როგორ ებრძვის AI– კორონავირუსის გამონაყარს?


პასუხი 1:

ხელოვნურ ინტელექტს შეეძლო მომავლის კორონავირუსის ბრძოლა

.

კორონავირუსის მსგავსი დაავადებები ხშირად ძალიან სწრაფად ვითარდება მეცნიერების მიერ განკურნების მიზნით. სამომავლოდ, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება ხელი შეუწყოს მკვლევარებს უკეთესი სამუშაოს შესრულებაში.

მიუხედავად იმისა, რომ ეს უკვე დაგვიანებულია, რომ ახლებურმა ტექნოლოგიამ მნიშვნელოვანი როლი შეასრულოს ამჟამინდელ ეპიდემიაში, იმედი არსებობს მომდევნო დაავადებათა განვითარებასთან დაკავშირებით. AI კარგია მონაცემთა დამუშავების საშუალებით, იპოვოთ კავშირი, რაც უფრო ადვილია განსაზღვროს, თუ რა სახის მკურნალობა შეიძლება იმუშაოს ან რომელი ექსპერიმენტები განახორციელოს შემდეგში.

კითხვაა, თუ რას წარმოუდგენს Big Data მაშინ, როდესაც ის მხოლოდ ინფორმაციებს იშვიათ ინფორმაციებს მიიღებს ახლად წარმოქმნილი დაავადების შესახებ, როგორიცაა Covid-19, რომელიც პირველად გასული წლის ბოლოს გაჩნდა ჩინეთში და დაახლოებით ორ თვეში 75 000-ზე მეტი ადამიანი დაავადდა.

იმ ფაქტს, რომ მკვლევარებმა მოახდინეს ახალი ვირუსის გენური თანმიმდევრობის წარმოება პირველივე შემთხვევების პირველივე კვირის განმავლობაში, იმედისმომცემია, რადგან ეს გვიჩვენებს, რომ ახლა ბევრად უფრო დაუყოვნებელი მონაცემები არსებობს, როდესაც ეს ხდება დაავადება.

ენდრიუ ჰოპკინსი, ინგლისის ოქსიფორდის მთავარი აღმასრულებელი დირექტორი Exsledgeia Ltd., მათ შორისაა, ვინც მუშაობს ხელოვნური ინტელექტის მომზადებაში ნარკომანიის აღმოჩენისთვის. მისი თქმით, ახალი მკურნალობა შეიძლება გადავიდეს კონცეფციიდან კლინიკურ ტესტირებაზე, დაახლოებით 18 – დან 24 თვემდე, მომდევნო ათწლეულში, AI– ს წყალობით.

Exsledgeia– მა შეიმუშავა ახალი ნაერთი, რომელიც შეპყრობილია ობსესიურ – კომპულსიური აშლილობის სამკურნალოდ, რომელიც მზად არის ლაბორატორიაში შესამოწმებლად, ერთ წელზე ნაკლები ხნის შემდეგ, საწყის კვლევის ეტაპზე. კომპანიის თანახმად, ეს დაახლოებით ხუთჯერ უფრო სწრაფია, ვიდრე საშუალო.

კემბრიჯის დაფუძნებულ Healx- ს მსგავსი მიდგომა აქვს, მაგრამ ის იყენებს მანქანულ სწავლებას არსებული ნარკოტიკების ახალ გამოყენებას. ორივე კომპანია თავის ალგორითმებს ამარაგებს ინფორმაციებით - გაჟღენთილია ისეთი წყაროებიდან, როგორიცაა ჟურნალები, ბიომექანიკური მონაცემთა ბაზა და კლინიკური კვლევები, - რათა დაეხმაროს დაავადებების ახალ მკურნალობას.

ადამიანის ზედამხედველობა

ეს ორი კომპანია იყენებს ადამიანთა მკვლევარების გუნდს, რომ AI- სთან ერთად იმუშაონ, პროცესის წარმართვაში. Exsledgeia- ს მიდგომის თანახმად, რომელსაც კენტავრის ქიმიკოსი ერქვა, ნარკომანიის დიზაინერები ხელს უწყობენ ნაერთების ძებნის ალგორითმების სტრატეგიას ასწავლიან. Healx აყენებს AI– ს პროგნოზებს მკვლევარებთან, რომლებიც აანალიზებენ შედეგებს და გადაწყვეტენ, თუ რა განაგრძონ.

ნილ ტომპსონი, Healx– ის მთავარი სამეცნიერო ხელმძღვანელი, ამბობს, რომ ტექნიკა შეიძლება განლაგდეს კორონავირუსის მსგავს დაავადებაზე, სანამ მას საკმარისი მონაცემები აქვს ახალი დაავადების შესახებ. Healx არ მუშაობს კოროვირუსების გადასაჭრელად ან მისი ტექნოლოგია არ არის გამორიცხული, რომ ეს დაავადება გავრცელდეს.

”ჩვენ საკმაოდ ახლოს ვართ”, - თქვა ტომპსონმა ინტერვიუში. ”ჩვენ არ დაგვჭირდება ბევრი რამის შეცვლა AI ალგორითმების შესახებ, რომელსაც ჩვენ ვიყენებთ. ჩვენ ვხედავთ სამკურნალო თვისებების შესაბამისობას დაავადების მახასიათებლებთან. ”

ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები უკვე იწყებენ წამლების ჩაქრობას იმ დაავადებების შესახებ, რომელთა შესახებაც ჩვენ ვიცით. ხუთშაბათს მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტის მკვლევარებმა განაცხადეს, რომ მათ გამოიყენებდნენ მეთოდი ახალი ანტიბიოტიკი კომპონენტის იდენტიფიცირებისთვის, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს პრობლემური ბაქტერიების სპექტრი, კლავს პრობლემურ ბაქტერიებს, თუნდაც ზოგიერთ მათგანს, რომლებიც ამჟამად გამძლეა სხვა სამკურნალო საშუალებებისთვის.

ყველა ამ ტექნოლოგიისთვის ერთი დაჭერაა კლინიკური ტესტირება. მაშინაც კი, ნარკოტიკებიც, რომლებიც უსაფრთხოა სამკურნალოდ, ერთი დაავადების სამკურნალოდ, უნდა შემოწმდეს კიდევ, სანამ სხვა არ იქნება დადგენილი. მრავალრიცხოვან ადამიანებზე მათი უსაფრთხო და ეფექტური გამოყენების ჩვენების პროცესს მრავალი წლის განმავლობაში შეუძლია დაჭირდეს რეგულატორების განსახილველად წასვლამდე.

