AI, COVID-19 ile mücadelede nasıl yardımcı olabilir?

İlaç tedavileri geliştirmekten bir sonraki sıcak noktayı tahmin etmeye kadar yapay zeka araştırmacılara, sağlık çalışanlarına ve sıradan insanların koronavirüsün etkisini dengelemesine yardımcı olabilir.

Dünya çapında mücadele koronavirüs COVID-19 devam ediyor, dünyadaki şirketler ve hükümetler pandeminin en kötü etkilerini ortadan kaldırmak için tüm durakları atıyorlar. Bu araç kutusundaki özellikle yararlı olabilecek bir araç yapay zeka (Al). Yapay zeka 1960'lardan beri var olmasına rağmen, son birkaç yıldır bilim laboratuvarları ve araştırma kurumları dışında benimsenmesi gerçekten başlamıştı.

Sohbet botları, RPA ve teletıp

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi

Belki de AI insanlarının bugünle en yaygın uygulaması, Apple'ın Siri ve Amazon'un Alexa'sı gibi insan konuşmasını anlamak için doğal dil işleme (NLP) algoritmalarına dayanan sanal asistanlardır.

Bu yetenek, hastaları önceden eğitmek için AI tabanlı chatbotlar kullanarak aşırı gerilmiş ve yetersiz kaynaklı sağlık personeli üzerindeki idari yükün hafifletilmesinde özellikle yararlı olabilir. COVID-19 Ohio State Üniversitesi (OSU) Tercüme Veri Analitiği Enstitüsü Müdürü Tanya Berger-Wolf söyledi. Bu taramalar, izole popülasyonlar için veya evlerinden ayrılmak istemeyen veya evlerini terk etmek istemeyen risk altındaki bireyler için teletıp yoluyla yerinde veya uzaktan yapılabilir.

GÖRMEK: Coronavirus: Her işletmenin ihtiyaç duyduğu kritik BT politikaları ve araçları (TechRepublic Premium)

Sukidoktorların tıbbi notlar oluşturmasına ve hasta bilgilerini alma gibi diğer şeyleri yapmasına yardımcı olan yapay zeka tabanlı, sesle etkinleştirilen dijital klinik asistan başlangıcı, not alma sürecini hızlandırmak için COVID-19'a özgü şablonlarla ürününü yeniden tasarladı. Girişim, teknolojisini şu anda kalkmakta olan bir teknoloji alanı olan teletıpta kullanmak için de arıyor.

Robotik süreç otomasyonu Berger-Wolf, karmaşık rutin görevleri yerine getirebilecek bir AI formu (RPA), bir sağlık kuruluşunun hasta değerlendirme sürecini ileriye taşımak için ihtiyaç duyacağı tüm klinik ve sigorta formlarını işlemek gibi şeyler yapmak için konuşlandırılabilir. .

“Doğal dil işlemenin kullanımı kritik olacak” dedi.

COVID-19 etkin noktalarını ve nasıl yanıt verileceğini tahmin etme

Yapay zekanın yararlı olabileceği bir başka alan da gelecekteki olayları tahmin etmektir. OSU'nun halk sağlığı departmanı, COVID-19'un OSU'nun ana kampüsünün nerede olacağı Columbus, OH'da ne zaman sorgulanacağını anlamak için evde kalma emirlerini kaldırmak için farklı tarihler uygulamak gibi "ne olursa olsun" senaryolarını kullanan bir AI algoritması üzerinde çalışıyor. bulunur.

"Bundan çıkan çok daha doğru bir odak tahminidir," dedi Berger-Wolf. "Onları hafifletmeye başlarsak, ne olacak? Modellemeye başlayabiliriz. Ve ne kadar fazla veriye sahipsek, o kadar iyi modelleyebiliriz. Kişi tipi ve yaşam koşulları arasındaki korelasyon ilişkisini anlamaya başlayabiliriz, örneğin, ve sonra enfeksiyonun sonucu. "

Bir SiSense şirketi olan veri analizi firması Periscope Data'nın kurucu ortağı ve CEO'su Harry Glaser, bu algoritmaların ihtiyaç duyduğu yüksek kaliteli verilerin sağlanması koşuluyla AI'nın bir sonraki COVID-19 etkin noktasını tahmin edebileceğine inanıyor.

