қауіпсіз дәрі-дәрмектер басқа емге тағайындалғанға дейін қайтадан тексерілуі керек. Олардың қауіпсіздігі мен тиімділігін көрсету процесі көптеген адамдарға реттегіштерге қайта қарау үшін бірнеше жыл қажет болуы мүмкін.

Тиімді болу үшін AI негізіндегі есірткіні жасаушылар болашақта проблемалар тудыруы мүмкін вирустың геномын анықтап, оны ынталандыру аз болған кезде оны мақсатты түрде алдын-ала жоспарлауы керек.

Тағы бір кедергі - білікті кадрларды табу.

«АИ мен биологияның қиылысында жұмыс істейтін адамдарды табу қиын, ал ірі компанияларға осындай технология бойынша жылдам шешім қабылдау қиынға соғады», - дейді Atomico венчурлық серіктестігінің серіктесі және бұрынғы хирург Ирина Хайвас. Healx тақтасы. «АИ инженері болу жеткіліксіз, сіз биологияны түсініп, қолдануыңыз керек»


жауап 6:

Жұмбақ ауру алғаш рет пайда болған кезде, үкіметтер мен денсаулық сақтау органдарына жедел ақпарат жинау және оны үйлестіру қиынға соғады. Бірақ жаңа жасанды интеллект технологиясы бүкіл әлемдегі жаңалықтар мен интернеттегі мазмұн арқылы автоматты түрде өндіріліп, мамандарға ықтимал індетке немесе одан да жаман жағдайға әкелетін бұзылуларды анықтауға көмектеседі. Басқаша айтқанда, біздің жаңа АИ-дің бастықтары келесі жазадан шығуға көмектеседі.

Бұл жаңа

AI

Канадалық BlueDat компаниясы анықтаған коронавирус індеті халықтың денсаулығына төнетін қатерді бағалау үшін пайдаланатын бірнеше ұйымдардың бірі болып табылатын жақында пайда болған коронавирустың өршуімен байланысты. АҚШ-тың ауруларды бақылау және алдын-алу орталықтары (CDC) және Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымы (ДДСҰ) бұл агенттіктің «жұқпалы ауруларды автоматты түрде бақылауды» жүргізетінін мәлімдеген ресми хабарламаларын жариялады. Енді қаңтардың аяғында Қытайдың Ухань қаласына байланысты тыныс алу вирусы 100-ден астам адамның өмірін қиды. Көптеген басқа елдерде, соның ішінде АҚШ-та істер туындады, ал CDC американдықтарды Қытайға қажетсіз сапарларға барудан сақтандырады.


жауап 7:

Бейтаныс ауру пайда болған кезде үкіметтерге және жалпы әл-ауқат органдарына деректерді тез жинап, реакцияны жеңілдету қиын болуы мүмкін. Қалай болғанда да, жаңа техногендік жаңалықтар, әрине, жаңалықтарды және бүкіл әлемдегі ғаламтордағы ақпараттарды ұсыну арқылы мамандарға әсер етуі мүмкін, бұл мамандарға ықтимал оба немесе одан әрі өкінішті пандемия тудыруы мүмкін сәйкессіздіктерді қабылдауға көмектеседі. Күннің соңында біздің АИ-дің жаңа кепілдемелері бізге келесі ауруды жеңуге көмектесе алады.

Бұл жаңа AI қабілеттері коронавирустың алауымен толықтай көрінеді, оны уақытында жалпы денсаулыққа қауіпті бағалау үшін ақпаратты қолданатын канадалық BlueDot фирмасы анықтаған. «Ауырмайтын роботтандырылған ауруды бақылау» дейді ұйым өз клиенттеріне коронавирустың жаңа түрі туралы желтоқсан айының аяғында, АҚШ-тың ауруларды бақылау және алдын алу орталықтары (CDC) және Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымы (ДДСҰ) алдында айтты. Сымды жариялаған ресми хабарлама. Қаңтардың аяғында жақында Қытайдың Ухань қаласына қосылған тыныс жолдарының инфекциясы 100-ден астам адамның өмірін қиды. Осындай жағдайлар бірнеше түрлі елдерде, соның ішінде Америка Құрама Штаттарында да орын алды, ал CDC американдықтарға Қытайға қажетсіз сапардан стратегиялық қашықтықта болуды ескертуде.