ეფექტური ეფექტის მისაღწევად, AI– ზე დაფუძნებული წამლის შემქმნელებს წინასწარ უნდა დაგეგმონ, ვირუსის გენომი ამოარჩიონ, რაც მომავალში პრობლემებს შეუქმნის და მიზნად ისახავს მას, როდესაც ამის გაკეთების რამდენიმე სტიმული არ არსებობს.

Გმადლობთ.


პასუხი 2:

თამაში უკვე დასრულებულია!

რომ არა კორონავირებისთვის, ყოველ შემთხვევაში სუპერბაგებისთვის. MIT- ისა და ჰარვარდის მკვლევარებმა გამოიყენეს AI, რათა დაედგინათ ახალი ანტიბიოტიკი, რომელსაც შეუძლია მრავალი წამლისადმი მდგრადი ბაქტერიის მოკვლა. მათ ავარჯიშეს მანქანაში სწავლის ალგორიტი, რათა გაანალიზონ ქიმიური ნაერთები, რომლებიც შეძლებენ ინფექციების წინააღმდეგ ბრძოლას არსებული წამლებისგან განსხვავებული მექანიზმების გამოყენებით.

მათ თავიანთი მოდელის მომზადება 2.500 მოლეკულაზე დაასახელეს ნაერთი (მათ უწოდეს მას ჰალიცინი) ტესტირებისას პაციენტებისა და ლაბორატორიებში აღებული ბაქტერიების საფუძველზე. "ჰალიცინს" შეეძლო მრავალი წამლის გამძლე ბაქტერიის მოსაკლავად, მათ შორის

mycobactirium ტუბერკულოზი, clostridium difficile

და

acinetobacter baumannii.

ჰალიცინმა განკურნა დაავადებული ორი თაგვი

A.baumanni.

სხვათა შორის, ერაყსა და ავღანეთში ბევრი ამერიკელი ჯარისკაცი დაინფიცირდა იმავე შეცდომით. მოხსენებაში ნათქვამია, რომ ჰალიცინის მალამო, რომელიც გამოიყენება ამ ორი თაგვის კანზე, სრულად განკურნა მათ მხოლოდ 24 საათის განმავლობაში.

ნარკოტიკების აღმოჩენისთვის პროგნოზირებადი კომპიუტერული მოდელების გამოყენება ახალი არ არის, მაგრამ საუკეთესო წარმატება ჰალიცინთან ჯერჯერობით ჩანს.

მკვლევარების აზრით, მათ პროგნოზირებულ მოდელს შეუძლია გააკეთოს ის, რაც ტრადიციულად ექსპერიმენტული მიდგომებისთვის ძვირია.

ჰალიცინის ეს წარმატება კაცობრიობის ისტორიაში გადამწყვეტ ეტაპზე მოდის. პროგნოზირებულია, 2050 წლისთვის, მსოფლიოში სიკვდილიანობა წამლებისადმი მდგრადი ბაქტერიების გამო შეიძლება 10 მილიონს მიაღწიოს.

შემდგომი მუშაობაა საჭირო ჰალიცინის გამოყენებაში ადამიანებში გამოსაყენებლად. მიუხედავად იმისა, რომ მათი ალგორითმი განკუთვნილია ბაქტერიებისთვის, ის შეიძლება "განახლებადი" იყოს ვირუსთან ბრძოლისთვისაც.


პასუხი 3:

წარმოიდგინეთ, ჩინეთში ჰოსპიტალს აქვს 1000-მდე შემთხვევა, რომელსაც მსგავსი სიმპტომები აქვს, რას აკეთებს საავადმყოფო? მიუხედავად იმისა, რომ ყველა ინფორმაცია სიმპტომებისა და დიაგნოზის შესახებ არის დოკუმენტირებული და ელექტრონულად ხელმისაწვდომი, ჯანმრთელობის განყოფილებას შეუძლია მიიღოს აუცილებელი და სათანადო ზომები.

AI შესანიშნავი და სწრაფია თარგების გამოვლენაში, მსგავსებათა სწრაფი გამოვლენისთვის. ერთი მაგალითი იმისა, თუ როგორ

Google- ს ძებნა შეუძლია

მსოფლიოში შესაძლო დაავადებების გამოსავლენად. მხოლოდ მარტივი ძიების ნიმუშებით, AI– ს შეუძლია რეალურად აღმოაჩინოს შესაძლო საფრთხეები და ეპიდემიები, რომლებიც შესაძლოა მსოფლიოში დიდი პროპორციით გამოირჩეოდეს.

ბრუნდება კორონა ვირუსზე, მას შემდეგ რაც ჩინეთში დადასტურდა დაავადების სიმპტომები, დიაგნოზირებულია იგი, იგი იზიარებს ამ ინფორმაციას ყველა სხვა შესაძლო სამთავრობო ორგანიზაციას, რომელსაც შეუძლია სწრაფად შექმნას თერმული დეტექტორები, რომლებსაც შეუძლიათ ამ სიმპტომების მქონე ადამიანების სკანირება და მათი კლასიფიკაცია, როგორც ალბათ ინფიცირებული ან მატარებლები. ან იმუნური. რადგან ვირუსები მუტაციას უკეთებენ, მათ ტენდენცია აქვთ შეცვალონ, თუ როგორ გამოიყურებიან ისინი, სიმპტომები შეიძლება შეიცვალოს და დიაგნოზის გაკეთება რთულდეს. მაგრამ, AI– ს დახმარებით, ჩინეთს შეუძლია დაეხმაროს მთავრობებს იმ ადამიანებთან, რომლებიც ჩინეთიდან გადავიდნენ, განსაკუთრებით კი ვუჰანი და შემდეგ საერთაშორისო მასშტაბით გადავიდნენ ქალაქებში. ამ ინფორმაციის გაანალიზება შეუძლია AI- ს მიერ, ამ ქალაქებიდან, საავადმყოფოებიდან მიღებული სიახლეების გამოსავლენად, თავსატეხის ნაწილების დასაყენებლად.