"Teknoloji kesinlikle bir sonraki etkin noktayı tahmin etmek için getirilebilir" dedi. "Şu anda Çin gibi bir yerde sahip olduğunuz veri ve izleme düzeyine sahip olsaydınız, nereye gideceğine ve sıcak noktaların nerede olacağına dair bir tahminde yüksek bir güvene sahip olabilirsiniz."

Araştırma makalesine göre, Gerçek zamanlı olarak Zika riskini tahmin etmek için dinamik bir sinir ağı modeliBMC Medicine'de yayınlandı, bu 2015 yılında Zika salgını sırasında başarılı bir şekilde yapıldı. "Modelin, Amerika'daki Zika'nın coğrafi genişlemesini doğru bir şekilde tahmin edebildiğini gösteriyor. 12 hafta, "dedi.

Domino Data'da veri bilimi evangelisti David Bloch, "Araştırmacılar, önce Çin'e, sonra İngiltere'ye ve daha sonra İtalya'ya seyahat eden tek bir İngiliz vatandaşının potansiyel yayılma oranını hesapladı" dedi. "Diğer kullanışlı ve kullanılabilir veri kaynakları, konum verilerini, yol verilerini ve virüs bulaşmış kişilerdeki" etkin taşıyıcı "verilerini içerir."

Glaser, ABD gibi bir ülkede bireysel özgürlüklere ve mahremiyete büyük önem veren bu tür modellerin geliştirilmesindeki sorun, insanların hareketleri ve kiminle etkileşime girdikleri hakkında çok ayrıntılı verilere ihtiyaç duymanızdır. Çin gibi, bunun bir sorun olmadığı ülkeler zaten konuşlandırıldı COVID-19 bulaşmış kişilerin sözleşme takibi yapmak için cep telefonu uygulamaları. Bu uygulamalar diğer Asya ülkelerine dağıtılıyor ve Batı hükümetleri tarafından araştırıldı, aynı zamanda.

Doğru veriler göz önüne alındığında, örneğin, nüfus yoğunluğu ve yaş gibi faktörlere dayalı olarak, bir salgının şiddetini tahmin etmek için modeller de geliştirebilirsiniz.

Glaser, "Belki İtalya'da ölüm oranının daha yüksek görünmesinin nedeni sağlık sisteminin aşırı yüklenmesi ve böylece insanların hayat kurtaran bakım almamalarıdır." Dedi. "Ve belki de bu viralitenin New York'ta bu kadar yüksek olmasının sebebi çok yoğun olması. Bunlar makul teoriler. Onları değişken olarak bir modele sokuyorsunuz ve virüsün bu özelliklerini etkileyen farklı çevresel faktörleri ve sistemik faktörleri gerçekten hızlı bir şekilde anlıyorsunuz Ve sonra, bu size ne yapmanız gerektiğini söyleyebilir. Belki daha az yoğun bir alanın örnek olarak New York kadar ciddi veya New York kadar erken kilitlenmeye ihtiyacı yoktur. "

Teşhis

Teşhis ayrıca yapay zekanın çok yararlı olabileceği bir alandır. Tıbbi görüntüleme şirketleri, BT taramalarından ve X-ışınlarından COVID-19'u teşhis edebilen AI tabanlı algoritmalar üzerinde çalışmaktadır.

ElectifAiBirden çok endüstri için makine öğrenimi ürünleri geliştiricisi olan BT taramalarına yapay zeka'nın daha gelişmiş bir biçimi olan makine öğrenimini uygulayarak etkilenen hastaların akciğerlerindeki COVID-19'u tespit etme ve takip etme yolları geliştiren birçok şirketten biridir. Şirket, modellerini eğitmek ve optimize etmek için dünyanın dört bir yanındaki sağlık uzmanlarından anonimleştirilmiş BT taramaları toplamanın "24 saat çalıştığını" söyledi.

