在过去的几个月中,冠状病毒(COVID-19)是在地球上传播的最具传染性的疾病之一。正如我们已经看到的那样,这种病毒已经在全世界范围内造成了严重破坏,因此有必要借助技术,而AI便应运而生了。诸如冠状病毒之类的致命疾病暴发往往扩散得太快,以至于科学家们无法找到治愈的方法。但是在不久的将来,人工智能可以帮助研究人员和科学家更好地完成工作。在本文的此处,将讨论AI在对抗冠状病毒中的重要作用。

  人工智能与冠状病毒的斗争

技术在当前的大流行性疾病中发挥重要作用可能为时已晚,但希望未来可能会发生新的灾难。人工智能(AI)可以梳理数据堆以发现连接。

因此,解决哪种治疗方法可行或下一步寻找实验变得更加容易。

世界卫生组织最近的月度报告说,人工智能和大数据是中国应对新型冠状病毒的重要组成部分。

根据一份报告,英国一家公司成为今年有史以来第一家将AI设计的药物分子用于人体试验的公司。与传统的四到五年的研究相比,算法仅用了12个月就发现了它。在当前危机中,可以通过三种不同方式使用AI:

AI可以用于快速开发针对Covid-19病毒的抗体和疫苗。

它可用于扫描现有药物,以检查是否可以重塑。

人工智能被用来设计一种药物来对抗当前和未来的新型冠状病毒的爆发。

但是人们应该对AI可以实现的目标持现实态度。

在冠状病毒爆发期间,一些科技行业和科学家正在寻求人工智能以产生积极影响。

这场危机表明了AI如何可能创造一个美好的世界,”人工智能研究所首席执行官说。

  AI对抗COVID-19爆发的不同方式

随着COVID-19遍及140多个国家,案件数量迅速增加,达到422966,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拨出资金以加速研究,但许多组织都在寻求人工智能来打破当前的危机。

全球各地的科学家和研究人员都在借助AI的帮助下尽最大努力制止冠状病毒爆发。

让我们看看如何在对抗冠状病毒效应中使用AI。

  人工智能检测精度更高

根据最近的一份报告,人工智能系统可以在患者胸部的CT扫描中检测冠状病毒,对肺炎病例的准确率为96%。

印度的大多数软件开发公司都在尝试使用AI系统和新算法来减少识别的整个过程。考虑到传统方法大约需要15分钟才能分析CT扫描,因此这是一个意义深远的进步。

百度的人工智能团队已经启动了一款软件-LinearFold,将冠状病毒的预测时间从55分钟减少到27秒。缩短预测时间对于了解病毒和促进药物发现具有重要意义。

  ML用于社交媒体审核

机器学习被用于浏览社交媒体以及官方公共卫生平台和医疗保健提供者提供的其他形式的数据。这样做是为了制定中断的实时健康分析。

  设计分子结构

许多使用AI进行药物发现的公司都在使用生成对抗网络GAN来完善分子设计。分子汞齐和测试是一个缓慢的过程。

现在,这通过增加合成时间并开发更多选项来设计独特的分子结构,从而在AI中发挥作用。但是,综合和肯定可能需要一些时间,并且也可能需要大量资源。

  人工智能技术的医学影像

在中国,为医生提供了一个名为inferVISION的强大新工具,该工具可以帮助他们快速调查Novel
Covid-19患者。这个基于AI的实用程序可以在短时间内或非常短的时间内迅速发现潜在病例。

InferVISION完全依赖NVIDIA的Clara SDK,这是NVIDIA用于AI驱动的医学成像的AI医疗应用程序框架。

该软件可以识别可疑信号中的COVID-19的常见标志。该工具会寻找冠状病毒可能引起的肺炎信号。

  面部识别

与指纹相比,面部识别要安全得多,因为它消除了通过人类接触传播疾病的机会。

因此,人工智能被用来扫描戴着面具的人的脸。因此,鼓励使用其温度检测工具以无接触方式识别受影响的人。它已部署在大多数受影响国家的地铁站,学校和其他社区场所。

  救援无人机

在某些受灾最严重的地区,无人驾驶飞机通过运送医疗设备和病人样品来进行救援。因此,它节省了时间,提高了交付速度。而且,它避免了样品被感染的风险。

此外,他们还随身携带QR码标语牌,可以对其进行检查以注册健康信息。

  机械人

众所周知,机器人被广泛用于以零人为干预对病房进行消毒,这些大流行病如何使社会救助变得至关重要而又具有威胁性。因此,医务人员有感染冠状病毒的严重风险。

机械手吊舱在要消毒的区域上传播紫外线,并消除任何病毒。当前,我们处于爆发的非常严峻的形势。因此,药物的发现和诊断已成为必要,并且借助AI,将可以节省大量时间,甚至可以挽救人类的生命。

因此,到目前为止,您必须了解AI在对抗冠状病毒中的作用。公司正在利用其AI技术来预测哪些现有药物或新的类药物分子可以治疗冠状病毒。尽管现在说他们是否朝着正确的方向还为时过早,但他们正在与新型冠状病毒作斗争。

通过上述介绍,我们知道人工智能如何在战斗中提供帮助的了吧,想了解更多关于人工智能的信息,请继续关注教育。