В этой статье обобщены все усилия, которые исследователи и ученые всего мира используют ИИ для смягчения пандемического кризиса COVID-19.

Всего за несколько недель мир вокруг всех нас изменился. Лично я теперь, когда просыпаюсь каждое утро, моя первая мысль приходит к моим пожилым бабушке и дедушке, которым за 70, живущим с хроническими заболеваниями. Поскольку коронавирус бушует по всему миру, беспрецедентным образом меняя общества и унося жизни, я уверен, что все вы так или иначе обеспокоены своими близкими и своим сообществом. Многие из нас разделяют чувство уязвимости физически, социально или психологически.

В эти тяжелые времена меня особенно вдохновляют рвение и усердие ученых, математиков, инженеров, социологов и особенно медицинских работников во всем мире, которые объединяются для борьбы с этой пандемией. Кризис, подобный вспышке COVID-19, создает проблемы, которые затрагивают многие области жизни и охватывают множество областей знаний. Они не поддаются легким решениям или быстрым исправлениям. Но, каким бы сложным или пугающим оно ни было, путь к решениям должен начаться.

В декабре 2019 года Bluedot, платформа Al, которая просматривает сотни и тысячи новостных сообщений на иностранных языках, сети по заболеваниям животных и растений и другие авторитетные источники, обнаружила группу заболеваний, похожих на пневмонию, в Ухане, Китай. . Эта система предупредила экспертов Blue Dots, которые идентифицировали ее как параллель со смертельной вспышкой атипичной пневмонии в 2003 году. Еще до того, как ученые осознали серьезность ситуации, и система Al предсказала надвигающуюся опасность. Используя глобальные данные о продаже авиабилетов, эта платформа также предсказала, что в ближайшие дни вирус переместится из Ухани в Сеул, Токио, Бангкок и Тайбэй, что оказалось правдой. Это показывает, что важность использования Al во время этого кризиса; Достижения в области аналитики данных, обработки естественного языка (НЛП), машинного обучения, глубокого обучения, компьютерного зрения и чат-ботов не только помогли выявлять, отслеживать, прогнозировать пандемию, но и поддерживать медицинский персонал, помогая им диагностировать пациентов. А теперь давайте посмотрим на то, как ИИ помогает медицинским работникам и врачам по всему миру.

AI для исследований вакцин:

Проблема. Открытие лекарств отличается сложным, трудоемким и дорогостоящим процессом, который включает в себя множество методов проб и ошибок, требующих кропотливых усилий самых ярких умов мира. Поскольку мир изо всех сил пытается бороться с коронавирусом, Ал предлагает новую надежду на то, что вакцина может быть разработана быстрее, чем традиционные методы.

Решение. Исследователи пытаются обнаружить возможные комбинации лекарств, которые могут уничтожить вирус SARS COV-2 - название вируса, вызвавшего катастрофу COVID 19. Пять компаний, занимающихся вопросами Al, ускоряют разработку этого препарата. Среди них Дирген сделал ценный прогноз. Они опубликовали статью с использованием модели MT-DTI, основанной на глубоком обучении, которая использует упрощенные химические последовательности для прогнозирования того, насколько сильно интересующая молекула будет связываться с целевым белком. Эта модель предсказала, что из антивирусных препаратов, одобренных FDA, лекарства от ВИЧ атазанавир и ремдесивир могут эффективно блокировать выдающийся белок вне SARS-Cov-2.

Сегодня, как и предполагалось, Ремдесивир рекламируется как возможное средство от COVID-19, но он все еще проходит испытания и не рекламируется как лекарство. В исследовании, проведенном Gilead (американская компания, владеющая патентом на Ремдесивир во всем мире), было проведено исследование 229 пациентов в США на пациентах разной этнической принадлежности, чтобы проверить безопасность и эффективность препарата. Результаты представлены в таблице ниже.

Такие компании, как Insilico Medicine, SRI Biosciences и Iktos, Benevolent Al, также изучают модели глубокого обучения, чтобы предсказать старые и новые лекарства, которые могут вылечить COVID-19. Хотя в отрасли проводится много исследований, чтобы найти панацею, необходимо следовать систематическому подходу, и правильное сотрудничество ярких умов в Al лучше приведет к положительному результату.

