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人工智(能)和机(器)(学)习能为(抗)击新冠肺炎(做)些什(么)?

时间:2020-07-11 23:11:56   来源:服务正在[真叫美女特殊]在全啪找这有全套那一晚多少钱 浏览量:85871

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  【环球(网)报道】作为(世)(界)(顶)(级)的AI(盛)会,(第)三届(世)界人(工)智能大会WAIC 2020峰会将(于)7月9(日)至11日举行。虽(然)由于全球疫(情)的(原)因,今(年)的大会多采用以线上(为)主的形式,(但)仍吸引(了)全球业(界)“大咖”云(端)赴会。

  据(悉),亚马逊云服(务)AWS将全(面)(亮)(相)本(次)(行)(业)盛(会),AWS 副总裁 Swami Sivasubramanian(将)代表 AWS (在)(线)出席并发表题为《(突)破常规:(机)器学(习)无处不在》的演讲。就在这场云(端)峰(会)召开之前,Swami Sivasubramanian发表了题(为)《人工智能和机(器)学习能为抗(击)新冠肺(炎)做些什(么)?》的(署)名文章,其中详细阐述(了)人工智能和机器学习技术如何在(攻)克(新)冠肺炎(疫)情方面发挥(重)要(作)(用),又是如何助力人类应对共同的挑战,全文如下:

  人工(智)(能)和(机)器学习能为抗(击)新冠(肺)(炎)做些什(么)?

  AWS机器(学)习副总裁Swami Sivasubramanian

  (各)类机构都在快(速)应用人工智能和机器学习技术遏(制)新(冠)疫情

  科研、医(疗)保健(甚)(至)农业领(域)都在部署人工智能和(机)(器)(学)(习)技术

  当下,(全)世界依然(处)在(与)新(冠)肺炎的激(烈)抗争之(中),(每)一(点)技(术)(创)(新)和聪(明)才智(的)运用,都(使)我们(在)战(胜)(这)一疾病的道路上又前进了一步。其中,人工智能和机器学习技术在更好(地)理解和(解)决新冠肺(炎)疫情危(机)方面可以(发)挥至为关键的作用,尤其是机器学习技(术),它使(计)算机能够模拟人类(智)能,处理大量(数)据(并)快(速)(识)别规律和洞察(新)的(发)现。

  (在)与新(冠)(疫)情(的)斗争中,我们观察(到)机器学习的(应)用主要集(中)在(以)下几个(领)域:一是拓(展)与(客)户沟通(的)方式,二是理解新冠病毒的传(播)机理,三是加快(新)冠(病)毒研(究)和对(症)治(疗)。

  迅速扩展和调整(运)营模式

  各种规(模)的组织,包括公共(机)(构)及私营企业,为了(让)(员)工和客户进(行)居(家)隔离或保持社交距离,(都)在寻找新的方(式)以提升运营效率。(在)这种转(变)(过)程中,(机)(器)学习(技)(术)为支(持)(远)程通信、(实)现远程医(疗)及保护(粮)食安全提供了重要而(有)效(的)工具。

  中国的柯基数据正(在)结合AWS(机)(器)学习(进)行(这)(方)面的(工)作。柯基数(据)联合(中)国疾控中心的权威专家们开(发)了新冠(肺)炎智能问答小(助)(手),并(于)2020年2月3日在(中)国(疾)控慢(病)中心的官(方)渠道正式上线。(他)(们)(利)用来自中国疾控中心、卫健委(等)官方(渠)道的权威信(息),(结)合专(业)(文)(献)(和)(词)库,(再)利用机器(学)习和自然语言(处)理、知识(图)谱技术(对)(专)业信(息)进行结构化、(整)合(归)类(并)建立新冠肺炎(防)护的(知)识图(谱),快速打造了一套准确率很高(的)新冠肺(炎)智能问答系统,(帮)助公众、新冠肺炎患者(及)医生解决常(见)问题,提(供)了获(得)权(威)防控知(识)的(便)(捷)途(径)。(自)上线以来,新冠肺炎(智)能问(答)(小)助(手)平均每(天)为(数)千(名)患者和医(生)提供服(务),(累)(积)解决(了)(数)十万个问(题)。

  为避免(对)(食)(品)供应链造成破(坏),(食)(品)加工(商)和(政)府需要(实)时(了)解(当)地(农)(业)的状(况)。另一家AWS客(户)、农业技术(初)创企业Mantle Labs,在三个月(内)(免)费向(零)售商(提)(供)其领(先)(的)(人)工智能农作物(监)(测)(解)决方案,保(证)(英)国的食品(供)应(链)在(疫)(情)(期)间正常运转。这项技(术)通过评估农作(物)的(卫)星图像(以)尽早向农民和零售商(提)(示)(潜)在(的)(问)题,让他(们)能够更好(地)管理(供)(应)、采购和库存计(划)。这(一)(功)能的实现得益于该平(台)(部)署(的)(定)制化机器学习(模)型,(通)(过)融合来自多个(卫)星的图像实现对农业(状)(况)接近(实)时的评(估)。

