Как люди используют ИИ для выявления и борьбы с коронавирусом

Распространение коронавируса COVID-19 - изменчивая ситуация, изменяющаяся днем ​​и даже часом. Растущая во всем мире чрезвычайная ситуация в области общественного здравоохранения угрожает жизни людей, но также влияет на бизнес и нарушает кругосветное путешествие. ОЭСР предупреждает, что коронавирус может сократить глобальный экономический рост вдвое, а Федеральный резерв снизит федеральные процентные ставки после худшей недели для фондового рынка с 2008 года.

То, как коронавирус COVID-19 повлияет на то, как мы живем и работаем, неясно, потому что это новое заболевание, впервые распространяющееся по всему миру, но похоже, что ИИ может помочь в борьбе с вирусом и его экономическим воздействием.

В докладе Всемирной организации здравоохранения, опубликованном в прошлом месяце, говорится, что ИИ и большие данные являются ключевой частью реакции на болезнь в Китае. Вот несколько способов, которыми люди обращаются к решениям машинного обучения, в частности, для обнаружения или борьбы с коронавирусом COVID-19.

Дезинфицирующие роботы

19 февраля датская компания UVD Robots заявила, что заключила соглашение с Sunay Healthcare Supply о распространении своих роботов в Китае. Роботы UVD путешествуют по медицинским учреждениям, распространяя ультрафиолетовый свет для дезинфекции помещений, зараженных вирусами или бактериями.

Робот XAG также развертывает дезинфицирующие роботы и беспилотники в Гуанчжоу.

Директор лаборатории робототехники Калифорнийского университета в Беркли и создатель DexNet Кен Голдберг предсказывает, что если коронавирус станет пандемией, это может привести к распространению большего количества роботов в большем количестве сред.

Например, сегодня в некоторых местах внедряются робототехнические решения, например, для ограничения доступа медицинского персонала или работников сферы обслуживания в отелях, но не каждый развернутый робот является победителем.

Стартап Promobot объявляет себя сервисным роботом для бизнеса и недавно продемонстрировал своего робота на Таймс-сквер. Робот не использует датчики биометрического или температурного анализа. Он просто задает четыре вопроса в скрининге: «У вас есть кашель?» Это также требует, чтобы люди касались экрана, чтобы зарегистрировать ответ. Репортер Gizmodo, который говорил с ботом, назвал его «тупым», но это даже не худшая часть: просить людей во время вспышки вскоре объявить глобальной пандемией физически сенсорных экранов кажется ужасно контрпродуктивным.

Обнаружение лихорадки в общественных местах

Один из способов обнаружения коронавируса ИИ - камеры с термодатчиками.

Благодаря стартапу KroniKare в Сингапуре, в больнице и государственном медицинском учреждении, в режиме реального времени проводится проверка температуры с помощью смартфона и датчика температуры.

Согласно электронному письму, направленному сотрудникам Baidu, которое было передано VentureBeat, в Пекине на железнодорожной станции Цинхэ используется система искусственного интеллекта, разработанная китайской технологической компанией Baidu, которая использует инфракрасный датчик и искусственный интеллект для прогнозирования температуры.

Медицинские работники проверяют прибывающих пассажиров из Китая тепловыми сканерами в международном аэропорту Чанги в Сингапуре 22 января 2020 года.

Подход Baidu сочетает в себе компьютерное зрение и инфракрасное излучение для определения температуры лба до 200 человек в минуту в диапазоне 0,5 градуса Цельсия. Система предупреждает власти, если обнаруживает человека с температурой выше 37,3 градусов по Цельсию (99,1 градуса по Фаренгейту), так как лихорадка является показательным признаком коронавируса. Baidu может провести мониторинг температуры в следующем районе на Южном железнодорожном вокзале Пекина и на линии 4 Пекинского метро. В прошлом месяце компания Shenzhen MicroMultiCopter заявила, что она развернула более 100 беспилотных летательных аппаратов в различных городах Китая. Дроны способны не только ощущать тепло, но и распылять дезинфицирующие средства и патрулировать общественные места.