იმედი მაქვს, ეს ხელს უწყობს!


პასუხი 4:

ბოლო თვალსაზრისით, თუ ჩვენ გვაქვს რამდენიმე პაციენტის მონაცემი, ვიდრე კორონატირებულ პაციენტთა დადგენა და მოძიება შეიძლება. ამის შემდეგ, ჩვენ შეგვიძლია შევამოწმოთ ახალი პაციენტი, რომ წინასწარ განსაზღვროს, შეიძლება თუ არა ეს პაციენტი ინფიცირებული, თუ არა, თუ არა მათი ნიმუშიდან. ამის განცალკევებისთვის შეიძლება გამოყენებულ იქნას კლასიკური აპარატის სწავლის ან ღრმა სწავლის ტექნიკა.

უფრო ზოგადი თვალსაზრისით, ჩვენ უნდა ვიყოთ ძალიან ფრთხილად და უნდა ვეთანხმებით ურთიერთობას სამედიცინო სფეროში, რომ გავაანალიზოთ ის, თუ რა ხდება სინამდვილეში, რა არის რეაგირება, რა არის ცვლილებები და მექანიზმები, რომლებიც ვირუსმა გამოიწვია ორგანიზმში, რომ უკეთ გაითვალისწინოს მოდელი.


პასუხი 5:

კორონავირუსის მსგავსი დაავადებები ხშირად ძალიან სწრაფად ვითარდება მეცნიერების მიერ განკურნების მიზნით. სამომავლოდ, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება ხელი შეუწყოს მკვლევარებს უკეთესი სამუშაოს შესრულებაში.

მიუხედავად იმისა, რომ ეს უკვე დაგვიანებულია, რომ ახლებურმა ტექნოლოგიამ მნიშვნელოვანი როლი შეასრულოს ამჟამინდელ ეპიდემიაში, იმედი არსებობს მომდევნო დაავადებათა განვითარებასთან დაკავშირებით. AI კარგია მონაცემთა დამუშავების საშუალებით, იპოვოთ კავშირი, რაც უფრო ადვილია განსაზღვროს, თუ რა სახის მკურნალობა შეიძლება იმუშაოს ან რომელი ექსპერიმენტები განახორციელოს შემდეგში.

კითხვაა, თუ რას წარმოუდგენს Big Data მაშინ, როდესაც ის მხოლოდ ინფორმაციებს იშვიათ ინფორმაციებს მიიღებს ახლად წარმოქმნილი დაავადების შესახებ, როგორიცაა Covid-19, რომელიც პირველად გასული წლის ბოლოს გაჩნდა ჩინეთში და დაახლოებით ორ თვეში 75 000-ზე მეტი ადამიანი დაავადდა.

იმ ფაქტს, რომ მკვლევარებმა მოახდინეს ახალი ვირუსის გენური თანმიმდევრობის წარმოება პირველივე შემთხვევების პირველივე კვირის განმავლობაში, იმედისმომცემია, რადგან ეს გვიჩვენებს, რომ ახლა ბევრად უფრო დაუყოვნებელი მონაცემები არსებობს, როდესაც ეს ხდება დაავადება.

ენდრიუ ჰოპკინსი, ინგლისის ოქსიფორდის მთავარი აღმასრულებელი დირექტორი Exsledgeia Ltd., მათ შორისაა, ვინც მუშაობს ხელოვნური ინტელექტის მომზადებაში ნარკომანიის აღმოჩენისთვის. მისი თქმით, ახალი მკურნალობა შეიძლება გადავიდეს კონცეფციიდან კლინიკურ ტესტირებაზე, დაახლოებით 18 – დან 24 თვემდე, მომდევნო ათწლეულში, AI– ს წყალობით.

Exsledgeia– მა შეიმუშავა ახალი ნაერთი, რომელიც შეპყრობილია ობსესიურ – კომპულსიური აშლილობის სამკურნალოდ, რომელიც მზად არის ლაბორატორიაში შესამოწმებლად, ერთ წელზე ნაკლები ხნის შემდეგ, საწყის კვლევის ეტაპზე. კომპანიის თანახმად, ეს დაახლოებით ხუთჯერ უფრო სწრაფია, ვიდრე საშუალო.

კემბრიჯის დაფუძნებულ Healx- ს მსგავსი მიდგომა აქვს, მაგრამ ის იყენებს მანქანულ სწავლებას არსებული ნარკოტიკების ახალ გამოყენებას. ორივე კომპანია თავის ალგორითმებს ამარაგებს ინფორმაციებით - გაჟღენთილია ისეთი წყაროებიდან, როგორიცაა ჟურნალები, ბიომექანიკური მონაცემთა ბაზა და კლინიკური კვლევები, - რათა დაეხმაროს დაავადებების ახალ მკურნალობას.

ადამიანის ზედამხედველობა

ეს ორი კომპანია იყენებს ადამიანთა მკვლევარების გუნდს, რომ AI- სთან ერთად იმუშაონ, პროცესის წარმართვაში. Exsledgeia- ს მიდგომის თანახმად, რომელსაც კენტავრის ქიმიკოსი ერქვა, ნარკომანიის დიზაინერები ხელს უწყობენ ნაერთების ძებნის ალგორითმების სტრატეგიას ასწავლიან. Healx აყენებს AI– ს პროგნოზებს მკვლევარებთან, რომლებიც აანალიზებენ შედეგებს და გადაწყვეტენ, თუ რა განაგრძონ.

ნილ ტომპსონი, Healx– ის მთავარი სამეცნიერო ხელმძღვანელი, ამბობს, რომ ტექნიკა შეიძლება განლაგდეს კორონავირუსის მსგავს დაავადებაზე, სანამ მას საკმარისი მონაცემები აქვს ახალი დაავადების შესახებ. Healx არ მუშაობს კოროვირუსების გადასაჭრელად ან მისი ტექნოლოგია არ არის გამორიცხული, რომ ეს დაავადება გავრცელდეს.

