Antwort 1:

Künstliche Intelligenz könnte ein zukünftiges Coronavirus bekämpfen

.

Krankheitsausbrüche wie das Coronavirus treten häufig zu schnell auf, als dass Wissenschaftler eine Heilung finden könnten. Künstliche Intelligenz könnte Forschern jedoch in Zukunft helfen, bessere Arbeit zu leisten.

Während es wahrscheinlich zu spät ist, dass die junge Technologie eine wichtige Rolle in der aktuellen Epidemie spielt, gibt es Hoffnung auf die nächsten Ausbrüche. AI ist gut darin, Datenhaufen zu durchsuchen, um Verbindungen zu finden, die es einfacher machen, festzustellen, welche Arten von Behandlungen funktionieren könnten oder welche Experimente als nächstes durchgeführt werden sollen.

Die Frage ist, was Big Data einfallen wird, wenn nur dürftige Informationen über eine neu aufgetretene Krankheit wie Covid-19 vorliegen, die Ende letzten Jahres in China erstmals aufgetreten ist und in etwa zwei Monaten mehr als 75.000 Menschen krank gemacht hat.

Die Tatsache, dass es den Forschern gelungen ist, die Gensequenzierung des neuen Virus innerhalb von Wochen nach den ersten gemeldeten Fällen zu produzieren, ist vielversprechend, da sie zeigt, dass jetzt weitaus unmittelbarere Daten verfügbar sind, wenn Ausbrüche auftreten.

Andrew Hopkins, Vorstandsvorsitzender des in Oxford, England, ansässigen Startups Exscientia Ltd., arbeitet unter anderem daran, künstliche Intelligenz für die Wirkstoffforschung zu trainieren. Er geht davon aus, dass neue Behandlungen dank KI in nur 18 bis 24 Monaten innerhalb des nächsten Jahrzehnts von der Konzeption bis zum klinischen Test reichen könnten.

Exscientia hat eine neue Verbindung zur Behandlung von Zwangsstörungen entwickelt, die in der ersten Forschungsphase nach weniger als einem Jahr im Labor getestet werden kann. Das ist laut Unternehmen etwa fünfmal schneller als der Durchschnitt.

Das in Cambridge ansässige Unternehmen Healx verfolgt einen ähnlichen Ansatz, nutzt jedoch maschinelles Lernen, um neue Anwendungen für vorhandene Medikamente zu finden. Beide Unternehmen versorgen ihre Algorithmen mit Informationen, die aus Quellen wie Zeitschriften, biomedizinischen Datenbanken und klinischen Studien stammen, um neue Behandlungsmethoden für Krankheiten vorzuschlagen.

Menschliche Aufsicht

Die beiden Unternehmen setzen jeweils ein Team menschlicher Forscher ein, um gemeinsam mit der KI den Prozess zu steuern. In Exscientias Ansatz, der als Centaur Chemist bezeichnet wird, helfen Medikamentendesigner dabei, die Algorithmenstrategien für die Suche nach Verbindungen zu vermitteln. Healx gibt die Vorhersagen der KI an Forscher weiter, die die Ergebnisse analysieren und entscheiden, was zu verfolgen ist.

Neil Thompson, Chief Science Officer von Healx, sagte, die Technik könne gegen einen Ausbruch wie das Coronavirus eingesetzt werden, solange genügend Daten über die neue Krankheit vorliegen. Healx arbeitet nicht daran, das Coronavirus zu bekämpfen oder seine Technologie für Ausbrüche zu optimieren, aber es wäre kein Problem.

"Wir sind ziemlich nah", sagte Thompson in einem Interview. „Wir müssten nicht viel an den von uns verwendeten KI-Algorithmen ändern. Wir untersuchen die Anpassung der Arzneimitteleigenschaften an die Krankheitsmerkmale. “

Algorithmen für künstliche Intelligenz beginnen bereits, Medikamente gegen die uns bekannten Krankheiten zu produzieren. Forscher am Massachusetts Institute of Technology sagten am Donnerstag, sie hätten die Methode verwendet, um eine leistungsstarke neue Antibiotika-Verbindung zu identifizieren, die eine Reihe von störenden Bakterien abtöten könnte, selbst einige, die derzeit gegen andere Behandlungen resistent sind.

