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人工智能和機器學(xué)習(xí)已通過 各種方式來嘗試減輕的影響:從尋找可能能夠治療該疾病的藥物,到在醫(yī)學(xué)影像上識別疾病的早期征兆。
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使用AI作為幫助臨床醫(yī)生做出決策的工具的工作也在不斷進行中:例如,確定哪些患者可以安全出院,哪些患者可能惡化并需要住院。在 馬斯特里赫特大學(xué), 紐約大學(xué)和芝加哥大學(xué)是 那些開發(fā)AI中 ,可以用來分流受害者。
但是,微軟首席科學(xué)家埃里克·霍維茨(Eric Horvitz)認為,未來的AI也可以通過幫助開發(fā)更準(zhǔn)確的風(fēng)險模型來幫助患者做出決策。“這是一個利用機器學(xué)習(xí)來幫助世界各地的人們回答諸如'如果我成為COVID陽性對我來說有什么風(fēng)險,以及如果我從事一項特定活動有什么風(fēng)險呢?
霍維茨對 斯坦福大學(xué)人類中心人工智能研究所(HAI)的最新COVID和AI:“未來之路”活動說: “風(fēng)險的預(yù)測在公開討論以及制定政策時都將是有價值的 。”
通過將AI設(shè)置為開發(fā)風(fēng)險模型,公共機構(gòu)可以創(chuàng)建預(yù)測系統(tǒng),以確定鎖定,衛(wèi)生措施,社會疏遠和屏蔽,解決醫(yī)療保健差異以及測試和追蹤系統(tǒng)對緩解最有效在特定社區(qū)內(nèi)爆發(fā)。
一旦建立了這樣的系統(tǒng)并針對一種情況推出,針對不同疾病(下一次大流行或更常見的醫(yī)療條件)重新調(diào)整它們的工作量就相對較小。這意味著一旦AI系統(tǒng)由于而在醫(yī)療機構(gòu)中找到了位置,那么那里的使用可能會大大增加。
當(dāng)然,人工智能系統(tǒng)的性能僅取決于他們所訓(xùn)練的數(shù)據(jù),如果研究人員在COVID機器學(xué)習(xí)過程中發(fā)現(xiàn)了一件事,那就是健康數(shù)據(jù)-即使在全球大流行中-都是在這個地方,埋在專有的,混亂的,不可互操作的筒倉中。
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