AI对抗冠状病毒爆发的11种方式

简介: AI对抗冠状病毒爆发的11种方式

随着COVID-19到达60多个国家/地区,全球病例超过95,500,死亡人数超过3,000,全世界正在尽最大努力避免这场灾难。尽管世卫组织和联合国等组织正在释放资金以促进研究,但许多组织都在寻求人工智能来减缓危机。全世界的科学界都在为21世纪的问题找到21世纪的解决方案。

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让我们看一下如何使用AI来控制最新爆发:

1.DeepMind使用其AlphaFold系统

DeepMind宣布,他们将发布几种蛋白质的结构预测,这些蛋白质可以促进对COVID-19正在进行的研究。他们使用了最新版本的AlphaFold系统来预测新冠相关蛋白结构。

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2.阿里巴巴的AI检测准确率达96%

阿里巴巴最近声称,其新的AI系统可以在患者胸部CT扫描中检测冠状病毒,对病毒性肺炎病例的准确率达到96%。其创始人马云(Jack Ma)也宣布,他的基金会将捐赠215 万美元用于开发该疫苗。

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据阿里巴巴称,他们的新算法将识别的整个过程缩短到创纪录的20秒。考虑到传统方法将花费大约15分钟来分析CT扫描,因此这是一个巨大的改进。


3.百度的AI团队开源LinearFold

百度的AI团队发布了一种工具— LinearFold,可将2019-nCoV的预测时间从55分钟缩短至27秒。

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缩短预测时间对于理解病毒和促进药物发现至关重要。


4.ML用于社交媒体监控

哈佛医学院的约翰·布朗斯坦(John Brownstein)是一个国际团队的一部分,该团队正在使用机器学习浏览社交媒体以及来自官方公共卫生渠道和医疗保健提供者的其他形式的数据,以准备对医疗人员的实时健康分析暴发。


5.BlueDot

BlueDot是一家总部位于多伦多的健康监控公司,于2014年成立,它还通过从众多在线资源中收集疾病数据,然后利用航空公司的航班信息来预测下一个传染病可能出现的位置,毕竟是空中航线,那是一种常见的疾病媒介。


6.Insilico Medicine使用GAN设计分子结构

Insilico Medicine正在使用生成对抗网络GAN来过滤分子设计。它支持在“类药性”性质和化学活性上得分高的化合物,同时抛弃由于其性质而无法用作药物的分子,例如金属化合物。


分子的合成和测试是一个缓慢的过程。通过增加合成时间和创建更多选择来设计多样的分子结构。但是,综合和验证可能需要一些时间,并且可能需要大量资源。因此,Insilico Medicine选择了多达100个分子进行合成和测试,其余的生成结构均保存在网站上。


7.中国的inferVISION扫描患者

中国的医生已经获得了一种新的强大工具,可以帮助他们快速诊断潜在的冠状病毒患者。这款名为AIVISION的软件基于AI,可以在创纪录的时间内快速突出显示潜在的问题案例。

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该软件在很大程度上依赖于NVIDIA的Clara SDK,这是NVIDIA的用于AI驱动的医学成像的AI医疗应用程序框架。


推断可以确定可疑患者中COVID-19的典型体征或部分体征。为此,该软件会寻找可能由病毒引起的肺炎的迹象。


8.BenevolentAI基于知识图谱发现潜在药物

BenevolentAI的算法将分子结构数据与有关相关受体和疾病的生物医学信息联系起来,以寻找潜在的药物靶标。他们的软件指出与酶衔接子相关的蛋白激酶1(AAK1)是该疾病的可能靶标。AAK1调节内吞作用,该过程将物质带入细胞,这也是病毒感染的一种常见方式。

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研究人员借助BenevolentAI的软件,确定了一种可能的药物“ Baricitinib”。


9.SenseTime的面部识别

面部识别比指纹识别更安全,因为它消除了疾病通过人与地面接触传播的机会。


因此,SenseTime正在应用AI来扫描戴着面具的人的脸。他们正在使用其温度检测软件促进非接触式识别感染者,该温度检测软件已部署在北京,上海和深圳的地铁站,学校和其他社区场所。


10.无人机救援

为了加强对疫情的非接触式监控,中国公司正在使用无人机。据报道,来自深圳的普渡科技已在全国40多家医院安装了其机器,以帮助医务人员。


总部位于深圳的另一家公司MicroMultiCopter正在部署无人机来运输医疗样本并进行热成像。


11.UVD机器人

总部位于丹麦的UVD机器人正在使用其机器人对病房进行消毒,而人为干扰为零。大流行病使人类的援助变得既危急又危险。医务人员有染上疾病的严重风险。UVD的自动漫游吊舱在要消毒的区域上方发出紫外线,并杀死任何类型的病毒。


当前,我们正处于爆发的关键时刻。随着世界各地的专家和政策制定者将重点转移到遏制COVID-19上,监视、药物发现和诊断的作用变得至关重要,借助AI可以节省大量时间,甚至可以挽救生命。


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