Ein Haken für all diese Technologien sind klinische Tests. Sogar Medikamente, die bereits zur Heilung einer Krankheit sicher sind, sollten erneut getestet werden, bevor sie für eine andere verschrieben werden. Es kann Jahre dauern, bis der Nachweis erbracht wird, dass sie für eine große Anzahl von Personen sicher und wirksam sind, bevor sie zur Überprüfung an die Aufsichtsbehörden gehen.

Um effektiv zu sein, müssten AI-basierte Arzneimittelentwickler im Voraus planen, ein Virusgenom auswählen, das in Zukunft Probleme verursachen könnte, und es gezielt einsetzen, wenn es nur wenige Anreize dafür gibt.

Vielen Dank.


Antwort 2:

Das Spiel läuft bereits!

Wenn nicht für das Coronavirus, zumindest für Superbugs. Forscher am MIT und in Harvard verwendeten AI, um ein neues Antibiotikum zu identifizieren, das viele arzneimittelresistente Bakterien abtöten kann. Sie trainierten einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um chemische Verbindungen zu analysieren, die Infektionen bekämpfen können, indem sie Mechanismen verwenden, die sich von denen bestehender Medikamente unterscheiden.

Sie trainierten ihr Modell an 2.500 Molekülen, die eine Verbindung (sie nannten sie Halicin) identifizierten, um sie an Bakterien zu testen, die Patienten und in Labors gezüchteten Bakterien entnommen wurden. "Halicin" könnte viele arzneimittelresistente Bakterien abtöten, einschließlich

Mycobactirium tuberculosis, Clostridium difficile

und

Acinetobacter baumannii.

Halicin heilte zwei mit infizierte Mäuse

A.baumannii.

Übrigens haben sich viele US-Soldaten im Irak und in Afghanistan mit demselben Bug infiziert. Berichten zufolge heilte eine auf die Haut dieser beiden Mäuse aufgetragene Halicin-Salbe sie innerhalb von 24 Stunden vollständig.

Die Verwendung prädiktiver Computermodelle für die Wirkstoffentdeckung ist nicht neu, aber der bisher beste Erfolg wird mit Halicin erzielt.

Laut den Forschern kann ihr Vorhersagemodell das tun, was für traditionelle experimentelle Ansätze unerschwinglich teuer ist.

Dieser Erfolg von Halicin befindet sich in einem entscheidenden Stadium der Menschheitsgeschichte. Es wird vorausgesagt, dass bis 2050 weltweit 10 Millionen Todesfälle durch arzneimittelresistente Bakterien auftreten können.

Weitere Arbeiten sind erforderlich, um Halicin beim Menschen verwendbar zu machen. Obwohl ihr Algorithmus für Bakterien entwickelt wurde, kann er auch zur Bekämpfung von Viren „aufgerüstet“ werden.


Antwort 3:

Stellen Sie sich vor, ein Krankenhaus in China hat Tausende von Fällen mit ähnlichen Symptomen. Was macht das Krankenhaus? Während alle Informationen zu Symptomen und Diagnose elektronisch dokumentiert und verfügbar sind, kann das Gesundheitsamt die notwendigen und angemessenen Maßnahmen ergreifen.

AI ist hervorragend und schnell bei der Erkennung von Mustern, Ähnlichkeiten für die schnelle Erkennung. Ein Beispiel dafür, wie

Google-Suche ist in der Lage

mögliche Krankheiten weltweit zu erkennen. Allein mit einfachen Suchmustern kann AI mögliche Bedrohungen und Epidemien erkennen, die weltweit in großen Anteilen auftreten können.

Zurück zum Corona-Virus: Sobald China die Krankheitssymptome dokumentiert und diagnostiziert hat, gibt es diese Informationen an alle anderen möglichen Regierungsorganisationen weiter, die schnell Wärmemelder einrichten können, mit denen Menschen mit diesen Symptomen gescannt und als wahrscheinlich infiziert oder als Träger eingestuft werden können oder immun. Da Viren schnell mutieren, ändern sie tendenziell ihr Aussehen, die Symptome können sich ändern und sind schwer zu diagnostizieren. Aber mit KI kann China Regierungen mit Menschen helfen, die aus China, insbesondere aus Wuhan, gezogen sind und dann international zwischen Städten gezogen sind. Diese Informationen können von der KI analysiert werden, um die Nachrichten aus diesen Städten und Krankenhäusern zu ermitteln und die Puzzleteile zusammenzusetzen.

Hoffe das hilft!


