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[导读] (文章来源:网络整理) 即使不是最致命的,新型冠状病毒(COVID-19)也是过去几十年来袭击我们绿色星球的最具传染性的疾病之一。自该病毒首次在中国大陆发现以来,仅三个多月便已传播到90

(文章来源:网络整理)

即使不是最致命的,新型冠状病毒(COVID-19)也是过去几十年来袭击我们绿色星球的最具传染性的疾病之一。自该病毒首次在中国大陆发现以来,仅三个多月便已传播到90多个国家,感染了185,000多人,并夺去了3500多条生命。

随着政府和卫生组织争相遏制冠状病毒的传播,他们需要获得的所有帮助,包括来自人工智能的帮助。尽管当前的AI技术远不能复制人类的智能,但事实证明,它们对跟踪疫情,诊断患者,消毒区域以及加快找到COVID-19的治愈过程非常有帮助。

数据科学和机器学习可能是我们在抗击冠状病毒爆发中最有效的两种武器。就在今年年初之前,跟踪世界各地传染病的人工智能平台BlueDot标记了中国武汉市场周围发生的一系列“异常肺炎”病例。9天后,世界卫生组织(WHO)发表声明,宣布在武汉某住院的肺炎患者中发现“新型冠状病毒”。

BlueDot使用自然语言处理和机器学习算法来细读数百种来源的信息,以寻找传染病的早期征兆。AI会查看卫生组织的声明,商业航班,牲畜健康报告,卫星的气候数据以及新闻报道。每天在冠状病毒上生成大量数据,因此AI算法可以帮助找到可以提供有关病毒传播的相关信息的位。它还可以找到数据点之间的重要关联,例如生活在受病毒影响最严重的地区的人们的移动方式。

该公司还雇佣了数十名专家,他们专门研究包括地理信息系统,空间分析,数据可视化,计算机科学在内的一系列学科,以及临床传染病,旅行和热带医学以及公共卫生方面的医学专家。专家审查AI标记的信息,并发送有关其发现的报告。

结合人类专家的协助,BlueDot的AI不仅可以预测流行的开始,还可以预测流行的方式。就COVID-19而言,AI成功识别出该病毒在武汉传播后将转移到的城市。研究出行方式的机器学习算法能够预测感染冠状病毒的人可能出行的地方。您可能已经在过境点和机场看到过COVID-19放映。卫生人员使用温度计枪,目视检查旅行者是否发烧,咳嗽和呼吸困难。

现在,计算机视觉算法可以大规模执行相同的操作。中国科技巨头百度开发的AI系统使用配备了计算机视觉和红外传感器的摄像头来预测人们在公共区域的温度。该系统每分钟最多可筛查200个人,并检测他们在0.5摄氏度范围内的温度。AI会标记温度高于37.3度的任何人。该技术现已在北京清河火车站使用。

另一家中国科技巨头阿里巴巴(Alibaba)开发了一种可以在胸部CT扫描中检测冠状病毒的AI系统。根据开发该系统的研究人员的说法,该AI的准确性为96%。该AI接受了5,000例冠状病毒病例数据的培训,可以在20秒内执行测试,而专家需要15分钟才能完成诊断。它还可以区分冠状病毒和普通病毒性肺炎。该算法可以帮助已经承受巨大压力的医疗中心筛查患者的COVID-19感染。据报道,该系统已在中国的100家医院中采用。

据称,由武汉大学人民医院,武汉恩多天使医疗技术公司和中国地质大学共同开发的另一种AI显示,在胸部CT扫描中检测COVID-19的准确率达95%。该系统是经过45,000次匿名CT扫描训练的深度学习算法。根据发表在medRxiv上的预印本,该AI的性能可媲美放射线专家。

防止新型冠状病毒传播的主要方法之一是减少感染患者与未感染该病毒的人之间的接触。为此,一些公司和组织致力于使以前需要卫生工作者和医务人员与患者互动的某些程序自动化。中国公司正在使用无人机和机器人执行非接触式输送,并在公共场所喷洒消毒剂,以最大程度地减少交叉感染的风险。其他机器人正在检查人们是否发烧和其他COVID-19症状,并分发免费的洗手液泡沫和凝胶。

在医院内部,机器人正在为患者运送食物和药品,并对房间进行消毒,从而消除了在场护士的需要。其他机器人在没有人工监督的情况下忙于煮饭,从而减少了运营该设施所需的人员数量。在西雅图,医生使用机器人与患者进行远程通信并对其进行治疗,以最大程度地减少医务人员对感染者的接触。

归根结底,对新型冠状病毒的战争还没有结束,直到我们开发出一种可以使所有人免疫该病毒的疫苗。但是,开发新药和新药是一个非常漫长和昂贵的过程。它的成本可能超过10亿美元,最多需要12年的时间。随着病毒继续以加速的速度传播,这是我们没有的时间表。

幸运的是,人工智能可以帮助加快这一过程。谷歌于2014年收购的AI研究实验室DeepMind最近宣布,它已使用深度学习来查找有关与COVID-19相关的蛋白质结构的新信息。这个过程可能还要花费几个月的时间。了解蛋白质结构可以为冠状病毒疫苗配方提供重要线索。DeepMind是参与解冠状病毒疫苗竞赛的几个组织之一。它利用了数十年来机器学习进展以及蛋白质折叠研究的成果。

DeepMind的研究人员说:“重要的是,我们的结构预测系统仍在开发中,我们不确定所提供结构的准确性,尽管我们有信心该系统比早期的CASP13系统更准确。” 在AI实验室的网站上写道。“我们证实我们的系统为蛋白质数据库中实验确定的SARS-CoV-2穗蛋白结构提供了准确的预测,这使我们相信我们对其他蛋白质的模型预测可能有用。”

尽管现在判断我们是否朝着正确的方向为时尚早,但值得赞扬。查找冠状病毒疫苗所节省的每一天可以挽救数百甚至数千条生命。
     

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