AI是如何在打击covid-19的战斗帮助

人工智能技术,如机器学习,自然语言处理,计算机视觉和深刻的学习可以帮助跟踪和识别新型MG游戏官网。
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图片来源: 通过PC MAG

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这个故事最初出现在 PCMAG

在十进制31,蓝点,一个总部位于多伦多的公司,用途 人工智能 跟踪传染病的传播,提醒客户有关的不寻常的肺炎病例在武汉集群,中国。九天后,世界卫生组织证实新型MG游戏官网的发现,后来被命名为covid-19,在武汉。

今天,covid-19是具有传播到180个国家流感大流行,夺去了超过50,000生活,并引发了近乎全球锁定。而就目前而言,最好的解决办法遏制病毒的传播是提高个人卫生,锻炼社交距离。 

在此期间,政治家,科学家和研究人员正在合作,以找到系统的方法来对抗病毒和照顾病人。而他们得到的人工智能一些急需的帮助。

追踪病毒的传播

蓝点采用人工智能和人的专业知识相结合,以追踪世界各地的传染病的传播。它的算法,巩固和来源,包括新闻报道,从医疗机构,商业航班和牲畜健康报告报表分析数据。 

运用 机器学习 和 自然语言处理,数据的蓝点细读海找到可能在感染爆发的开始暗示模式。结果,然后由一组流行病学家,医生,兽医和科学家的数据,谁决定哪些信号需要进一步调查的专家组成的评审。最终报告发送给蓝点的客户,如政府和企业。

除了热点中,AI也可以预测使用飞行数据和运动模式传染病和传染性疾病的传播。蓝点成功地预测了几个城市,covid-19将首先蔓延,后在武汉浮出水面。 

在正常情况下,蓝点提供了平台,为商业应用。但这些天,该公司帮助政府追踪covid-19的传播。在未来,。我喜欢蓝点的技术可以作为早期预警系统,以帮助各国政府防患于未然大流行。

“蓝点是谦卑和感恩的机会,我们的专业知识的传染病,大数据分析,并与加拿大政府的保护生命的努力数字技术相结合,减轻家庭和世界各地的covid-19在这里的影响博士说,”。卡姆兰汗,传染病医师和蓝点的CEO。

“我们是在未知的领域作为一个微观病毒破坏,现在我们整个地球。在covid-19大流行表明,有必要以实施主动管理,在我们快速变化的世界,在频率,规模和影响越来越传染病风险的系统。它是与加强防范,我们可以提前获得这些威胁,创造一个更健康,更安全,更繁荣的世界“。 

检测covid-19感染在医学成像

病毒检测试剂盒是供不应求,科学家和研究人员一直在寻找替代办法,找covid-19感染。一个可能的解决方案是胸部X光检查和CT扫描,这是在医院更容易获得并能显示引起covid-19感染的检查。 

在诊断用胸部影像学面临的挑战是,它是很难说covid-19等的感染,如流感的区别。美国放射学会(ACR) 发表声明 在三月份,咨询反对使用胸部CT扫描和X射线作为covid-19的第一线的测试。 “病毒检测仍然诊断的唯一具体方法,” ACR在公告中写道。 

位置也由疾病预防控制中心的支持, 其状态“给定在胸部成像结果,胸片或CT单独的变异性,不建议covid-19的诊断。”

但人工智能的研究者们希望, 计算机视觉 将有助于其中人的视觉失败。有几家公司已经部署了AI系统来检测covid-19例,X射线和CT扫描。最近的一项努力是 covid网,一个开源的深学习的darwinai和滑铁卢大学开发的系统。 

黄国英,在darwinai首席科学家说,有covid-19和放射科医生可能检查胸部X光检查时,没有通知其他感染之间的细微差别。 “与covid网这里的希望是,我们可以利用人工智能(特别是深学习)这些微妙的视觉指标回升至covid-19和其他形式的感染之间更好地区分,并公布这些视觉指标临床医生升压特异性,“ 他说。

深学习算法 是在寻找视觉数据,可以被忽视肉眼小细节特别好。 covid网已经培训了covidx,跨越13645个病例由16756胸部X射线不仅从covid-19公共数据库,但其他类型的肺部感染的为好。数据的多样性将使深度学习模型挑出定义每种疾病的特点,发现他们在新的X射线图像。 

Wong说,尽管该模型是不生产就绪,初步结果非常在covid-19和其他感染区分看好。随着更多数据变得可用的模型将得到改善。

“我们强烈地感到,一个足够大的样本量在改进covid网以及开发用于检测covid-19感染新的深学习模式有很大的不同,” Wong说。 

尽管如此,黄先生强调,作为建议由疾病预防控制中心和ACR,胸部X光片和CT扫描仍应被视为互补筛选工具。他们可以在设施中,测试包都供不应求或无法使用。也有其中胸部x射线或CT扫描必须在与病毒试验阳性诊断甚至进行评估感染的程度的治疗和护理计划的情况。

“希望是,人工智能可以帮助放射科医生更迅速,更covid-19感染和其他形式的感染之间进行精确区分(因为流感略有相似之处尤其重要的是普遍的还是每年的这个时候),更重要的是,减少放射科医生的负担,但使其他一线卫生工作者以更好地进行诊断的专业知识少,” Wong说。

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