Antwort 4:

In jüngster Zeit können wir, wenn wir Daten von mehreren Patienten haben, Muster der koronapositiven Patienten identifizieren und finden. Danach können wir nach einem neuen Patienten suchen, um anhand seines Musters vorherzusagen, ob dieser Patient möglicherweise infiziert ist oder nicht. Klassisches maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Techniken können verwendet werden, um dies zu trennen.

Allgemeiner ausgedrückt müssen wir sehr vorsichtig sein und mit Personen aus dem medizinischen Bereich interagieren, um das Muster zu analysieren und zu verallgemeinern, was tatsächlich vor sich geht, welche Veränderungen und Mechanismen das Virus im Körper auslöst, um das Modell besser zu verstehen.


Antwort 5:

Krankheitsausbrüche wie das Coronavirus treten häufig zu schnell auf, als dass Wissenschaftler eine Heilung finden könnten. Künstliche Intelligenz könnte Forschern jedoch in Zukunft helfen, bessere Arbeit zu leisten.

Während es wahrscheinlich zu spät ist, dass die junge Technologie eine wichtige Rolle in der aktuellen Epidemie spielt, gibt es Hoffnung auf die nächsten Ausbrüche. AI ist gut darin, Datenhaufen zu durchsuchen, um Verbindungen zu finden, die es einfacher machen, festzustellen, welche Arten von Behandlungen funktionieren könnten oder welche Experimente als nächstes durchgeführt werden sollen.

Die Frage ist, was Big Data einfallen wird, wenn nur dürftige Informationen über eine neu aufgetretene Krankheit wie Covid-19 vorliegen, die Ende letzten Jahres in China erstmals aufgetreten ist und in etwa zwei Monaten mehr als 75.000 Menschen krank gemacht hat.

Die Tatsache, dass es den Forschern gelungen ist, die Gensequenzierung des neuen Virus innerhalb von Wochen nach den ersten gemeldeten Fällen zu produzieren, ist vielversprechend, da sie zeigt, dass jetzt weitaus unmittelbarere Daten verfügbar sind, wenn Ausbrüche auftreten.

Andrew Hopkins, Vorstandsvorsitzender des in Oxford, England, ansässigen Startups Exscientia Ltd., arbeitet unter anderem daran, künstliche Intelligenz für die Wirkstoffforschung zu trainieren. Er geht davon aus, dass neue Behandlungen dank KI in nur 18 bis 24 Monaten innerhalb des nächsten Jahrzehnts von der Konzeption bis zum klinischen Test reichen könnten.

Exscientia hat eine neue Verbindung zur Behandlung von Zwangsstörungen entwickelt, die in der ersten Forschungsphase nach weniger als einem Jahr im Labor getestet werden kann. Das ist laut Unternehmen etwa fünfmal schneller als der Durchschnitt.

Das in Cambridge ansässige Unternehmen Healx verfolgt einen ähnlichen Ansatz, nutzt jedoch maschinelles Lernen, um neue Anwendungen für vorhandene Medikamente zu finden. Beide Unternehmen versorgen ihre Algorithmen mit Informationen, die aus Quellen wie Zeitschriften, biomedizinischen Datenbanken und klinischen Studien stammen, um neue Behandlungsmethoden für Krankheiten vorzuschlagen.

Menschliche Aufsicht

Die beiden Unternehmen setzen jeweils ein Team menschlicher Forscher ein, um gemeinsam mit der KI den Prozess zu steuern. In Exscientias Ansatz, der als Centaur Chemist bezeichnet wird, helfen Medikamentendesigner dabei, die Algorithmenstrategien für die Suche nach Verbindungen zu vermitteln. Healx gibt die Vorhersagen der KI an Forscher weiter, die die Ergebnisse analysieren und entscheiden, was zu verfolgen ist.

Neil Thompson, Chief Science Officer von Healx, sagte, die Technik könne gegen einen Ausbruch wie das Coronavirus eingesetzt werden, solange genügend Daten über die neue Krankheit vorliegen. Healx arbeitet nicht daran, das Coronavirus zu bekämpfen oder seine Technologie für Ausbrüche zu optimieren, aber es wäre kein Problem.

"Wir sind ziemlich nah", sagte Thompson in einem Interview. „Wir müssten nicht viel an den von uns verwendeten KI-Algorithmen ändern. Wir untersuchen die Anpassung der Arzneimitteleigenschaften an die Krankheitsmerkmale. “

Algorithmen für künstliche Intelligenz beginnen bereits, Medikamente gegen die uns bekannten Krankheiten zu produzieren. Forscher am Massachusetts Institute of Technology sagten am Donnerstag, sie hätten die Methode verwendet, um eine leistungsstarke neue Antibiotika-Verbindung zu identifizieren, die eine Reihe von störenden Bakterien abtöten könnte, selbst einige, die derzeit gegen andere Behandlungen resistent sind.