ElectifAi, projesiyle ilgilenen tıp uzmanlarından onlarla doğrudan iletişime geçmelerini istiyor.

ElectrifAi CEO'su Edward Scott, "Bu, hastalığın, ilerlemesinin ve gelişiminin altında yatan etkisini anlamak için önemli bir adımdır ve tıp uzmanlarına günlük olarak karşılaştıkları gerginliği gidermek için başka bir araç sağlar." Dedi.

İlaç geliştirme

Uyuşturucu geliştirme, pandeminin en kötü etkilerini reddetme üzerinde en fazla etkiye sahip alan olabilir. AI yıllardır ilaç geliştirmede kullanılmaktadır ve araştırmacılar bugün COVID-19 için potansiyel tedavileri belirlemek için bu modellere yönelmektedir.

"Doğal dil işleme, araştırmacıların, geçmiş akademik ve medya makalelerinin topaklarında, aksi takdirde çalışabileceklerinden yüz kat daha hızlı hızlarda arama yapmak için makine öğreniminden yararlanmasına izin veriyor," dedi Block. "Bunu yaparak, araştırmacıların acil sorulara cevap bulduklarında zaman kazandıracak ilgili makalelerin bir listesini oluştururlar."

25 Mart'ta Singapur merkezli GeroYapay zeka güdümlü bir ilaç keşif platformuna sahip olan şirket:

… yapay zeka platformunu daha önce insanlar üzerinde test edilmiş potansiyel COVID-19 ajanlarını tanımlamak için kullandı. Bunların altısı onaylandı, üçü çekildi ve diğer dokuzu klinik çalışmalarda zaten test edildi. Durumun acil durumunun yanı sıra bu ajanların yasal ve düzenleyici statüsü, önerilen ilaçların çoğu için derhal klinik çalışmaların başlatılmasını mümkün kılmaktadır.

Şirket, AI ilaç keşif platformunu, koronavirüs replikasyonu üzerinde potansiyel etkileri olan molekülleri tanımlamak için kullandı. Bu kez mevcut tedaviler arasında potansiyel tedavilerin bulunmuş olması, COVID-19'a karşı aktif molekülleri tahmin etmek için AI kullanma çabalarına kıyasla önemli bir iyileşmeye işaret ediyor. Keşif, birkaç hafta içinde klinik çalışmalara başlamayı mümkün kılar.

Gero'nun basın açıklaması, potansiyel olarak etkili olduğu bulunan ve bu ilaçların nerede onaylandığı hakkında daha fazla ayrıntı içeriyor.

Bu sadece bir örnek. Hızlı bir Google araması, yapay zekanın kurumsal araştırma laboratuvarlarında, ulusal sağlık kurumlarında ve dünyanın dört bir yanındaki üniversitelerde potansiyel tedavileri ve tedavileri belirlemek için kullanıldığını ortaya koyuyor.

GÖRMEK: Coronavirus aşıları: COVID-19'u tedavi etmek için geliştirilmekte olan ilaçlar (CNET)

Berger-Wolf, "Bu yapay zekayı ilk kez kullanıyor ve şu anda Google'ın DeepMind'i de dahil olmak üzere birçok şirket yapıyor." Dedi.

AI, klinik çalışmalardan önce bu ilaçların etkinliğini modelleyerek ilaç geliştirme sürecini daha da hızlandırabilir.

"Gerçek testlerin simülasyonları, yapılması gereken gerçek testlerin alanını daraltıyor" dedi. Diyerek şöyle devam etti: "Zaman çok önemli olduğunda sonuç daha hızlı ve daha verimli bir araştırma. Önceki deneyleri kolayca yeniden üretebilmek ve COVID-19 için ayarlamalar yapabilmek, araştırma süresini önemli ölçüde azaltır."

Ayrıca bakınız

cloudai.jpg "data-original =" https://tr2.cbsistatic.com/hub/i/r/2018/07/25/07a98106-843c-4ae8-9317-bcb4ad8b108a/resize/770x/965f260be85d803ef448549cc2ef87bd/i.jg.jpg

Görüntü: metamorworks, Getty Images / iStockphoto

Source link

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*