”ჩვენ საკმაოდ ახლოს ვართ”, - თქვა ტომპსონმა ინტერვიუში. ”ჩვენ არ დაგვჭირდება ბევრი რამის შეცვლა AI ალგორითმების შესახებ, რომელსაც ჩვენ ვიყენებთ. ჩვენ ვხედავთ სამკურნალო თვისებების შესაბამისობას დაავადების მახასიათებლებთან. ”

ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები უკვე იწყებენ წამლების ჩაქრობას იმ დაავადებების შესახებ, რომელთა შესახებაც ჩვენ ვიცით. ხუთშაბათს მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტის მკვლევარებმა განაცხადეს, რომ მათ გამოიყენებდნენ მეთოდი ახალი ანტიბიოტიკი კომპონენტის იდენტიფიცირებისთვის, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს პრობლემური ბაქტერიების სპექტრი, კლავს პრობლემურ ბაქტერიებს, თუნდაც ზოგიერთ მათგანს, რომლებიც ამჟამად გამძლეა სხვა სამკურნალო საშუალებებისთვის.

ყველა ამ ტექნოლოგიისთვის ერთი დაჭერაა კლინიკური ტესტირება. მაშინაც კი, ნარკოტიკებიც, რომლებიც უსაფრთხოა სამკურნალოდ, ერთი დაავადების სამკურნალოდ, უნდა შემოწმდეს კიდევ, სანამ სხვა არ იქნება დადგენილი. მრავალრიცხოვან ადამიანებზე მათი უსაფრთხო და ეფექტური გამოყენების ჩვენების პროცესს მრავალი წლის განმავლობაში შეუძლია დაჭირდეს რეგულატორების განსახილველად წასვლამდე.

ეფექტური ეფექტის მისაღწევად, AI– ზე დაფუძნებული წამლის შემქმნელებს წინასწარ უნდა დაგეგმონ, ვირუსის გენომი ამოარჩიონ, რაც მომავალში პრობლემებს შეუქმნის და მიზნად ისახავს მას, როდესაც ამის გაკეთების რამდენიმე სტიმული არ არსებობს.

კიდევ ერთი წინააღმდეგობა კვალიფიციური კადრების პოვნაა.

”ძნელია იპოვოთ ადამიანები, რომლებიც შეძლებენ AI- ს და ბიოლოგიის კვეთაზე მუშაობას. რთულია დიდი კომპანიების მიღება, სწრაფად მიიღონ გადაწყვეტილებები ტექნოლოგიაზე,” Healx– ის საბჭო. ”არ არის საკმარისი იმისათვის, რომ იყოთ AI ინჟინერი, თქვენ უნდა გესმოდეთ და შეხვდეთ ბიოლოგიის გამოყენებებს.”


პასუხი 6:

იმ ეტაპზე, როდესაც უცნაური დაავადება პირველად იჩენს თავს, მთავრობას და ზოგადად კეთილდღეობის ხელისუფლებას შეიძლება გაუჭირდეთ მონაცემების სწრაფად დაგროვება და რეაგირების განხორციელება. ნებისმიერ შემთხვევაში, ადამიანის მიერ დასაბუთებული ინოვაცია ბუნებრივად შეიძლება მოპოვდეს მსოფლიოს მასშტაბით სიახლეების შესახებ რეპორტების საშუალებით და ონლაინ მასალებით, რაც სპეციალისტებს ეხმარება შეხედონ შეუსაბამობებს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ჭირი ან, უფრო სამწუხაროა, პანდემია. დღის ბოლოს, ჩვენმა ახალმა ზედამხედველობამ შეიძლება დაგვეხმაროს შემდეგი დაავადების გამძლეობაში.

AI– ს ეს ახალი შესაძლებლობები სრულად აჩვენებს მიმდინარე კორნავივირუსის გაპრიალებას, რომელიც დროულად გამოირჩეოდა კანადური ფირმის მიერ BlueDot– ის მიერ, რომელიც არის ერთ – ერთი სხვადასხვა ორგანიზაცია, რომელიც იყენებს ინფორმაციას ზოგადი კეთილდღეობის საფრთხეების შესაფასებლად. ორგანიზაციამ, რომელიც ამბობს, რომ ის ატარებს "რობოტიზირებულ irresistible ავადმყოფობის დაკვირვებას", თავის კლიენტებს განუცხადა დეკემბრის ბოლოს კორონავირუსის ახალი ტიპის შესახებ, რამდენიმე დღით ადრე, როგორც აშშ-ს დაავადებათა კონტროლისა და პრევენციის ცენტრების (CDC) და ჯანმრთელობის მსოფლიო ორგანიზაციის (WHO) შესახებ. ) ოფიციალური შეტყობინების გაგზავნა, როგორც Wired– მა გამოაცხადა. ახლა, როდესაც იანვრის ბოლოს ახლოვდება, რესპირატორული ინფექცია, რომელიც ჩინეთთან ქალაქ ვუჰანთან იყო დაკავშირებული, 100 ადამიანიდან დაიღუპა. მსგავსი შემთხვევები განვითარდა რამდენიმე სხვადასხვა ქვეყანაში, მათ შორის შეერთებულ შტატებში, და CDC აფრთხილებს ამერიკელებს, რომ შეინარჩუნონ სტრატეგიული მანძილი ჩინეთში ზედმეტი მოგზაურობისგან.

კამრან ხან, Irresistible დაავადებათა დოქტორი და BlueDot– ის ავტორი და აღმასრულებელი დირექტორი, შეხვედრის დროს განმარტა, თუ როგორ იყენებს ორგანიზაციის საწყისი გამაფრთხილებელი ჩარჩოებს ადამიანის მიერ შექმნილი ცნობიერების ჩათვლით, მათ შორის ენის ნორმალურ მართვასა და ინტელექტუალურ ურთიერთობებში, დაიცვას 100-ზე მეტი Irresistible ინფექცია, ჩამოშლის დაახლოებით 100,000 სტატია თანმიმდევრულად 65 დიალექტი. ეს ინფორმაცია საშუალებას აძლევს ორგანიზაციას გააცნობიეროს, თუ როდის მოუყოს თავის მომხმარებლებს შეუდარებელი დაავადების სავარაუდო სიახლოვის და გავრცელების შესახებ.

სხვა ინფორმაცია, როგორიცაა Explorer გრაფიკის მონაცემები და ფრენის გზები, დაგეხმარებათ ორგანიზაციაში მიაწოდოთ დამატებითი მითითებები იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება გავრცელდეს ავთვისები. მაგალითად, ახლახანს, BlueDot- ის სპეციალისტებმა მოელიათ აზიის სხვადასხვა ურბანული საზოგადოება, სადაც კორონავირები გამოჩნდებოდნენ მას შემდეგ რაც ჩინეთში გამოჩნდება.