Камран Хан, аурудың қалпына келтірілмейтін дәрігері және BlueDot авторы және бас директоры, жиналыста ұйымның алғашқы ескерту жүйесі 100 000-ға жуық мақаланы бұзу арқылы 100-ден астам қайталанбайтын инфекцияларға қарсы тұру үшін, адамның антропогендік сананы, оның ішінде тілдің қалыпты өңдеуі мен АИ-ді қалай қолданатынын түсіндірді. 65 диалект дәйекті. Бұл ақпарат ұйымға өз клиенттеріне аурудың ықтимал жақындығы мен таралуы туралы қашан айту керектігін түсінуге мүмкіндік береді.

Зерттеулер кестесі мен ұшу тәсілдеріне ұқсас басқа ақпарат ұйымға аурудың қалай таралуы мүмкін екендігі туралы қосымша мәлімет беруге көмектеседі. Мысалы, жақында, BlueDot мамандары Азиядағы коронавирус Қытай аумағында пайда болғаннан кейін пайда болатын әртүрлі қалалық қауымдастықтарды болжады.

BlueDot моделінің (түпкілікті нәтижелері адам мамандары осы жолмен қарастыратын) ойы - әлеуметтік сақтандыру саласындағы жұмысшыларға олар талдай алады - және қажет болған жағдайда ажыратады - сырланады және күтеді деген үмітпен мәліметтерді мүмкіндігінше тез алу. мүмкін инфекциялы адамдарға қолайлы уақытта.

«Ресми деректер барлық жағдайда оң нәтиже бере бермейді», - деді Хан. «Зерттеуші мен алаудағы бір жағдайдың арасындағы айырмашылық сіздің алдын-ала жұмыс жасайтын маманға сүйенеді, ол белгілі бір аурудың бар екенін түсінеді. Бұл өрттің болуын болдырмауы мүмкін.»

Хан оның құрылымы басқа да көптеген мәліметтерді қолдана алады - мысалы, аумақтың атмосферасы, температурасы немесе тіпті жақын жердегі үй жануарлары - ауру жұқтырған адамның айналасында алау пайда болатынын алдын-ала білу үшін. Ана жерде. Ол 2016 жылы BlueDot-та Флоридада Зика инфекциясының пайда болуынан жарты жыл бұрын алдын-ала таңдау мүмкіндігі болғанын айтады.

Сондай-ақ, Metabiota апатын тексеретін ұйым Тайландта, Оңтүстік Кореяда, Жапонияда және Тайваньда инфекцияның пайда болу қаупінің ең жоғары қаупі бар екенін дәлелдеді. Метабиота, BlueDot ретінде, ықтимал ауру туралы интернеттегі есептерді бағалау үшін жалпы тілдік өңдеуді қолданады, сонымен қатар ғаламторға негізделген өмір туралы ақпараттарға ұқсас жаңашылдықты құруға қосымша мүмкіндік береді.

Метабиотаның ақпараттық ғылымдар жөніндегі маманы Imprint Gallivan, интернеттегі этаптар мен пікірталастар пандемия қаупі бар екенін көрсете алатынын түсіндіреді. Метабиота сонымен қатар аурудың белгілері, өлім-жітімі және емделудің қол жетімділігі сияқты мәліметтерді ескере отырып, әлеуметтік және саяси кедергілерді тудыратын аурудың таралу қаупін бағалауға болатындығын айтады. Мысалы, осы мақаланың таралуы кезінде Метабиота АҚШ пен Қытайда ашық алаңдаушылық тудыратын коронавирустың қауіптілігін «жоғары» деп бағалады, алайда бұл қауіпті Конго Демократиялық Республикасында маймыл жұқпасы үшін бағалады ( онда «орташа» деп аталған инфекция жағдайлары ескерілген).

