Хотя многие могут не распознавать искусственный интеллект (ИИ) на земле во время разворачивающейся пандемии COVID-19, он все чаще внедряется на передовой. ИИ больше не ограничивается академическими кругами и исследовательскими учреждениями, но это одна из наиболее эффективных форм защиты и предотвращения.
Одним из наиболее важных вкладов является его способность эффективно проверять, отслеживать, анализировать и делать прогнозы как для нынешних, так и для будущих пациентов. ИИ можно использовать для отслеживания контактов, и он выявляет области повышенного риска в стране и куда может направиться вирус.
Обрабатывая большие данные, ИИ может точно определять горячие зоны, помогая чиновникам решить, какие школы и рабочие места должны оставаться открытыми или закрытыми. Подобные целевые стратегии изоляции могут помочь смягчить воздействие карантинных мер. В Китае, где началась вспышка, технологическая компания Baidu разработала бесконтактную инфракрасную сенсорную систему, способную идентифицировать людей с лихорадкой. Система эффективна в условиях массового скопления людей и внедряется на железнодорожных станциях в стране.
Пандемия COVID-19 привела к ускорению внедрения искусственного интеллекта в больницах по всему миру, который специально используется профессионалами и экспертами в области здравоохранения для выявления «красных флажков», а также для ускорения принятия решений. В сочетании с современными технологиями медицинской визуализации, такими как КТ и МРТ, он может помочь в разработке более эффективных методов диагностики.
Больница общего профиля Тампа во Флориде оснащена системой искусственного интеллекта, установленной у входа в здание, и она способна выявлять потенциальные симптомы COVID-19, чтобы предотвратить контакт людей с существующими пациентами. Эта система основана на камерах, способных проводить тепловое сканирование лица, которое затем может определять такие симптомы, как пот и обесцвечивание.
Вернувшись в Китай, страна еще глубже внедряет ИИ в больничную систему с помощью интерпретатора сканирования на основе ИИ в больнице Чжунань. Это позволяет идентифицировать COVID-19 у пациента, даже если нет радиолога. Сделав еще один шаг вперед, больница Ухань Учан создала отдел, в котором в основном работают роботы. С помощью этих интеллектуальных роботов можно контролировать жизненно важные функции, доставлять лекарства и продукты питания пациентам, а система снижает воздействие вируса на врачей.
Лечение, вакцины и профилактика
ИИ - это эффективный инструмент для исследования лекарств, способный анализировать данные о COVID-19 и помогать в разработке и разработке систем доставки лекарств.
Частные компании, такие как IBM, играют большую роль в исследованиях лекарств, выпуская такие технологии, как Corpus Conversion Service и Corpus Processing Service, обе из которых уже присутствуют в существующих отраслях.
Служба преобразования Corpus может обрабатывать 100 000 страниц PDF в день на одном сервере. Затем он полагается на передовые модели машинного обучения для извлечения высокоточного контента. Эта конкретная технология используется в PDF-файлах, связанных с COVID-19 и коронавирусом, а также в сочетании с другими важными базами данных.
Служба обработки корпуса объединяет данные из баз данных и публикаций, чтобы получить представление о важных моментах, таких как текущие лекарства, их результаты и новые факторы риска.
Искусственный интеллект имеет решающее значение для ускорения фазы тестирования на наркотики, которая традиционно требует значительного времени при использовании современных методов. Когда лекарство наконец дойдет до клинических испытаний, можно будет снова вызвать ИИ, чтобы ускорить процесс.
Взгляд на COVID-19 за пределами традиционных моделей искусственного интеллекта
Одна из основных проблем, связанных с использованием ИИ для борьбы с пандемией COVID-19 в первые дни, была связана со скоростью распространения вируса. Если посмотреть только на количество заболевших, то общее количество случаев в мире увеличилось с менее 100 000 в начале марта до более 13 миллионов к июлю, включая 580 000 смертей. Помимо непосредственных последствий для здоровья, быстро развивались экономические кризисы и кризисы в цепочке поставок.
Поскольку традиционное машинное обучение и продвинутые аналитические модели занимают от начала до конца от трех до четырех месяцев, необходимо было перейти к моделям, которые требуют значительно меньшего времени на настройку.
Агентное моделирование основывается на интеллектуальных агентах, которые представляют собой компьютерные приложения, которые стремятся к достижению поставленных целей путем автономного распознавания окружающей среды и реагирования на нее. Эти интеллектуальные агенты могут включать в себя такие технологии, как программные боты, роботы задач и персональные агенты, все из которых включают одну или несколько из следующих функций: автономный, адаптивный / обучающийся, социальный, мобильный, ориентированный на достижение цели, коммуникативный и интеллектуальный.
Интеллектуальные агенты используются для моделирования посредством своих действий и взаимодействий в окружающей среде сложной динамики системы. Это позволяет устанавливать различные параметры и правила для отдельных агентов, а самым большим преимуществом является возможность моделировать отдельные стили и атрибуты.
Что касается пандемии COVID-19, агентное моделирование использовалось для анализа поведения людей вначале, например, выполняли ли люди приказы о домохозяйстве или нет. Этот тип моделирования основан на ежедневных данных о мобильности из разных частей США и играет ключевую роль в изучении различий в том, как и куда люди перемещаются.
Системное динамическое моделирование позволяет лучше понять поведение системы, используя модель для представления взаимосвязей в этой системе. Это позволяет запускать моделирование, что приводит к улучшенному прогнозированию и планированию.
Этот тип моделирования использовался для объединения решений и сбоев в одном месте для COVID-19, таких как прогрессирование заболевания, государственные инициативы и поведение населения.
Агентное моделирование и системное динамическое моделирование относятся к категории минимально жизнеспособной модели ИИ или MVAIM. Одним из лучших примеров этого является A SEIRD (Susceptible-Exposed-Infected-Death), которая представляет собой модель прогрессирования заболевания, которая оценивает риск COVID-19 для определенных групп населения. Эта модель в значительной степени использовалась во время ранней вспышки пандемии, выполняя такие задачи, как оценка госпитализаций и вентиляции.
Модель использовалась для отслеживания распространения COVID-19 во всех 50 штатах США, со временем она стала более сложной и расширилась на все округа страны. Этот MVAIM можно было разработать за одну неделю, и потребовалась еще одна для тестирования, валидации и развертывания.
Поскольку поведение человека во время пандемии непредсказуемо, важность этой модели возрастает, что делает ее ценным инструментом для будущих вспышек.
Многие эксперты считают, что, если бы не нехватка ресурсов, предназначенных для разработки ИИ во многих странах, таких как США, технология могла бы предвидеть распространение вируса намного раньше. Вполне возможно, что если бы ИИ широко применялся до или в самом начале вспышки, количество случаев заболевания, смертей и ущерба экономике было бы гораздо меньше. Еще не поздно извлечь уроки из этой ситуации и лучше подготовить общество к будущим вспышкам, будь то другая форма COVID-19 или какой-то неизвестный вирус.
Пока мир пытается выбраться из этой пандемии, ожидайте, что на исследования и разработки в этих областях будет уделяться больше внимания и средств. Искусственный интеллект уже зарекомендовал себя как один из лучших инструментов, доступных для людей на протяжении всей нашей истории, нам просто нужно повернуть за угол.