BlueDot- ის მოდელის უკან (რომლის საბოლოო შედეგიც ამ გზით განიხილეს ადამიანის სპეციალისტებმა) არის სოციალური დაზღვევის მუშაკთა მონაცემების მიწოდება მაქსიმალურად სწრაფად, რამდენადაც ეს შესაძლებელია, იმ მოლოდინით, რომ მათ შეეძლებათ გაანალიზონ - და, საჭიროების შემთხვევაში, გათიშვაც - შეღებილი და მიზანმიმართულად ინფექციური ინდივიდები ნებისმიერ დროს.

”ოფიციალური მონაცემები ყველა შემთხვევაში არ არის საეჭვო”, - განუცხადა ხანმა Recode- ს. ”ერთი სხვაობა და ექსპლუატატორისა და აურზაურს შორის სხვაობაა დამოკიდებული თქვენი ადამიანური სერვისების სპეციალისტის მიერ, იმის გარკვევაში, რომ არსებობს რაიმე განსაკუთრებული დაავადება. ეს შეიძლება იყოს განსხვავება, თუ რატომაა დაცული მასში.

ხანმა აღნიშნა, რომ მის ჩარჩოებში შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვა უამრავი ინფორმაცია - მაგალითად, მონაცემები ტერიტორიის ატმოსფეროს, ტემპერატურის ან თუნდაც ახლომდებარე შინაური ცხოველების შესახებ - იმის დასადგენად, არის თუ არა ადამიანი დაავადებული დაავადებით დაავადებული ვინმეს, თუ რამ შეიძლება გამოიწვიოს ზიანის მიყენება. იქ იგი ამტკიცებს, რომ 2016 წელს BlueDot- ს ჰქონდა შესაძლებლობა წინასწარ განზრახულიყო ზიკა ინფექციის არსებობა ფლორიდაში ნახევარი წლის განმავლობაში, სანამ ის ნამდვილად გამოჩნდა იქ.

ასევე, შემოწმების ორგანიზაციამ Metabiota დაადასტურა, რომ ტაილანდს, სამხრეთ კორეას, იაპონიასა და ტაივანს ყველაზე მეტი საშიშროება აქვთ ინფექციის გამოვლენამდე შვიდი დღის განმავლობაში, ვიდრე ამ ქვეყნებში შემთხვევები გამოვლინდებოდა, გარკვეულწილად იმედოვნებდნენ ფრენის ინფორმაციას. Metabiota, როგორც BlueDot, იყენებს საერთო ენის გამოყენებას, რათა შეაფასოს ონლაინ ცნობები შესაძლო ავადმყოფობის შესახებ, და ის დამატებით ცდილობს მსგავსი ინოვაციების შექმნას ვებ – გვერდზე დაფუძნებული ცხოვრებისეული ინფორმაციისთვის.

Imprint Gallivan, Metabiota– ს ინფორმატიკის მეცნიერების აღმასრულებელი დირექტორი, განმარტავს, რომ ონლაინ ეტაპზე და დისკუსიებში ასევე შეიძლება ნიშანი იყოს იმის ნიშანი, რომ არსებობს პანდემიის საშიშროება. მეტაბიოტა ასევე ამტკიცებს, რომ შეიძლება შეფასდეს დაავადების გავრცელების საშიშროება, რამაც გამოიწვია სოციალური და პოლიტიკური შეფერხება, იმის გათვალისწინებით, რომ ისეთი მონაცემებია, როგორიცაა დაავადებების აღნიშვნები, გარდაცვალების მაჩვენებელი და მკურნალობის ხელმისაწვდომობა. მაგალითად, ამ სტატიის განაწილების საათზე, მეტაბიოტამ შეაფასა რომანი კორონავირუსის საშიშროება, რომელიც იწვევდა ღია არეულობას, როგორც ”მაღალ” აშშ-სა და ჩინეთში, თუმცა მან შეაფასა ეს საფრთხე კონგოს დემოკრატიულ რესპუბლიკაში მაიმუნოფსის ინფექციის გამო ( სადაც აღირიცხა ინფექციის შემთხვევები) როგორც "საშუალო".

რთულია იმის გარკვევა, თუ რამდენად ზუსტი შეიძლება იყოს ამ შეფასების ჩარჩო ან თავად ეტაპი, თუმცა გალივანი ამბობს, რომ ორგანიზაცია მუშაობს აშშ-ს ცოდნის ქსელთან და თავდაცვის დეპარტამენტთან კოროვირუსულთან გამოვლენილ საკითხებზე. ეს არის Metabiota- ს ნამუშევრების არამომგებიანი სათავგადასავლო ფირმის In-Q-Tel– ის ნამუშევარი, რომელიც დაკავშირებულია ცენტრალურ სადაზვერვო სააგენტოსთან. ამასთან, სამთავრობო უწყებები არ არიან ამ ჩარჩოების მთავარი პოტენციური მომხმარებლები. მეტაბიოტამ დამატებით გამოაქვეყნა თავისი საფუძველი გადაზღვევის ორგანიზაციებისთვის - გადაზღვევა ძირითადად დაცვაა სადაზღვევო სააგენტოებისთვის - რომელიც უნდა გაუმკლავდეს ფულადი საფრთხეებს დაავადებასთან დაკავშირებული ლატენტური შესაძლებლობების გავრცელებასთან.

როგორც ეს შეიძლება იყოს, კომპიუტერიზირებული მსჯელობა შეიძლება უდავოდ უფრო ღირებული იყოს, ვიდრე დაავადების გადამდები ექსპერტებისა და ხელისუფლების წარმომადგენლების შენარჩუნება, როგორც ინფექცია. სპეციალისტებმა დაამყარეს AI– ზე დაფუძნებული მოდელები, რომელთა საშუალებითაც შესაძლებელია Zika ინფექციის ეპიზოდების პროგრესირება, რაც შეუძლია განსაზღვროს, თუ როგორ რეაგირებენ სპეციალისტები პოტენციურ საგანგებო სიტუაციებზე. ადამიანის მიერ შექმნილ ცნობიერებას აგრეთვე შეუძლია გამოიყენოს იმისთვის, რომ მართოს ზოგადი კეთილდღეობის ხელისუფლებამ აქტივების განაწილება საგანგებო სიტუაციის დროს. შედეგად, AI, დაავადებებისგან დაცვის კიდევ ერთი პირველი ხაზია.