AI для быстрой диагностики:

Быстрая постановка диагноза на основе симптомов пациента может быть довольно сложным и трудным процессом. Хотя быстрое выявление положительных случаев и принятие важных средств правовой защиты - это важная задача в борьбе с COVID 19. Ал может помочь врачам быстро поставить диагноз пациенту. Один из методов, который использует Китай, - это мультисенсорная технология на основе алюминия, которая применяется в общественных местах, таких как аэропорты. Эта система может проверять до 200 человек в минуту и ​​определять их температуру в диапазоне 0,5 градуса Цельсия. Это позволяет властям аэропорта быстро изолировать человека, у которого подозревают лихорадку. Тем не менее, это может быть просто метод отделения людей с высокой температурой, ниже приведены известные методы, которые используются в больницах прямо сейчас.

1. ЧАТ-БОТ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ КОРОНЫ ВИРУСА

Проблема- Больницы перегружены множеством людей и больных. Люди излишне паникуют и обращаются в больницы, чтобы пройти обследование. Это вызывает серьезные проблемы, такие как длительное ожидание сдачи теста в больницах и отсутствие тестовых наборов для тех, кто в этом нуждается. Существует риск того, что дополнительное пешеходное движение может привести к увеличению заражения между здоровыми и инфицированными людьми. Из-за этого системы здравоохранения перегружены, и это вызывает задержку для людей, которые действительно затронуты COVID-19 и нуждаются в быстрой диагностике.

Решение - для решения этой проблемы компания Paginemediche использовала возможности NLP (обработки естественного языка) и разработала многоязычную версию чат-бота для коронавируса, который помогает в сортировке и диагностике, проверке симптомов и мониторинг людей, которые его используют. Это помогает предоставлять людям надежную информацию и четкие инструкции, а также может дать им советы, если им нужно пройти обследование в больнице или самоизоляцию дома.

Это может ограничить ненужный доступ к медицинским учреждениям и снизить нагрузку на медицинский персонал, который с момента начала пандемии с трудом находит время для себя и своих семей. Использование Al для быстрой диагностики может значительно помочь сгладить кривую в любой стране. Это может эффективно предотвратить распространение болезни и является ключом к высокопроизводительной диагностике. Применение хороших методов профилактики может помочь предотвратить затопление больниц в системе здравоохранения.

2. АНАЛИТИКА КТ-ИЗОБРАЖЕНИЙ ALIBABA ДЛЯ COVID-19:

Проблема- В рамках процесса диагностики врач выполняет около 2000 снимков компьютерной томографии (КТ) пациента в течение всего процесса госпитализации. Чтение и сравнение этих сканированных изображений вручную требует огромных усилий. Опытному врачу требуется около 15 минут, чтобы проанализировать эти снимки. Поскольку число пациентов увеличивалось, учитывая ситуацию с распространением вируса, стало не хватать врачей и опытных специалистов. Медицинские работники вынуждены работать в течение ночи, а люди, оценивающие эти сканирования, часто устают и работают в условиях непомерных рабочих нагрузок, когда человеческий фактор легко может стать проблемой.

Решение- Следовательно, существует потребность в точной системе анализа компьютерной томографии. Чтобы ускорить этот процесс проверки, Alibaba разработала систему АНАЛИТИКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ КТ, которая может помочь значительно повысить точность тестирования и эффективность обнаружения. Эта система помогла определить результаты компьютерной томографии коронавирусной пневмонии с точностью около 96%. Это идентифицирует сканированные изображения в течение 20 секунд, что в 60 раз быстрее, чем при ручных методах обнаружения человека. Он был разработан исследовательской и инновационной группой Alibaba под названием DAMO Academy.

Эта система Al была обучена на базе данных о более чем 5000 положительных случаях коронавируса. Он использует алгоритмы глубокого обучения для изучения закономерностей заражения и может эффективно использоваться для двух целей: один - для отслеживания ответов в подтвержденных случаях, а другой - для постановки диагноза для подозреваемых случаев. Преимущество этого алгоритма заключается в том, что он может найти разницу между обычной пневмонией и пневмонией COVID-19. Как только эта система идентифицирует компьютерную томографию как положительный случай коронавируса, она также может помочь в дальнейшем, предоставляя аналитические данные, такие как вывод следов поражения и соотношение объема пораженных легких. Это помогает врачам продуктивно отслеживать и следить за развитием лечения пациентов с Covid-19. Более 160 государственных учреждений в Китае используют эту технологию и уже проанализировали более 240 000 компьютерных томографов.

