היכולת של בינה מלאכותית למנוע ולזהות את המגיפה הבאה, כמו קוביד-19. אנו יודעים שהגורמים העיקריים להעברת מחלות הם פלישות אנושיות לבתי גידול של בעלי חיים, שינויים ב שינויי אקלים ותנועה מוגברת של אנשים, בעלי חיים ומוצרים מהחי כתוצאה מהמסחר בינלאומי. להלן מידע נוסף על יכולת הזיהוי של ה-AI מגיפות.
כיצד יכולה בינה מלאכותית לחזות מגיפות קרובות?
ראה עוד
הוחלפה על ידי ChatGPT בעבודה, אישה מבלה שלושה חודשים...
לקראת בינה מלאכותית: אפל מתכננת לשלב צ'אטבוט ב...
ארגון הבריאות העולמי (WHO) סווג זואונוזה כהעברת מחלות זיהומיות מבעלי חיים חיות בר לבני אדם, שיכולות להיות קטלניות מספיק כדי לגרום למגפות כמו ה Covid 19.
על פי פרויקט Virome העולמי, ידועים כ-1.7 מיליון וירוסים של בעלי חיים כגורמים לזיהומים בציפורים ויונקים.
מדענים מאמינים שכמעט מחצית מהנגיפים הללו יכולים להדביק בני אדם. לכן, החיפוש להבין אותם הפך לבסיסי למניעת מגיפות או, לפחות, להיערך טוב יותר במקרה של מגיפה.
המחקר הזה הוא משימה גדולה מאוד, שהביאה ליצירת דיסציפלינה חדשה שבה נעשה שימוש במודלים סטטיסטיים וטיפול במכונה (ML). למניעת הופעת מחלות שונות, נקודות חמות גיאוגרפיות, מארחים של בעלי חיים ווירוסים שסביר להניח שישפיעו על יצורים בני אנוש.
מדענים התומכים בסוג זה של טכנולוגיה בטוחים למדי שהתגליות שנעשו באמצעות טכנולוגיה זו ינחה את העתיד. פיתוח תרופות וחיסונים, בנוסף לעזרה הגדולה שתהיה לכל המעורבים המוכנים ללמוד, לצפות ולחזות מצבים עם דיוק.
ובכן, לא כל החוקרים והמדענים חולקים את נקודת המבט הזו. רבים מפקפקים בכך שהטכנולוגיה הזו יכולה לעמוד בקצב הווירום המשתנה במהירות או בקנה המידה של מה שקיים בכל זמן נתון.
אכן, זה נכון שמודלים של נתונים ובינה מלאכותית (AI) משתפרים ללא הרף ובמהירות רבה, עם זאת, כדי שהכלים הללו יהיו באמת מנבאים של מגיפות עתידיות, המאמצים חייבים לכלול רשת גלובלית של חוקרים.
בינה מלאכותית זיהתה את הסימנים הראשונים של COVID-19
Bluedot, שבסיסה בקנדה, היה מהראשונים שזיהו את הופעת מגיפת COVID-19 והתריעו לעולם, Bluedot כולל אלגוריתם מבוסס בינה מלאכותית שסוקר ללא הרף נתונים גלובליים כדי לחזות את ההתפרצות הבאה של מחלה מִדַבֵּק.
אבל אלגוריתם HealthMap של בית החולים לילדים בבוסטון היה גם אחד הראשונים לזהות סימנים מוקדמים של COVID-19. וכך גם הכלי למעקב אחר מפות הקורונה של Mayo Clinic.
אלגוריתמים לעיבוד שפה טבעית (NLP) המנטרים באמצעות פיתוח מהיר, דוחות בריאות גלובליים, ו סוכנויות חדשות בשפות רבות, ובכך מסמנות אזכורים של מחלות כמו COVID-19 או מחלות אנדמיות כמו שחפת או HIV. בנוסף, מנוטרים גם נתוני נסיעות אוויריות כדי להעריך את הסיכונים בהפצת הנגיף. נגיף.
במהלך התקופה המדאיגה של COVID-19, המדיה החברתית נמצאה כמקור מידע אמין מאוד. מדעני נתונים מאוניברסיטת קולורדו, בולדר, השתמשו בלמידת המכונה שלהם ובמודל חיזוי לטווח קצר כדי להיות מסוגלים לנתח מערכי נתונים שנאספו מפלטפורמות מקוונות פופולריות ומשווים אותם לתוצאות עם מידע שנאסף מנתוני מיקום של מכשירים ניידים פלוס מָסוֹרתִי.
כאשר המדיניות לשימוש במסכות, חסימת יציאה וכניסה של מטיילים במדינות ו הגבלות הנסיעה השתנו בשנת 2021, מודל זה נמצא כיעיל הרבה יותר מאחרים דגמים.