უფრო სრულყოფილად, AI ახლა დახმარებას უწევს ახალი მედიკამენტების შემოწმებას, იშვიათი ინფექციების გაუმკლავებას და ავთვისებიანი ზრდის გამოვლენას. ადამიანის მიერ შექმნილი დაზვერვა გამოიყენებოდა კიბორჩხალოვანი ცრემლების გასასხვავებლად, რომლებიც ავრცელებდნენ ჩაგას, სერიოზულ და წარმოუდგენლად ლეტალურ დაავადებას, რომელმაც მოსალოდნელია 8 მილიონი ადამიანი მექსიკასა და ცენტრალურ და სამხრეთ ამერიკაში. გარდა ამისა, უფრო ფართოვდება ენთუზიაზმი არასამთავრობო კეთილდღეობის შესახებ ინფორმაციის გამოყენებისთვის - მაგალითად, ცხოვრებისეული საჩუქრები - კეთილდღეობის შემსწავლელ პოლიტიკოსთა და სამკურნალო ორგანიზაციებში დახმარების გააზრების მიზნით, რომ გააცნობიერონ კეთილდღეობა. მაგალითად, AI– ს, რომელსაც შეუძლია ონლაინ ცხოვრებაში შეძლოს, წარმოადგინოს სამიზნე უკანონო ნარკოლოგიური გარიგებები და ზოგადად კეთილდღეობის ორგანოები განათლებას ატარებენ ამ კონტროლირებადი ნივთიერებების გავრცელების შესახებ.

ეს ჩარჩოები, მათ შორის Metabiota– ს და BlueDot– ის ჩათვლით, მოცემულ ინფორმაციას აფასებენ. უფრო მეტიც, AI- ს, უმეტესწილად, აქვს მიდრეკილების საკითხი, რომელიც შეიძლება ასახავდეს როგორც ჩარჩოს არქიტექტორებს, ასევე მის მიერ მომზადებულ ინფორმაციას. ასევე, AI, რომელიც მედიკამენტური მომსახურებით სარგებლობს, არავითარ ფორმას ან ფორმას არ წარმოადგენს უსაფრთხო ამ საკითხთან დაკავშირებით.

განხილული ყველაფერი, ეს წინსვლა პროგრესულად იდეალისტური თვალსაზრისით მეტყველებს იმაზე, თუ რა შეუძლია გააკეთოს AI. ჩვეულებრივ, AI რობოტების სიახლეების გაფილტვრა, ინფორმაციის უზარმაზარი ნაწილების საშუალებით, არც ისე კარგად ჯდება. განვიხილოთ კანონის მოთხოვნები, რომელიც იყენებს სახის ცნობების მონაცემთა ბაზებს, ქსელის ქსელში მოპოვებული სურათების საფუძველზე. ან მეორეს მხრივ, ამომრჩეველ დირექტორებს, რომლებიც ახლა შეძლებენ AI- ს გამოყენებას, რათა დაადგინონ, თუ როგორ აპირებთ სახეზე მოქცევას, თქვენი ინტერნეტსივრცეზე დაყრდნობით. ვერტიკალურ ავადმყოფობასთან ბრძოლის შესაძლებლობები გვთავაზობს სიტუაციას, სადაც შეიძლება უსიამოვნო შეგრძნება აღმოჩნდეს, თუ არა და მხიარულად. შესაძლოა, ამ ინოვაციამ - როდესაც სათანადო შექმნა და გამოყენებამ - ნამდვილად შეეძლო რამდენიმე სიცოცხლის დაზოგვა.


პასუხი 7:

იმ ეტაპზე, როდესაც უცნაური დაავადება პირველად იჩენს თავს, მთავრობას და ზოგადად კეთილდღეობის ხელისუფლებას შეიძლება გაუჭირდეთ მონაცემების სწრაფად დაგროვება და რეაგირების განხორციელება. ნებისმიერ შემთხვევაში, ადამიანის მიერ დასაბუთებული ინოვაცია ბუნებრივად შეიძლება მოპოვდეს მსოფლიოს მასშტაბით სიახლეების შესახებ რეპორტების საშუალებით და ონლაინ მასალებით, რაც სპეციალისტებს ეხმარება შეხედონ შეუსაბამობებს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ჭირი ან, უფრო სამწუხაროა, პანდემია. დღის ბოლოს, ჩვენმა ახალმა ზედამხედველობამ შეიძლება დაგვეხმაროს შემდეგი დაავადების გამძლეობაში.

AI– ს ეს ახალი შესაძლებლობები სრულად აჩვენებს მიმდინარე კორნავივირუსის გაპრიალებას, რომელიც დროულად გამოირჩეოდა კანადური ფირმის მიერ BlueDot– ის მიერ, რომელიც არის ერთ – ერთი სხვადასხვა ორგანიზაცია, რომელიც იყენებს ინფორმაციას ზოგადი კეთილდღეობის საფრთხეების შესაფასებლად. ორგანიზაციამ, რომელიც ამბობს, რომ ის ატარებს "რობოტიზირებულ irresistible ავადმყოფობის დაკვირვებას", თავის კლიენტებს განუცხადა დეკემბრის ბოლოს კორონავირუსის ახალი ტიპის შესახებ, რამდენიმე დღით ადრე, როგორც აშშ-ს დაავადებათა კონტროლისა და პრევენციის ცენტრების (CDC) და ჯანმრთელობის მსოფლიო ორგანიზაციის (WHO) შესახებ. ) ოფიციალური შეტყობინების გაგზავნა, როგორც Wired– მა გამოაცხადა. ახლა, როდესაც იანვრის ბოლოს ახლოვდება, რესპირატორული ინფექცია, რომელიც ჩინეთთან ქალაქ ვუჰანთან იყო დაკავშირებული, 100 ადამიანიდან დაიღუპა. მსგავსი შემთხვევები განვითარდა რამდენიმე სხვადასხვა ქვეყანაში, მათ შორის შეერთებულ შტატებში, და CDC აფრთხილებს ამერიკელებს, რომ შეინარჩუნონ სტრატეგიული მანძილი ჩინეთში ზედმეტი მოგზაურობისგან.