Ein Haken für all diese Technologien sind klinische Tests. Sogar Medikamente, die bereits zur Heilung einer Krankheit sicher sind, sollten erneut getestet werden, bevor sie für eine andere verschrieben werden. Es kann Jahre dauern, bis der Nachweis erbracht wird, dass sie für eine große Anzahl von Personen sicher und wirksam sind, bevor sie zur Überprüfung an die Aufsichtsbehörden gehen.

Um effektiv zu sein, müssten AI-basierte Arzneimittelentwickler im Voraus planen, ein Virusgenom auswählen, das in Zukunft Probleme verursachen könnte, und es gezielt einsetzen, wenn es nur wenige Anreize dafür gibt.

Ein weiteres Hindernis ist die Suche nach qualifiziertem Personal.

"Es ist schwierig, Leute zu finden, die an der Schnittstelle zwischen KI und Biologie operieren können, und es ist für große Unternehmen schwierig, schnelle Entscheidungen über solche Technologien zu treffen", sagte Irina Haivas, Partnerin der Venture-Capital-Firma Atomico und ehemalige Chirurgin das Board von Healx. "Es reicht nicht aus, ein KI-Ingenieur zu sein, man muss verstehen und in die Anwendungen der Biologie einsteigen."


Antwort 6:

Zu dem Zeitpunkt, an dem zum ersten Mal eine seltsame Krankheit auftritt, kann es für Regierungen und allgemeine Wohlfahrtsbehörden sehr schwierig sein, Daten schnell zu sammeln und eine Reaktion zu ermöglichen. In jedem Fall können neue künstliche Argumentationsinnovationen natürlich durch Nachrichtenberichte und Online-Inhalte aus der ganzen Welt gewonnen werden, um Fachleuten dabei zu helfen, Inkonsistenzen zu erkennen, die eine potenzielle Pest oder, bedauerlicher, eine Pandemie auslösen könnten. Letztendlich können uns unsere neuen KI-Oberherren wirklich dabei helfen, die folgende Krankheit zu ertragen.

Diese neuen KI-Fähigkeiten werden durch das anhaltende Aufflammen des Coronavirus deutlich, das von einer kanadischen Firma namens BlueDot, einer von verschiedenen Organisationen, die Informationen zur Bewertung der allgemeinen Gefahren für das Wohlbefinden verwendet, pünktlich ausgezeichnet wurde. Die Organisation, die nach eigenen Angaben eine "robotisierte unwiderstehliche Krankheitsbeobachtung" durchführt, berichtete ihren Kunden gegen Ende Dezember, Tage vor den US-amerikanischen Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CDC) und der Weltgesundheitsorganisation (WHO), über die neue Art des Coronavirus ) übermittelte eine offizielle Benachrichtigung, wie von Wired angekündigt. Gegen Ende Januar hat die Atemwegsinfektion, die mit der Stadt Wuhan in China in Verbindung gebracht wurde, gerade mehr als 100 Menschen getötet. In einigen verschiedenen Ländern, einschließlich den Vereinigten Staaten, sind ebenfalls Fälle aufgetreten, und die CDC warnt die Amerikaner, eine strategische Distanz zu unnötigen Reisen nach China einzuhalten.

Kamran Khan, ein unwiderstehlicher Krankheitsarzt und Autor und CEO von BlueDot, erläuterte in einem Meeting, wie das anfängliche Ermahnungsgerüst der Organisation das vom Menschen geschaffene Bewusstsein, einschließlich des normalen Sprachhandlings und der KI, nutzt, um mehr als 100 unwiderstehlichen Infektionen zu folgen, indem rund 100.000 Artikel aufgeschlüsselt werden 65 Dialekte konsequent. Mithilfe dieser Informationen kann das Unternehmen erkennen, wann es seinen Kunden die potenzielle Nähe und Ausbreitung einer unwiderstehlichen Krankheit mitteilen muss.

Andere Informationen, ähnlich wie die Flugplandaten des Explorers und die Flugwege, können dem Unternehmen zusätzliche Hinweise darauf geben, wie sich eine Krankheit wahrscheinlich ausbreiten wird. So haben BlueDot-Spezialisten kürzlich verschiedene städtische Gemeinden in Asien erwartet, in denen das Coronavirus auftreten würde, nachdem es im Gebiet China aufgetaucht ist.

