疫情严峻,AI或是应对下一场流行疾病的关键

来源: 作者:作者 发布于:2020-08-27 20:00 分类:乐虎网址官网入口

 

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长久以来,流行性疾病似乎根本不在人们的忧虑范围之内,然而2020年初,一场疫情汹涌而来,甚至至今不确定它来自何处。 业界开始担忧,下一场流行疾病到底会是人畜共患型疾病,例如新型冠状病毒、SARS、埃博拉或者寨卡病毒;抑或是由人类设计并合成出的高致死性疾病?当世界各国外交官齐聚日内瓦,参加一年一度的生物武器公约(BWC)大会时,这一话题再次引起关注。 各国代表纷纷发言,承诺共同努力防止新型生物武器的开发、生产与存储。 以往,《生物武器公约》主要关注炭疽热等问题,但这一次,人们开始将目光投放大规模流行性疾病身上。 无论下一波流行病源自何处,此次人们达成的一项普遍共识在于,我们还没有为此做好准备。 约翰霍普金斯大学健康安全中心(CHS)最近进行的一轮合理情境演习证明,潜在病原体有可能在全球范围内杀死亿民众,同时带来规模庞大的经济混乱、饥荒以及骚乱。 微软公司创始人比尔·盖茨最近在马萨诸塞州医学会的一次演讲中提出警告,……盖茨在2018慕尼黑安全会议上也曾发表类似演讲,他指出:近年来,潜在流行病(例如埃博拉病毒)的传染性相对不强。 但我们当然不能抱有侥幸心理。 百年之前爆发的西班牙流感成为世纪大患,这种疾病致命性极强,并消灭了全球3%的人口。 鉴于1918年以来全球流动性增长,外加人品规模的爆发式提升,一旦今天发生类似的疾病,专家们认为死亡人数很可能超过亿。

药品研发以及医疗保健行业一直在为此不懈努力,各政府部门、制药企业乃至医疗机构始终积极探索新兴技术(特别是人工智能)如何帮助我们应对种种现实挑战。 在这个信息时代,我们在考虑如何为疾病流行制定准备措施时,AI技术无疑是个绕不开的话题。

。 但利用AI对抗流行疾病如今,AI平台已经能够一次性查阅数千万篇学术论文、数据集以及期刊文章;相比之下,人类研究员每年的平均论文阅读量仅为200至300篇。

但是,AI方案也不可能百试百灵。 AI系统的能力,完全取决于我们为其提供的训练数据质量。 遗憾的是,制药行业当中的大部分数据都不够可靠。 在尝试分析各类规模可观的不同数据集时,我们面对的挑战包括但不限于:。

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该公司还与明尼苏达大学的科研团队合作,希望能够在几天之内开发、测试并调整适用于低成本呼吸机的六款零件。研究人员们将公开发布设计方案,利用电动机直接将手动氧气袋中的氧气泵送至患者体内,帮助医院快速缓解呼吸机紧张带来的资源压力。(目前,麻省理工学院也有团队在研究类似的项目。

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2020-06-1409:442020-06-1409:4411日,国家统计局广东调查总队发布广东CPI和PPI数据显示,5月份,广东居民消费价格指数(CPI)同比上涨%,环比下降%,环比降幅比上月扩大个百分点。2020-06-1209:20立足于得天独厚的地理、气候和资源优势,白竹村引进龙德生态农业有限公司等龙头企业。2020-06-1209:20近段时间,直播带货火遍全国,各地政府、企业以及电商都纷纷架起机器推销各种各样的产品和服务。

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