  研究新冠肺(炎)(的)传播机理

  机器(学)(习)还在(帮)助研(究)人员和从业(者)分析大(量)数据来预(测)新冠肺炎的传(播),从(而)实现疫情(预)警,(确)定易感人(群)。此前加州 Chan Zuckerberg Biohub(陈·扎克伯格(生)物中心)的研究人员建立(了)一个模型来预(估)未被发(现)(的)(新)(冠)肺炎感染者数(量)及(其)(对)公共健康的影(响)。(研)究覆盖了全球12(个)(地)区。通过运(用)机器(学)习技术并与AWS诊断开发计划(合)作,他(们)(开)发(了)一种(新)的方(法)来量化(未)被检测到的感染(者),(即)通过分析病毒在人(群)中传(播)(时)如何(变)异从而推断有多少被遗漏(的)感染者。

  在疫情爆(发)之(初),AWS客(户)、一家专(注)于使用人工智能技(术)(检)测疫情爆发的加拿大初创企业BlueDot,(是)最早对(这)次(呼)吸道(疾)病突然爆发(发)出预警的(公)司之(一)。该公司(使)用机器学习算法对65种(语)言的新(闻)报道、(航)(空)公司数据和动物(疾)病网络进行筛选来预(测)疾病的传播,随后由流行病(学)(家)审核(数)(据)结果,从科学(角)度验证这(些)结论是否有(意)(义)。BlueDot利(用)这些(研)(究)成果为卫生系统官员、航空公司(和)(医)(院)提供洞(察),帮助他们更(好)地预(测)和管理风险。

  机器学习也帮助相关领导(机)(构)对新冠疫(情)做(出)更(明)(智)的(决)策。(今)年3月,由前白宫(首)席数据科(学)(家)DJ Patil领导(的)(一)队志(愿)者专家找到AWS(寻)(求)帮(助),希望AWS(支)持他们搭建一(个)基于场景进行(规)划的工具来模拟新冠(肺)炎(的)潜在(影)响,为类似“我(们)需要(多)少(张)(病)床”或(者)“我们应该发(布)多长(时)间的居家隔离指令”这样的(问)题(寻)找(答)(案)。他(们)需(要)扩(展)其开源模型,以便(美)国各地的(州)长都能够了解接触、感染和住院(者)的(数)(量),来更好地(做)出(应)对(计)划。(该)(机)(构)与AWS和约(翰)·霍普金斯大(学)布(隆)博格(公)共卫生学院密(切)合作,将该模型(转)(移)到(了)(云)端,在短短几个小(时)内处理了多个(场)景,并将模型推广到美国所(有)50个(州)和美(国)(以)外,帮助(做)出直接影响新冠(疫)情(全)(球)传播的决策。

  (各)(种)机(构)也(在)研究(限)制新(冠)病毒传播的方法,特别是针对易感人(群)。AWS(与)人(工)(智)能(初)创公司Closedloop(合)作,(利)(用)他们在医疗数(据)方面(的)专业知(识),识别感染新冠病毒后(发)生严重(并)发(症)(的)高风险患(者)。Closedloop开发并开源了一个新冠病毒(易)感指数“C-19指数”,这是一个基于人工智能的预测模(型),可以识别可能发生(新)冠病毒严重并发(症)(的)高风险人群。这个指数(正)被医(疗)系统、护(理)管理机构(和)(保)险公司用来识别高危人群,呼吁他们(重)视(洗)手和(保)(持)社(交)距离,(向)他们提供食(物)、卫生纸(和)其他必需品,(帮)助他们进行(居)(家)隔离(保)(护)。

  加快(针)对新冠病(毒)的研究(和)对症治(疗)

  医(疗)机构和研究人员都(面)(临)着有关(新)冠(病)毒(的)信息成倍增(长)的(问)题,(很)难获得(对)症治疗的有效信(息)。为此,AWS发布了(新)冠(数)据搜(索)工具(CORD-19 Search),(一)个由机器学习技术驱动的搜索网站,可以帮助研究人(员)快速、方便地搜索(大)量研(究)论文和文档,(为)诸如“(什)么(时)候(唾)(液)(中)的新冠病毒含量最高”之类的问(题)找(到)(答)案。AWS(新)冠病毒搜索工具(是)建(立)(在)艾伦人(工)智能研究所开发(的)(包)含逾128000篇(研)究(论)文(及)其它资(料)的(新)冠(病)毒开放搜(索)数据集上的。(这)样一(个)机器学习(解)(决)(方)案可以从非结构(化)(文)(本)中提取相关的(医)学信息,并提供了强大的(自)(然)语言查(询)(功)能,可以(帮)助研究人员加快发(现)有用信息的速(度)。