Der Gedanke hinter dem BlueDot-Modell (dessen schlüssige Ergebnisse auf diese Weise von menschlichen Spezialisten untersucht werden) besteht darin, den Sozialversicherungsmitarbeitern so schnell wie möglich Daten zukommen zu lassen, mit der Erwartung, dass sie verdorbene und gegebenenfalls trennen können möglicherweise infektiöse Personen zu einem günstigen Zeitpunkt.

"Die offiziellen Daten sind nicht in jedem Fall günstig", sagte Khan gegenüber Recode. "Die Unterscheidung zwischen einem Fall in einem Entdecker und einem Aufflammen hängt davon ab, dass Ihr führender Spezialist für Human Services erkennt, dass es sich um eine bestimmte Krankheit handelt. Dies könnte die Unterscheidung sein, um zu verhindern, dass ein Aufflackern tatsächlich auftritt."

Khan schloss ein, dass sein Framework ebenfalls eine Vielzahl anderer Informationen verwenden kann - zum Beispiel Daten über die Atmosphäre, die Temperatur oder sogar domestizierte Tiere in der Nähe eines Gebiets -, um vorherzusagen, ob jemand, der mit einer Krankheit kontaminiert ist, wahrscheinlich ein Aufflammen verursachen wird Dort. Er bringt vor, dass BlueDot 2016 die Möglichkeit hatte, das Vorhandensein der Zika-Infektion in Florida ein halbes Jahr vor ihrem tatsächlichen Auftreten vorherzusehen.

Außerdem bestätigte die Geißelkontrollorganisation Metabiota, dass Thailand, Südkorea, Japan und Taiwan die größte Gefahr hatten, dass die Infektion sieben Tage vor der tatsächlichen Aufdeckung von Fällen in diesen Ländern auftrat, indem sie auf Fluginformationen hoffte. Metabiota verwendet als BlueDot die gemeinsame Sprachverarbeitung, um Online-Berichte über eine potenzielle Krankheit zu bewerten, und verzichtet außerdem darauf, eine ähnliche Innovation für webbasierte Lebensinformationen aufzubauen.

Impressum Gallivan, Manager für Informationswissenschaft bei Metabiota, stellt klar, dass Online-Phasen und -Diskussionen ebenfalls ein Zeichen dafür sein können, dass die Gefahr einer Pandemie besteht. Metabiota behauptet ebenfalls, es könne die Gefahr einer Ausbreitung einer Krankheit, die zu sozialen und politischen Unterbrechungen führt, angesichts von Daten wie den Indikationen einer Krankheit, der Sterblichkeitsrate und der Zugänglichkeit der Behandlung einschätzen. Zum Beispiel bewertete Metabiota zur Stunde der Verbreitung dieses Artikels die Gefahr, dass das neuartige Coronavirus in den USA und China offenes Unbehagen verursacht, als "hoch", bewertete diese Gefahr jedoch für die Monkeypox-Infektion in der Demokratischen Republik Kongo ( wo Fälle dieser Infektion berücksichtigt wurden) als "Medium".

Es ist schwierig, genau zu erkennen, wie genau dieser Bewertungsrahmen oder die Phase selbst sein kann. Gallivan sagt jedoch, dass die Organisation mit dem US-amerikanischen Wissensnetzwerk und dem Verteidigungsministerium an Problemen arbeitet, die mit dem Coronavirus identifiziert wurden. Dies ist ein Teil von Metabiotas Arbeit mit In-Q-Tel, der gemeinnützigen Abenteuerfirma, die mit der Central Intelligence Agency verbunden ist. Regierungsbüros sind jedoch nicht die wichtigsten potenziellen Kunden dieser Frameworks. Metabiota veröffentlicht seine Stiftung zusätzlich gegenüber Rückversicherungsorganisationen - Rückversicherung ist im Grunde ein Schutz für Versicherungsagenturen -, die sich mit den monetären Gefahren befassen sollten, die mit der latenten Kapazitätsverteilung einer Krankheit verbunden sind.

