AI技术能否力挽狂澜？
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处理数十亿条数据，将全球航空往来记录与个人身份等信息整理起来，共同作为流行病爆发分析的基础素材。 面对此次新型冠状病毒，BlueDot早在去年12月31日就发布了第一项警报——这一时间点，甚至早于美国疾病控制与预防中心1月6日的初步反应。 BlueDot公司是Kamran Khan的杰作，他是一名传染科医生，同时也是多伦多大学医学与公共卫生学教授。更重要的是，他曾经在SARS爆发期间以医疗人员的身份奋战在抗击第一线。 Khan解释道，“目前，我们正在使用自然语言处理(NLP)以及机器学习(ML)技术处理大量非结构化文本数据，这些文本涉及65种不同语言，希望借此跟踪超过100种疾病的爆发趋势。如果通过传统的手动方式进行处理，那么这项工作恐怕需要一支包含百人的庞大团队。但新兴技术的加入，使得健康专家们不再被数据分析所束缚，而是能够将自己的时间、精力以及聪明才智投入到应对传染病风险之上。信息的收集与组织这类费心费神的任务，终于可以由机器承担了。” 当然，BlueDot绝对不是唯一一家尝试利用AI技术遏制新型冠状病毒传播的组织。目前，医疗保健行业内开始普遍关注AI有望带来的巨大可能性：
“AI技术能够根据不同地区的实际情况预测潜在的新增病例数量，同时发现哪类人群遭到传感的可能性最高。利用这项技术，我们可以向旅行者发出提醒，确保易受感染的人群在出行途中戴好医用口罩。” 纽黑文大学计算机科学副教授Vahid Behzadan： “AI技术能够帮助我们优化策略。例如，Marzieh Soltanolkottabi博士就在研究如何利用机器学习评估并优化各社区、城市以及国家之间的社会隔离策略，从而有效控制流行病的传播路径。此外，我的研究小组在与Soltanolkottabi博士开展合作，探索AI技术应用的最新方向，特别是如何利用强化学习提高疫苗接种策略的实际效果。” IPsoft公司全球医疗保健与生命科学业务负责人Vincent Grasso博士： “举例来说，在疾病全面爆发时，当务之急当然是从患者以及其他相关人员处获得第一手临床信息，例如治疗前后的生理状态、关于暴露部位与疾病传播的关系以及其他准确的指导性资料。但考虑到疾病爆发的背景，人员的现场部署不仅成 （编辑：长春站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