  同时,(在)医学影像(领)(域),研究人(员)正利用机器学习辅(助)识别图像中(的)模式,帮助医生尽(早)(发)(现)并尽(早)(诊)(断)病情。

  (在)中国,一(家)专注智慧(远)程心电平台及专业会诊服务的(初)创企业益(体)康,通过(联)网(专)(业)心(电)设备和云端远程医(疗)(平)(台)帮(助)中小医疗机构解决(专)业(医)生资(源)不足(的)问题。他们利用AWS(的)(机)器学习服务快速(构)(建)了(其)AI训(练)(和)推理场景,提升了模型(训)练的(速)度。此次新(冠)疫情(期)间,由(于)(许)多重症(患)(者)存(在)(心)(脏)(并)发症的问(题),益体康(的)智慧远程心(电)平台为(众)多身处隔离(病)房不方便(医)(生)时时监测心脏受(损)状况(的)病(患)提供了服务。此外,在许多大医院减少甚至暂停普通接(诊)(的)(情)(况)下,他们还(服)务于基层医疗机构,让患者(在)(家)门口就能(获)得三(甲)医(院)水准的专业诊(断),快速完成(心)(脏)(问)题的初(诊)和分诊,减(少)误(诊)、漏诊,(真)正做到了将患者留在基层,大(幅)(减)少跨区传播的风(险)。

  机(器)学(习)也有助于加速发现有(助)于治疗新冠病毒(的)药物。

  总部位(于)深(圳)、在北(京)和波士顿设有分部的晶(泰)科(技)(XtalPi),是一(家)(以)计算(驱)动药(物)(研)(发)(创)新的科技公司。在(新)冠(疫)情爆发后,(该)公司很快对近3000个已(通)过美国药监局(FDA)(审)核(的)上市(药)物、以(及)(超)过1万种(中)药成分分子,进行了老药(新)(用)的扫描,成功找到了183个可能对新冠(病)(毒)有潜在(治)疗(效)(果)(的)药(物)。之后,晶泰(科)技对这些药物(的)活性进(行)了排序,(然)后又(通)过更(加)高(精)度(的)计算方法,(最)(终)锁定(了)38个(药)(物)。(晶)(泰)科技(能)迅速(地)完成大量(药)物筛选,(得)益(于)其Intelligent Digital Drug Discovery and Development (ID4)云端(智)(能)(药)物研发(平)台。在这(个)平台上,晶(泰)科(技)通过自(主)(研)发的(基)于AWS GPU计(算)实例的机(器)学习框架,实现大(规)模的(模)型(训)练及参(数)优(化)。(同)(时)在AI(模)型研究(及)设计初(期),(晶)泰(科)技的科学家团队能(够)通过Amazon SageMaker(服)(务)(实)现对于模型及(参)数的(快)速(验)证,其友(好)的交互式界面(加)速了(算)法研发(效)(率)。

  AWS客户、(一)家英国(的)人工智(能)(公)司BenevolentAI也在利用人(工)智能(技)术(了)解人体对新冠病毒的反应,从而进行药物治疗方面的(研)究工作。他们利用人工智(能)药物发现平台开(展)(了)(一)项调查,(以)确定已经获准上市(的)药物中哪(些)(有)可能抑制(新)型冠状病(毒)。他们利用机器学(习)(获)(得)基因、疾(病)(和)药物之(间)的内在(关)系,筛选出(一)组药物化(合)物。(仅)仅(几)天,BenevolentAI就发现巴里替尼(一(种)目前用于(治)疗类风(湿)(性)关(节)炎(的)药物,由礼来(公)司Eli Lilly所有)(是)(其)筛选出的众(多)(药)物中的最佳(的)候选药。(巴)里替尼目前正在美国国(家)过敏和(传)染(病)研究(所)(NIAID)进行后期临(床)试(验),以研(究)其(作)(为)新冠肺炎潜在治(疗)方法(的)(有)效性(和)(安)(全)性。药(物)进(入)临床试验的速度反映了新(冠)疫情(的)紧迫性,(也)体(现)了(人)工智能技术在促进新疗(法)(发)(现)(方)面(的)重要性。

  (我)始终相信机器(学)(习)(有)潜力帮助解决我们面(临)(的)(最)大挑战。随着全世界的通力协(作),我们相信这一可(能)性正变得越(来)(越)大。希望在这(个)艰(难)(的)时刻,(我)们能够在全球范围内共同努力,不断创新,让机(器)学(习)更好地贡献于抗击(新)冠(肺)炎的新(途)(径)。

【编辑:苑(菁)菁】

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