Wie dem auch sei, computergestütztes Denken kann zweifellos wertvoller sein, als nur Experten und Behörden für die Übertragung von Krankheiten zu informieren, wenn eine Infektion auftritt. Spezialisten haben AI-basierte Modelle entwickelt, die Episoden der Zika-Infektion schrittweise antizipieren können und Aufschluss darüber geben, wie Spezialisten auf potenzielle Notfälle reagieren. Das vom Menschen geschaffene Bewusstsein könnte ebenfalls genutzt werden, um zu steuern, wie die allgemeinen Wohlfahrtsbehörden im Notfall Vermögenswerte verteilen. Infolgedessen ist KI eine weitere erste Schutzlinie gegen Krankheiten.

Umso umfassender hilft AI ab sofort bei der Untersuchung neuer Medikamente, der Behandlung ungewöhnlicher Infektionen und der Identifizierung des malignen Wachstums des Busens. Künstliche Intelligenz wurde sogar verwendet, um gruselige Krabbeltiere zu unterscheiden, die Chagas verbreiteten, eine schwere und möglicherweise tödliche Krankheit, die erwartete 8 Millionen Menschen in Mexiko sowie Mittel- und Südamerika befallen hat. Darüber hinaus wächst die Begeisterung für die Nutzung von Informationen, die sich nicht auf das Wohlbefinden beziehen - wie beispielsweise webbasierte Lebensgeschenke -, um Entscheidungsträgern und Medikamentenorganisationen dabei zu helfen, die Breite eines Notfalls im Bereich des Wohlbefindens zu verstehen. Zum Beispiel präsentiert KI, die das Online-Leben abbauen kann, illegale Drogengeschäfte und hält die allgemeinen Gesundheitsbehörden über die Verbreitung dieser kontrollierten Substanzen auf dem Laufenden.

Diese Frameworks, einschließlich der von Metabiota und BlueDot, entsprechen nur den Informationen, die sie bewerten. Darüber hinaus hat AI zum größten Teil ein Problem mit der Neigung, das sowohl die Architekten eines Frameworks als auch die Informationen widerspiegeln kann, auf denen es vorbereitet ist. Auch KI, die in medizinischen Diensten eingesetzt wird, ist für dieses Problem in keiner Weise, in keiner Form oder in keiner Form sicher.

Alles in allem sprechen diese Fortschritte für einen zunehmend idealistischen Standpunkt, was KI tun kann. Normalerweise sind Aktualisierungen von KI-Robotern, die durch riesige Informationsmengen filtern, nicht so gut. Berücksichtigen Sie die gesetzlichen Anforderungen bei der Verwendung von Gesichtsbestätigungsdatenbanken, die auf Bildern basieren, die über das Internet gewonnen wurden. Auf der anderen Seite können Sie Direktoren gewinnen, die jetzt mithilfe der KI vorhersehen können, wie Sie angesichts Ihrer internetbasierten Lebensposten weiterarbeiten werden. Die Möglichkeit, dass KI wilde Krankheiten bekämpft, bietet eine Situation, in der wir uns möglicherweise etwas weniger unwohl fühlen, wenn nicht durch und durch fröhlich. Vielleicht könnte diese Innovation - wann immer sie angemessen geschaffen und genutzt wird - wirklich dazu beitragen, ein paar Leben zu retten.


Antwort 7:

Zu dem Zeitpunkt, an dem zum ersten Mal eine seltsame Krankheit auftritt, kann es für Regierungen und allgemeine Wohlfahrtsbehörden sehr schwierig sein, Daten schnell zu sammeln und eine Reaktion zu ermöglichen. In jedem Fall können neue künstliche Argumentationsinnovationen natürlich durch Nachrichtenberichte und Online-Inhalte aus der ganzen Welt gewonnen werden, um Fachleuten dabei zu helfen, Inkonsistenzen zu erkennen, die eine potenzielle Pest oder, bedauerlicher, eine Pandemie auslösen könnten. Letztendlich können uns unsere neuen KI-Oberherren wirklich dabei helfen, die folgende Krankheit zu ertragen.

Diese neuen KI-Fähigkeiten werden durch das anhaltende Aufflammen des Coronavirus deutlich, das von einer kanadischen Firma namens BlueDot, einer von verschiedenen Organisationen, die Informationen zur Bewertung der allgemeinen Gefahren für das Wohlbefinden verwendet, pünktlich ausgezeichnet wurde. Die Organisation, die nach eigenen Angaben eine "robotisierte unwiderstehliche Krankheitsbeobachtung" durchführt, berichtete ihren Kunden gegen Ende Dezember, Tage vor den US-amerikanischen Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CDC) und der Weltgesundheitsorganisation (WHO), über die neue Art des Coronavirus ) übermittelte eine offizielle Benachrichtigung, wie von Wired angekündigt. Gegen Ende Januar hat die Atemwegsinfektion, die mit der Stadt Wuhan in China in Verbindung gebracht wurde, gerade mehr als 100 Menschen getötet. In einigen verschiedenen Ländern, einschließlich den Vereinigten Staaten, sind ebenfalls Fälle aufgetreten, und die CDC warnt die Amerikaner, eine strategische Distanz zu unnötigen Reisen nach China einzuhalten.