Бұл рейтингтік шеңбердің немесе сахнаның өзі қаншалықты дәл болуы мүмкін екенін нақты түсіну қиын, дегенмен Галливан ұйым АҚШ-тың білім желісімен және қорғаныс министрлігімен коронавирусқа қатысты мәселелер бойынша жұмыс істеп жатыр дейді. Бұл Метабиотаның Орталық барлау басқармасымен байланысты коммерциялық емес приключения фирмасы In-Q-Tel-пен жұмысының бір бөлігі. Алайда, мемлекеттік органдар бұл құрылымдардың негізгі әлеуетті тұтынушылары емес. Метабиота өзінің негізін қайта сақтандыру ұйымдарына жариялайды - қайта сақтандыру негізінен сақтандыру агенттіктерін қорғайды - олар аурудың жасырын қабілетін таратумен байланысты ақша қауіп-қатерлерімен күресуі керек.

Қандай болса да, ауруды тарату жөніндегі мамандар мен билік органдарын инфекцияның пайда болуы туралы білімді сақтағаннан гөрі, компьютерлік ойлаудың маңызы зор болуы мүмкін. Мамандар AI негізіндегі модельдер ойлап тапты, олар Зика инфекциясының эпизодтарын біртіндеп алдын-ала болжай алады, бұл мамандардың төтенше жағдайларға қалай әрекет ететінін біледі. Антропогендік сананы, сондай-ақ жалпы әл-ауқат органдарының төтенше жағдай кезінде активтерді қалай тарататындығын басқару үшін пайдалануға болады. Нәтижесінде, АИ аурудан қорғаудың тағы бір бірінші сатысы болып табылады.

Сонымен қатар, АИ қазіргі уақытта жаңа дәрі-дәрмектерді тексеруге, сирек кездесетін инфекциялармен күресуге және көкіректің қатерлі өсуін анықтауға көмектеседі. Механикалық, Орталық және Оңтүстік Америкада болжанған 8 миллион адамға зиян келтіретін ауыр және мүмкін өлімге соқтыратын ауру - Шаганы тарататын жасанды жорықтарды ажырату үшін қолдан жасалған интеллект қолданылды. Тұрмыстық өмір туралы сыйлықтар сияқты әл-ауқатты емес ақпаратты пайдалануға деген ынтасы артып келеді, мысалы, денсаулық сақтау саласындағы саясаткерлер мен дәрі-дәрмек ұйымдары денсаулық жағдайына төтенше жағдайдың кеңдігін түсінуге көмектеседі. Мысалы, ғаламтор-өмірді қолдана алатын AI мақсатты заңсыз есірткі саудасын ұсынады және жалпы әл-ауқат органдарына осы бақыланатын заттардың таралуы туралы білім береді.

Бұл шеңберлер, соның ішінде Metabiota және BlueDot, олар бағалаған ақпаратпен қатар келеді. Сонымен қатар, AI - көбінесе шеңбердің сәулетшілерін де, оларда дайындалған ақпаратты да көрсететін бейімділікке қатысты мәселе бар. Сондай-ақ, дәрілік заттардың ішінде қолданылатын АИ-дің ешқандай проблемасы жоқ, нысаны да, нысаны да қауіпсіз.

Қарастырылғанның барлығында, бұл прогрессивтілік AI не істей алатындығы туралы прогрессивті идеалистік көзқарасты білдіреді. Әдетте, AI роботтарының үлкен көлемдегі ақпаратты сүзгіден өткізудің жаңартулары онша жақсы болмайды. Интернеттен алынған суреттер негізінде бет-әлпетті тану туралы мәліметтер базасын пайдалану туралы заң талаптарын қарастырыңыз. Немесе екінші жағынан, сіздің Интернетке негізделген өмірлік хабарламаларыңызға байланысты, сіз АИ-ны қолдана алатын директорларды шақырасыз. Жұқпалы аурулармен күресу мүмкіндігі бізді біршама ыңғайсыз сезінетін жағдайды ұсынады, егер ол көңілді болмаса. Мүмкін бұл жаңашылдық, егер оны әрдайым жасап, оны қолданса, бірнеше адамның өмірін сақтап қалуы мүмкін.