ИИ для мониторинга с помощью интеллектуальных роботов и дронов:

Во многих странах по всему миру правительства сделали обязательным ношение маски на публике. Такие страны, как Китай и Индия, налагают большие штрафы на людей, которые выходят на улицу без маски. Чтобы упростить этот процесс, некоторые города и правительства ускорили публичное развертывание беспилотных летательных аппаратов с электродвигателем. Они могут эффективно отслеживать людей, которые не носят защитные маски, что является научно доказанным средством сдерживания распространения коронавируса. Кроме того, Китай использует мультисенсорную технологию на основе Al, которая применяется в общественных местах, таких как аэропорты. Эта система может проверять до 200 человек в минуту и ​​определять их температуру в диапазоне 0,5 градуса Цельсия. Это позволяет властям аэропорта быстро изолировать человека, у которого подозревают лихорадку.

Проблема. Я уверен, что многие из вас, возможно, слышали новости о том, что многие медицинские работники заболели коронавирусом. Это связано с тем, что в этой больнице рабочие чаще контактируют с пациентами, пораженными коронным разрядом.

Решение. Эту проблему можно решить только тогда, когда мы уменьшим количество взаимодействий между врачами и пациентами. Автономные транспортные средства также играют решающую роль в раздаче продуктов питания и лекарств пациентам в больницах. CloudMinds развернула более 100 роботов в китайских больницах, отелях и школах.

Эти роботы включают в себя гуманоида под названием Cloud Ginger (XR-1) и умного транспортного робота, который может доставлять еду и лекарства пациентам от поставщиков медицинских услуг без личного контакта. Поскольку это роботы, работающие от Ала, скучающие и изолированные пациенты получают удовольствие от его компании, поскольку они предлагают полезную информацию и столь необходимое общение и развлечения. Его способность передавать реальные жизненные сигналы пациента удаленно, без прямого контакта, оказалась очень полезной для врачей.

Использование ИИ для предотвращения следующей чумы:

" Профилактика лучше лечения "

Коронавирус - не первая пандемия, которую видел мир. Мир пережил множество пандемий, и самая разрушительная из них - это испанский грипп 1918 года, от которого пострадали почти 500 миллионов человек и от 5 до 7 миллионов человек умерли. Но по мере развития технологий мы можем сократить количество смертей и инфекций, используя последние научные достижения и исследования, проводимые по всему миру, и якобы использование систем на базе искусственного интеллекта оказалось спасением. Мы можем выполнить следующую серию шагов, чтобы предотвратить следующую возможную чуму.

Шаг 1. Прогнозирование:

Прогнозирование пандемии заблаговременно и подготовка к ней - лучший превентивный шаг, который мы можем предпринять. Bluedot и Metabiota используют возможности алгоритмов НЛП для сканирования и мониторинга нескольких новостных агентств по всему миру. Отметьте и отметьте высокоприоритетные заболевания, такие как коронавирус, как возможные вспышки пандемии и отметьте эндемичные, такие как ВИЧ или туберкулез. Таким образом, прогнозирование следующего возможного возникновения чумы поможет правительству и странам по всему миру справиться с серьезными ситуациями, связанными со строительством новых больниц, введением карантина и ограничений на поездки, увеличением доступности медицинского персонала и больничных коек и т. Д., Поможет положить конец этому. распространение чумы по всем странам мира.

Шаг 2. Поиск лекарства.

Ал может помочь исследователям просмотреть тысячи исследовательских работ и документов по всему миру и раскрыть возможные лекарства и вакцины, что является сложной задачей для людей. На разработку традиционных вакцин может уйти до десяти лет, и мы не можем позволить себе ждать столько времени и смотреть, как люди и экономика умирают. Ключевым шагом в создании лекарства является понимание основной структуры белков и белков антител, которые исследователи могут использовать для эффективного открытия лекарств, сокращая при этом затраты и время, связанные с этими открытиями. AlphaFold от Google Deepmind использует Al для научного открытия предсказания возможной белковой структуры антител с надеждой на реальный эффект.

Заключение:

Несмотря на то, что во всем мире были заявления о конфиденциальности данных, для того, чтобы система Al могла делать точные прогнозы, она должна быть обучена с различными типами и классами данных. В конце концов, система Al была первой, кто определил, что COVID-19 имеет потенциальную способность к формированию пандемии. Это демонстрирует, что Аль в сотрудничестве с лучшими научными умами всего мира будет наиболее эффективным в борьбе, выявлении и мониторинге COVID-19 и любых других заболеваний в будущем. Мы надеемся, что ИИ будет полезен для исследования болезней, диагностики, наблюдения за пациентами и, в конечном итоге, улучшения качества жизни миллионов пациентов по всему миру.