Kamran Khan, ein unwiderstehlicher Krankheitsarzt und Autor und CEO von BlueDot, erläuterte in einem Meeting, wie das anfängliche Ermahnungsgerüst der Organisation das vom Menschen geschaffene Bewusstsein, einschließlich des normalen Sprachhandlings und der KI, nutzt, um mehr als 100 unwiderstehlichen Infektionen zu folgen, indem rund 100.000 Artikel aufgeschlüsselt werden 65 Dialekte konsequent. Mithilfe dieser Informationen kann das Unternehmen erkennen, wann es seinen Kunden die potenzielle Nähe und Ausbreitung einer unwiderstehlichen Krankheit mitteilen muss.

Andere Informationen, ähnlich wie die Flugplandaten des Explorers und die Flugwege, können dem Unternehmen zusätzliche Hinweise darauf geben, wie sich eine Krankheit wahrscheinlich ausbreiten wird. So haben BlueDot-Spezialisten kürzlich verschiedene städtische Gemeinden in Asien erwartet, in denen das Coronavirus auftreten würde, nachdem es im Gebiet China aufgetaucht ist.

Der Gedanke hinter dem BlueDot-Modell (dessen schlüssige Ergebnisse auf diese Weise von menschlichen Spezialisten untersucht werden) besteht darin, den Sozialversicherungsmitarbeitern so schnell wie möglich Daten zukommen zu lassen, mit der Erwartung, dass sie verdorbene und gegebenenfalls trennen können möglicherweise infektiöse Personen zu einem günstigen Zeitpunkt.

"Die offiziellen Daten sind nicht in jedem Fall günstig", sagte Khan gegenüber Recode. "Die Unterscheidung zwischen einem Fall in einem Entdecker und einem Aufflammen hängt davon ab, dass Ihr führender Spezialist für Human Services erkennt, dass es sich um eine bestimmte Krankheit handelt. Dies könnte die Unterscheidung sein, um zu verhindern, dass ein Aufflackern tatsächlich auftritt."

Khan schloss ein, dass sein Framework ebenfalls eine Vielzahl anderer Informationen verwenden kann - zum Beispiel Daten über die Atmosphäre, die Temperatur oder sogar domestizierte Tiere in der Nähe eines Gebiets -, um vorherzusagen, ob jemand, der mit einer Krankheit kontaminiert ist, wahrscheinlich ein Aufflammen verursachen wird Dort. Er bringt vor, dass BlueDot 2016 die Möglichkeit hatte, das Vorhandensein der Zika-Infektion in Florida ein halbes Jahr vor ihrem tatsächlichen Auftreten vorherzusehen.

Außerdem bestätigte die Geißelkontrollorganisation Metabiota, dass Thailand, Südkorea, Japan und Taiwan die größte Gefahr hatten, dass die Infektion sieben Tage vor der tatsächlichen Aufdeckung von Fällen in diesen Ländern auftrat, indem sie auf Fluginformationen hoffte. Metabiota verwendet als BlueDot die gemeinsame Sprachverarbeitung, um Online-Berichte über eine potenzielle Krankheit zu bewerten, und verzichtet außerdem darauf, eine ähnliche Innovation für webbasierte Lebensinformationen aufzubauen.

Impressum Gallivan, Manager für Informationswissenschaft bei Metabiota, stellt klar, dass Online-Phasen und -Diskussionen ebenfalls ein Zeichen dafür sein können, dass die Gefahr einer Pandemie besteht. Metabiota behauptet ebenfalls, es könne die Gefahr einer Ausbreitung einer Krankheit, die zu sozialen und politischen Unterbrechungen führt, angesichts von Daten wie den Indikationen einer Krankheit, der Sterblichkeitsrate und der Zugänglichkeit der Behandlung einschätzen. Zum Beispiel bewertete Metabiota zur Stunde der Verbreitung dieses Artikels die Gefahr, dass das neuartige Coronavirus in den USA und China offenes Unbehagen verursacht, als "hoch", bewertete diese Gefahr jedoch für die Monkeypox-Infektion in der Demokratischen Republik Kongo ( wo Fälle dieser Infektion berücksichtigt wurden) als "Medium".