კამრან ხან, Irresistible დაავადებათა დოქტორი და BlueDot– ის ავტორი და აღმასრულებელი დირექტორი, შეხვედრის დროს განმარტა, თუ როგორ იყენებს ორგანიზაციის საწყისი გამაფრთხილებელი ჩარჩოებს ადამიანის მიერ შექმნილი ცნობიერების ჩათვლით, მათ შორის ენის ნორმალურ მართვასა და ინტელექტუალურ ურთიერთობებში, დაიცვას 100-ზე მეტი Irresistible ინფექცია, ჩამოშლის დაახლოებით 100,000 სტატია თანმიმდევრულად 65 დიალექტი. ეს ინფორმაცია საშუალებას აძლევს ორგანიზაციას გააცნობიეროს, თუ როდის მოუყოს თავის მომხმარებლებს შეუდარებელი დაავადების სავარაუდო სიახლოვის და გავრცელების შესახებ.

სხვა ინფორმაცია, როგორიცაა Explorer გრაფიკის მონაცემები და ფრენის გზები, დაგეხმარებათ ორგანიზაციაში მიაწოდოთ დამატებითი მითითებები იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება გავრცელდეს ავთვისები. მაგალითად, ახლახანს, BlueDot- ის სპეციალისტებმა მოელიათ აზიის სხვადასხვა ურბანული საზოგადოება, სადაც კორონავირები გამოჩნდებოდნენ მას შემდეგ რაც ჩინეთში გამოჩნდება.

BlueDot- ის მოდელის უკან (რომლის საბოლოო შედეგიც ამ გზით განიხილეს ადამიანის სპეციალისტებმა) არის სოციალური დაზღვევის მუშაკთა მონაცემების მიწოდება მაქსიმალურად სწრაფად, რამდენადაც ეს შესაძლებელია, იმ მოლოდინით, რომ მათ შეეძლებათ გაანალიზონ - და, საჭიროების შემთხვევაში, გათიშვაც - შეღებილი და მიზანმიმართულად ინფექციური ინდივიდები ნებისმიერ დროს.

”ოფიციალური მონაცემები ყველა შემთხვევაში არ არის საეჭვო”, - განუცხადა ხანმა Recode- ს. ”ერთი სხვაობა და ექსპლუატატორისა და აურზაურს შორის სხვაობაა დამოკიდებული თქვენი ადამიანური სერვისების სპეციალისტის მიერ, იმის გარკვევაში, რომ არსებობს რაიმე განსაკუთრებული დაავადება. ეს შეიძლება იყოს განსხვავება, თუ რატომაა დაცული მასში.

ხანმა აღნიშნა, რომ მის ჩარჩოებში შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვა უამრავი ინფორმაცია - მაგალითად, მონაცემები ტერიტორიის ატმოსფეროს, ტემპერატურის ან თუნდაც ახლომდებარე შინაური ცხოველების შესახებ - იმის დასადგენად, არის თუ არა ადამიანი დაავადებული დაავადებით დაავადებული ვინმეს, თუ რამ შეიძლება გამოიწვიოს ზიანის მიყენება. იქ იგი ამტკიცებს, რომ 2016 წელს BlueDot- ს ჰქონდა შესაძლებლობა წინასწარ განზრახულიყო ზიკა ინფექციის არსებობა ფლორიდაში ნახევარი წლის განმავლობაში, სანამ ის ნამდვილად გამოჩნდა იქ.

ასევე, შემოწმების ორგანიზაციამ Metabiota დაადასტურა, რომ ტაილანდს, სამხრეთ კორეას, იაპონიასა და ტაივანს ყველაზე მეტი საშიშროება აქვთ ინფექციის გამოვლენამდე შვიდი დღის განმავლობაში, ვიდრე ამ ქვეყნებში შემთხვევები გამოვლინდებოდა, გარკვეულწილად იმედოვნებდნენ ფრენის ინფორმაციას. Metabiota, როგორც BlueDot, იყენებს საერთო ენის გამოყენებას, რათა შეაფასოს ონლაინ ცნობები შესაძლო ავადმყოფობის შესახებ, და ის დამატებით ცდილობს მსგავსი ინოვაციების შექმნას ვებ – გვერდზე დაფუძნებული ცხოვრებისეული ინფორმაციისთვის.

Imprint Gallivan, Metabiota– ს ინფორმატიკის მეცნიერების აღმასრულებელი დირექტორი, განმარტავს, რომ ონლაინ ეტაპზე და დისკუსიებში ასევე შეიძლება ნიშანი იყოს იმის ნიშანი, რომ არსებობს პანდემიის საშიშროება. მეტაბიოტა ასევე ამტკიცებს, რომ შეიძლება შეფასდეს დაავადების გავრცელების საშიშროება, რამაც გამოიწვია სოციალური და პოლიტიკური შეფერხება, იმის გათვალისწინებით, რომ ისეთი მონაცემებია, როგორიცაა დაავადებების აღნიშვნები, გარდაცვალების მაჩვენებელი და მკურნალობის ხელმისაწვდომობა. მაგალითად, ამ სტატიის განაწილების საათზე, მეტაბიოტამ შეაფასა რომანი კორონავირუსის საშიშროება, რომელიც იწვევდა ღია არეულობას, როგორც ”მაღალ” აშშ-სა და ჩინეთში, თუმცა მან შეაფასა ეს საფრთხე კონგოს დემოკრატიულ რესპუბლიკაში მაიმუნოფსის ინფექციის გამო ( სადაც აღირიცხა ინფექციის შემთხვევები) როგორც "საშუალო".

