Covid-19와 같은 다음 전염병을 예방하고 식별하는 인공 지능의 능력. 우리는 질병 전파의 주요 원인이 동물 서식지에 대한 인간의 침입, 무역의 결과로 인한 기후 변화 및 사람, 동물 및 동물 제품의 이동 증가 국제적인. 아래는 AI의 탐지 능력에 대한 자세한 정보입니다. 전염병.
인공 지능은 다가오는 전염병을 어떻게 예측할 수 있습니까?
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WHO - 세계보건기구는 인수공통전염병을 동물로부터 전염되는 전염병으로 분류합니다. 야생 동물은 인간에게 치명적일 수 있습니다. 코로나 19.
Global Virome Project에 따르면 약 170만 개의 동물 바이러스가 조류와 포유류에 감염을 일으키는 것으로 알려져 있습니다.
과학자들은 이 바이러스의 거의 절반이 인간을 감염시킬 수 있다고 믿습니다. 따라서 이를 이해하려는 노력은 팬데믹을 예방하거나 적어도 팬데믹 발생 시 더 잘 대비하는 데 기본이 되었습니다.
이 연구는 기계 처리(ML) 및 통계 모델이 사용되는 새로운 분야를 창출한 매우 큰 사업입니다. 존재에 영향을 미칠 가능성이 가장 높은 지리적 핫스팟, 동물 숙주 및 바이러스와 같은 다양한 질병의 출현을 예방하기 위해 인간.
이러한 유형의 기술을 지원하는 과학자들은 이 기술을 통해 이루어진 발견이 미래를 이끌 것이라고 확신합니다. 의약품 및 백신 개발, 상황을 연구, 관찰 및 예측하려는 모든 관련자에게 큰 도움이 될 것입니다. 정확하게.
글쎄요, 모든 연구자와 과학자들이 이 관점을 공유하는 것은 아닙니다. 많은 사람들은 이 기술이 빠르게 변화하는 바이러스 또는 주어진 시간에 존재하는 규모를 따라갈 수 있는지 의심합니다.
실제로 데이터 모델과 인공 지능(AI)이 지속적으로 매우 빠르게 개선되고 있는 것은 사실입니다. 그러나 이러한 도구가 미래의 팬데믹을 진정으로 예측하려면 다음과 같은 글로벌 네트워크를 포함해야 합니다. 연구원.
인공 지능은 COVID-19의 첫 징후를 식별했습니다.
캐나다에 본사를 둔 Bluedot은 COVID-19 대유행의 출현을 가장 먼저 식별하고 전 세계에 경고한 회사 중 하나인 Bluedot입니다. 글로벌 데이터를 지속적으로 폴링하여 다음 질병 발생을 예측하는 인공 지능 기반 알고리즘을 제공합니다. 감염성.
그러나 보스턴 어린이 병원의 HealthMap 알고리즘은 COVID-19의 초기 징후를 감지한 최초의 알고리즘 중 하나이기도 합니다. Mayo Clinic의 코로나바이러스 지도 추적 도구도 마찬가지였습니다.
신속한 개발을 통해 모니터링하는 자연어 처리(NLP) 알고리즘, 글로벌 건강 보고서 및 여러 언어로 된 뉴스 대행사를 통해 COVID-19와 같은 질병이나 결핵 또는 HIV. 또한 바이러스 확산 위험을 평가하기 위해 항공 여행 데이터도 모니터링됩니다. 바이러스.
COVID-19의 놀라운 시기에 소셜 미디어는 매우 신뢰할 수 있는 데이터 소스로 밝혀졌습니다. University of Colorado, Boulder의 데이터 과학자들은 기계 학습과 단기 예측 모델을 사용하여 대규모 데이터를 분석할 수 있었습니다. 인기 있는 온라인 플랫폼에서 수집한 데이터 세트를 모바일 장치 위치 데이터에서 수집한 정보와 결과와 비교합니다. 전통적인.
각국의 여행자의 출입국을 차단하고 마스크를 착용하는 정책이 시행될 때 2021년에 여행 제한이 변경되었으며, 이 모델은 다른 모델보다 훨씬 효과적인 것으로 나타났습니다. 모델.