Es ist schwierig, genau zu erkennen, wie genau dieser Bewertungsrahmen oder die Phase selbst sein kann. Gallivan sagt jedoch, dass die Organisation mit dem US-amerikanischen Wissensnetzwerk und dem Verteidigungsministerium an Problemen arbeitet, die mit dem Coronavirus identifiziert wurden. Dies ist ein Teil von Metabiotas Arbeit mit In-Q-Tel, der gemeinnützigen Abenteuerfirma, die mit der Central Intelligence Agency verbunden ist. Regierungsbüros sind jedoch nicht die wichtigsten potenziellen Kunden dieser Frameworks. Metabiota veröffentlicht seine Stiftung zusätzlich gegenüber Rückversicherungsorganisationen - Rückversicherung ist im Grunde ein Schutz für Versicherungsagenturen -, die sich mit den monetären Gefahren befassen sollten, die mit der latenten Kapazitätsverteilung einer Krankheit verbunden sind.

Wie dem auch sei, computergestütztes Denken kann zweifellos wertvoller sein, als nur Experten und Behörden für die Übertragung von Krankheiten zu informieren, wenn eine Infektion auftritt. Spezialisten haben AI-basierte Modelle entwickelt, die Episoden der Zika-Infektion schrittweise antizipieren können und Aufschluss darüber geben, wie Spezialisten auf potenzielle Notfälle reagieren. Das vom Menschen geschaffene Bewusstsein könnte ebenfalls genutzt werden, um zu steuern, wie die allgemeinen Wohlfahrtsbehörden im Notfall Vermögenswerte verteilen. Infolgedessen ist KI eine weitere erste Schutzlinie gegen Krankheiten.

Umso umfassender hilft AI ab sofort bei der Untersuchung neuer Medikamente, der Behandlung ungewöhnlicher Infektionen und der Identifizierung des malignen Wachstums des Busens. Künstliche Intelligenz wurde sogar verwendet, um gruselige Krabbeltiere zu unterscheiden, die Chagas verbreiteten, eine schwere und möglicherweise tödliche Krankheit, die erwartete 8 Millionen Menschen in Mexiko sowie Mittel- und Südamerika befallen hat. Darüber hinaus wächst die Begeisterung für die Nutzung von Informationen, die sich nicht auf das Wohlbefinden beziehen - wie beispielsweise webbasierte Lebensgeschenke -, um Entscheidungsträgern und Medikamentenorganisationen dabei zu helfen, die Breite eines Notfalls im Bereich des Wohlbefindens zu verstehen. Zum Beispiel präsentiert KI, die das Online-Leben abbauen kann, illegale Drogengeschäfte und hält die allgemeinen Gesundheitsbehörden über die Verbreitung dieser kontrollierten Substanzen auf dem Laufenden.

Diese Frameworks, einschließlich der von Metabiota und BlueDot, entsprechen nur den Informationen, die sie bewerten. Darüber hinaus hat AI zum größten Teil ein Problem mit der Neigung, das sowohl die Architekten eines Frameworks als auch die Informationen widerspiegeln kann, auf denen es vorbereitet ist. Auch KI, die in medizinischen Diensten eingesetzt wird, ist für dieses Problem in keiner Weise, in keiner Form oder in keiner Form sicher.

Alles in allem sprechen diese Fortschritte für einen zunehmend idealistischen Standpunkt, was KI tun kann. Normalerweise sind Aktualisierungen von KI-Robotern, die durch riesige Informationsmengen filtern, nicht so gut. Berücksichtigen Sie die gesetzlichen Anforderungen bei der Verwendung von Gesichtsbestätigungsdatenbanken, die auf Bildern basieren, die über das Internet gewonnen wurden. Auf der anderen Seite können Sie Direktoren gewinnen, die jetzt mithilfe der KI vorhersehen können, wie Sie angesichts Ihrer internetbasierten Lebensposten weiterarbeiten werden. Die Möglichkeit, dass KI wilde Krankheiten bekämpft, bietet eine Situation, in der wir uns möglicherweise etwas weniger unwohl fühlen, wenn nicht durch und durch fröhlich. Vielleicht könnte diese Innovation - wann immer sie angemessen geschaffen und genutzt wird - wirklich dazu beitragen, ein paar Leben zu retten.