რთულია იმის გარკვევა, თუ რამდენად ზუსტი შეიძლება იყოს ამ შეფასების ჩარჩო ან თავად ეტაპი, თუმცა გალივანი ამბობს, რომ ორგანიზაცია მუშაობს აშშ-ს ცოდნის ქსელთან და თავდაცვის დეპარტამენტთან კოროვირუსულთან გამოვლენილ საკითხებზე. ეს არის Metabiota- ს ნამუშევრების არამომგებიანი სათავგადასავლო ფირმის In-Q-Tel– ის ნამუშევარი, რომელიც დაკავშირებულია ცენტრალურ სადაზვერვო სააგენტოსთან. ამასთან, სამთავრობო უწყებები არ არიან ამ ჩარჩოების მთავარი პოტენციური მომხმარებლები. მეტაბიოტამ დამატებით გამოაქვეყნა თავისი საფუძველი გადაზღვევის ორგანიზაციებისთვის - გადაზღვევა ძირითადად დაცვაა სადაზღვევო სააგენტოებისთვის - რომელიც უნდა გაუმკლავდეს ფულადი საფრთხეებს დაავადებასთან დაკავშირებული ლატენტური შესაძლებლობების გავრცელებასთან.

როგორც ეს შეიძლება იყოს, კომპიუტერიზირებული მსჯელობა შეიძლება უდავოდ უფრო ღირებული იყოს, ვიდრე დაავადების გადამდები ექსპერტებისა და ხელისუფლების წარმომადგენლების შენარჩუნება, როგორც ინფექცია. სპეციალისტებმა დაამყარეს AI– ზე დაფუძნებული მოდელები, რომელთა საშუალებითაც შესაძლებელია Zika ინფექციის ეპიზოდების პროგრესირება, რაც შეუძლია განსაზღვროს, თუ როგორ რეაგირებენ სპეციალისტები პოტენციურ საგანგებო სიტუაციებზე. ადამიანის მიერ შექმნილ ცნობიერებას აგრეთვე შეუძლია გამოიყენოს იმისთვის, რომ მართოს ზოგადი კეთილდღეობის ხელისუფლებამ აქტივების განაწილება საგანგებო სიტუაციის დროს. შედეგად, AI, დაავადებებისგან დაცვის კიდევ ერთი პირველი ხაზია.

უფრო სრულყოფილად, AI ახლა დახმარებას უწევს ახალი მედიკამენტების შემოწმებას, იშვიათი ინფექციების გაუმკლავებას და ავთვისებიანი ზრდის გამოვლენას. ადამიანის მიერ შექმნილი დაზვერვა გამოიყენებოდა კიბორჩხალოვანი ცრემლების გასასხვავებლად, რომლებიც ავრცელებდნენ ჩაგას, სერიოზულ და წარმოუდგენლად ლეტალურ დაავადებას, რომელმაც მოსალოდნელია 8 მილიონი ადამიანი მექსიკასა და ცენტრალურ და სამხრეთ ამერიკაში. გარდა ამისა, უფრო ფართოვდება ენთუზიაზმი არასამთავრობო კეთილდღეობის შესახებ ინფორმაციის გამოყენებისთვის - მაგალითად, ცხოვრებისეული საჩუქრები - კეთილდღეობის შემსწავლელ პოლიტიკოსთა და სამკურნალო ორგანიზაციებში დახმარების გააზრების მიზნით, რომ გააცნობიერონ კეთილდღეობა. მაგალითად, AI– ს, რომელსაც შეუძლია ონლაინ ცხოვრებაში შეძლოს, წარმოადგინოს სამიზნე უკანონო ნარკოლოგიური გარიგებები და ზოგადად კეთილდღეობის ორგანოები განათლებას ატარებენ ამ კონტროლირებადი ნივთიერებების გავრცელების შესახებ.

ეს ჩარჩოები, მათ შორის Metabiota– ს და BlueDot– ის ჩათვლით, მოცემულ ინფორმაციას აფასებენ. უფრო მეტიც, AI- ს, უმეტესწილად, აქვს მიდრეკილების საკითხი, რომელიც შეიძლება ასახავდეს როგორც ჩარჩოს არქიტექტორებს, ასევე მის მიერ მომზადებულ ინფორმაციას. ასევე, AI, რომელიც მედიკამენტური მომსახურებით სარგებლობს, არავითარ ფორმას ან ფორმას არ წარმოადგენს უსაფრთხო ამ საკითხთან დაკავშირებით.

განხილული ყველაფერი, ეს წინსვლა პროგრესულად იდეალისტური თვალსაზრისით მეტყველებს იმაზე, თუ რა შეუძლია გააკეთოს AI. ჩვეულებრივ, AI რობოტების სიახლეების გაფილტვრა, ინფორმაციის უზარმაზარი ნაწილების საშუალებით, არც ისე კარგად ჯდება. განვიხილოთ კანონის მოთხოვნები, რომელიც იყენებს სახის ცნობების მონაცემთა ბაზებს, ქსელის ქსელში მოპოვებული სურათების საფუძველზე. ან მეორეს მხრივ, ამომრჩეველ დირექტორებს, რომლებიც ახლა შეძლებენ AI- ს გამოყენებას, რათა დაადგინონ, თუ როგორ აპირებთ სახეზე მოქცევას, თქვენი ინტერნეტსივრცეზე დაყრდნობით. ვერტიკალურ ავადმყოფობასთან ბრძოლის შესაძლებლობები გვთავაზობს სიტუაციას, სადაც შეიძლება უსიამოვნო შეგრძნება აღმოჩნდეს, თუ არა და მხიარულად. შესაძლოა, ამ ინოვაციამ - როდესაც სათანადო შექმნა და გამოყენებამ - ნამდვილად შეეძლო რამდენიმე სიცოცხლის დაზოგვა.

Იხილეთ ასევე

როგორ ვრცელდება კორონავირუსი? უნდა დავიცვათ სახის ნიღაბი, ხელთათმანები, ან სხვა დამცავი საშუალებები?რა არის კორონავირუსის ფინანსური ღირებულება ჩინეთისთვის? კორონავირუსის სიმპტომები გრიპის ან სიცივის მსგავსია. არსებობს შანსი, რომ შემთხვევების რიცხვი დასრულდა სხვა დაავადებების შეცდომით შეცდომით?არის ჩინელი Wuhan coronavirus (2019-nCoV) ძალიან დიდი საფრთხე ირლანდიაში ხალხისთვის? რა გზებით არის კორონავირუსი უარესი გრიპისგან? მე არ ვაყენებ კითხვებს, სანამ გულწრფელად არ ვეძიებ ინფორმაციას და რაც შემიძლია გითხრათ, ეს ყველაფერი არა მხოლოდ ძალიან ფართოდ არის გავრცელებული, არამედ არის> 98% არა ფატალური.