Отслеживание вирусов

Одна компания, BlueDot, заявляет, что признала появление высокого уровня пневмонии в Китае за девять дней до Всемирной организации здравоохранения. BlueDot была основана в ответ на эпидемию атипичной пневмонии. Он использует обработку естественного языка (НЛП), чтобы просмотреть тексты сотен тысяч источников, чтобы найти новости и публичные заявления о здоровье людей или животных.

Metabiota, компания, которая работает с министерством обороны США и разведывательными агентствами, оценивает риск распространения заболевания. Он основывает свои прогнозы на таких факторах, как симптомы болезни, уровень смертности и доступность лечения.

Глубокое обучение для обнаружения коронавируса

В опубликованном в прошлом месяце 40-страничном отчете ВОЗ-Китайской миссии о первоначальном ответе на COVID-19 указывается, как страна использовала большие данные и ИИ как часть своей реакции на болезнь. Варианты использования включают ИИ для отслеживания контактов для мониторинга распространения заболевания и «управления приоритетными группами населения».

Но ученые, исследователи и медицинские работники начинают производить и другие формы ИИ.

В воскресенье исследователи из больницы Жэньминь Университета Уханя, Уханьской компании медицинских технологий EndoAngel и Китайского университета геонаук поделились работой по глубокому обучению, которая обнаружила COVID-19 с точностью до 95%. Модель обучена с помощью компьютерной томографии 51 пациента с лабораторно подтвержденной пневмонией COVID-19 и более 45 000 анонимных изображений компьютерной томографии.

Модель глубокого обучения показала эффективность, сопоставимую с опытными рентгенологами, и улучшила эффективность рентгенологов в клинической практике. «Он обладает огромным потенциалом для ослабления давления на радиологов на переднем крае, улучшения ранней диагностики, изоляции и лечения и, таким образом, способствует контролю над эпидемией», - говорится в препринте, посвященном модели, опубликованной на сайте medrxiv.org. (Препринтная бумага означает, что она еще не прошла экспертную оценку.)

Исследователи говорят, что модель может уменьшить время подтверждения от компьютерной томографии на 65%. В аналогичных усилиях, предпринимаемых в других местах, машинное обучение от Infervision, которое обучено на сотнях тысяч компьютерных томографов, обнаруживает коронавирус в больнице Чжуннань в Ухани.

AI для прогнозирования выживаемости у пациентов с тяжелыми случаями COVID-19

В первоначальных результатах, представленных в другой препринтной статье, обновленной сегодня на моем компьютере с использованием клинических данных из больницы Тунцзи в Ухани, новая система способна прогнозировать выживаемость с точностью более 90%.

Работу выполняли исследователи из Школы искусственного интеллекта и автоматизации, а также из других отделов Научно-технического университета Хуачжун в Китае.

Соавторы говорят, что сегодня оценка выживаемости коронавируса может быть основана на более чем 300 лабораторных или клинических результатах, но их подход учитывает только результаты, связанные с молочной дегидрогеназой (ЛДГ), лимфоцитами и высокочувствительным С-реактивным белком (hsCRP).

В другой статье «Deep Learning for Coronavirus Screening», опубликованной в прошлом месяце на arXiv сотрудниками, работающими с правительством Китая, модель использует несколько моделей CNN для классификации наборов данных КТ-изображений и расчета вероятности заражения COVID-19. В предварительных результатах они утверждают, что модель способна предсказать разницу между COVID-19, вирусной пневмонией гриппа A и здоровыми случаями с точностью 86,7%.

Модель глубокого обучения обучается с помощью компьютерной томографии пациентов с гриппом, пациентов с COVID-19 и здоровых людей из трех больниц Ухани, включая 219 изображений от 110 пациентов с COVID-19.

Поскольку вспышка распространяется так быстро, тем, кто находится на переднем крае, нужны инструменты, которые помогут им идентифицировать и лечить пострадавших с такой же скоростью. Инструменты тоже должны быть точными. Неудивительно, что в дикой природе уже развернуты решения на базе искусственного интеллекта, и почти наверняка ожидается еще больше от государственного и частного секторов.