31 декабря BlueDot, базирующаяся в Торонто компания, использующая искусственный интеллект для отслеживания распространения инфекционных заболеваний, предупредила своих клиентов о скоплении необычных случаев пневмонии в Ухане, Китай. Девять дней спустя Всемирная организация здравоохранения подтвердила обнаружение нового коронавируса, позднее названного COVID-19.
Сегодня COVID-19 - это пандемия, которая распространилась в 180 странах, унесла более 200 000 жизней и вызвала почти глобальную локализацию. И на данный момент лучшим решением для сдерживания распространения вируса является улучшение личной гигиены и социальное дистанцирование. Тем временем политики, ученые и исследователи объединяются, чтобы найти систематические способы борьбы с вирусом и ухода за пациентами. И они получают столь необходимую помощь от искусственного интеллекта.
Отслеживание распространения вируса
BlueDot использует комбинацию искусственного интеллекта и человеческого опыта для отслеживания распространения инфекционных заболеваний по всему миру. Его алгоритмы объединяют и анализируют данные из источников, включая новостные сообщения, заявления от организаций здравоохранения, коммерческие полеты и отчеты о здоровье.
Используя машинное обучение и обработку естественного языка , BlueDot просматривает море данных, чтобы найти закономерности, которые могут указывать на начало инфекционной вспышки. Затем результаты анализируются группой экспертов, состоящей из эпидемиологов, врачей, ветеринаров и ученых, которые решают, какие из сигналов требуют дальнейшего изучения. Окончательный отчет рассылается клиентам BlueDot, например правительствам и предприятиям.
В дополнение к горячим точкам ИИ может также прогнозировать распространение инфекционных заболеваний, используя данные о полете и схемы движения. BlueDot успешно предсказал несколько городов, где COVID-19 распространится, после того как он появился в Ухане.
В обычных условиях BlueDot предоставляет свою платформу в качестве коммерческого приложения. Но сейчас компания помогает правительствам отслеживать распространение COVID-19. В будущем технологии искусственного интеллекта, такие как BlueDot, могут служить системами раннего предупреждения, чтобы помочь правительствам пресечь пандемию в начале.
Выявление коронавируса в медицинских изображениях
Вирусные тестовые наборы в дефиците, и ученые и исследователи искали альтернативные способы выявить коронавирус. Одним из возможных решений является исследование рентгеновских снимков грудной клетки и компьютерной томографии, которые более доступны в больницах и могут показать инфекции, вызванные COVID-19.
Сложность использования визуализации грудной клетки при диагностике заключается в том, что трудно определить разницу между COVID-19 и другими инфекциями, такими как грипп. В марте Американский колледж радиологии выступил с заявлением, в котором рекомендовал не использовать компьютерную томографию грудной клетки и рентген в качестве первой линии теста COVID-19. «Вирусное тестирование остается единственным специфическим методом диагностики», - пишет колледж в своей рекомендации. Учитывая изменчивость результатов визуализации грудной клетки, рентгенография грудной клетки или КТ не рекомендуются для диагностики COVID-19.
Но исследователи ИИ надеются, что компьютерное зрение поможет там, где человеческое зрение не работает. Несколько компаний развернули системы искусственного интеллекта для обнаружения случаев COVID-19 в рентгеновских и компьютерных томографах. Одним из последних достижений является COVID-Net , система глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная DarwinAI и Университетом Ватерлоо.
Алекс Вонг, главный научный сотрудник DarwinAI, говорит, что существуют тонкие различия между COVID-19 и другими инфекциями, которые рентгенологи могут не заметить при исследовании рентгенограммы грудной клетки. «Мы надеемся, что с COVID-Net мы сможем использовать ИИ (в частности, глубокое обучение), чтобы подобрать тонкие визуальные индикаторы, чтобы лучше дифференцировать COVID-19 от других форм инфекций, и представить эти визуальные индикаторы клиницистам для повышения специфичности".
Читайте также:
Больше познаваемого читайте на нашем сайте: poznavaemoe.ru