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                            2. 科技行者疫情严峻,AI或是应对下一场流行疾病的关键

                              疫情严峻,AI或是应对下一场流行疾病的关键

                              疫情严峻,AI或是应对下一场流行疾病的关键

                              疫情严峻,AI或是应对下一场流行疾病的关键

                              2020年1月24日 13:34:15 作者:科技行者 科技行者
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                                扫一扫
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                                科技行者

                              今天我们为数据准备花出去的每一分钱,都将在未来成为我们抵御重大疾病威胁的希望。

                              ZUOZHE:KEJIXINGZHE LAIYUAN:KEJIXINGZHE 2020NIAN1YUE24RI 13:34:15

                              关键字:新型冠状病毒 AI 人工智能 流行性疾病 大数据

                              科技行者 1月24日 北京消息:长久以来,流行性疾病似乎根本不在人们的忧虑范围之内,然而2020年初,一场疫情汹涌而来,甚至至今不确定它来自何处。业界开始担忧,下一场流行疾病到底会是人畜共患型疾病,例如新型冠状病毒、SARS、埃博拉或者寨卡病毒;抑或是由人类设计并合成出的高致死性疾病?

                              DANGSHIJIEGEGUOWAIJIAOGUANQIJURINEIWA,CANJIAYINIANYIDUDESHENGWUWUQIGONGYUE(BWC)DAHUISHI,ZHEIYIHUATIZAICIYINQIGUANZHU。GEGUODAIBIAOFENFENFAYAN,CHENGNUOGONGTONGNULIFANGZHIXINXINGSHENGWUWUQIDEKAIFA、SHENGCHANYUCUNCHU。YIWANG,《SHENGWUWUQIGONGYUE》ZHUYAOGUANZHUTANJUREDENGWENTI,DANZHEIYICI,RENMENKAISHIJIANGMUGUANGTOUFANGDAGUIMOLIUXINGXINGJIBINGSHENSHANG。

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                              微软公司创始人比尔·盖茨最近在马萨诸塞州医学会的一次演讲中提出警告,“……在大规模流行疾病的准备方面,我们这个世界的进步其实非常有限。

                              爱乐棋牌GAICIZAI2018MUNIHEIANQUANHUIYISHANGYECENGFABIAOLEISIYANJIANG,TAZHICHU:

                              “在这里,我要请全球各国领导人想象一下。未来,世界上可能存在或者出现某种新型武器,这种武器能够杀死数百万人,导致经济陷入停顿并使整个国家陷入混乱。如果这是一种军事武器,那么我们当然有必要尽一切可能制定出应对之策。但在另一方面,如果说这只是单纯的生物威胁,人们却往往缺乏紧迫感。我想提醒大家,整个世界需要以应对战争的严肃心态看待下一场可能出现的流行病潮。”

                              JINNIANLAI,QIANZAILIUXINGBING(LIRUAIBOLABINGDU)DECHUANRANXINGXIANGDUIBUQIANG。DANWOMENDANGRANBUNENGBAOYOUJIAOXINGXINLI。BAINIANZHIQIANBAOFADEXIBANYALIUGANCHENGWEISHIJIDAHUAN,ZHEIZHONGJIBINGZHIMINGXINGJIQIANG,BINGXIAOMIELEQUANQIU3%DERENKOU。JIANYU1918NIANYILAIQUANQIULIUDONGXINGZENGZHANG,WAIJIARENPINGUIMODEBAOFASHITISHENG,YIDANJINTIANFASHENGLEISIDEJIBING,ZHUANJIAMENRENWEISIWANGRENSHUHENKENENGCHAOGUO2.5YI。

                              药品研发以及医疗保健行业一直在为此不懈努力,各政府部门、制药企业乃至医疗机构始终积极探索新兴技术(特别是人工智能)如何帮助我们应对种种现实挑战。在这个信息时代,我们在考虑如何为疾病流行制定准备措施时,AI技术无疑是个绕不开的话题。AI拥有巨大的潜力,不仅有望为人类带来新的治疗方法,同时也可用于重新审视现有研究结果及数据,最终发现更高效的潜在疾病控制手段。但需要强调的是,在实现运用AI技术对抗病魔之前,尚有诸多障碍等待我们克服。

                              利用AI对抗流行疾病

                              AI技术有望高效应对大规模流行疾病,这是因为它的处理速度要远远高于任何手动形式的研究。爱乐棋牌如今,AI平台已经能够一次性查阅数千万篇学术论文、数据集以及期刊文章;相比之下,人类研究员每年的平均论文阅读量仅为200至300篇。

                              但是,AI方案也不可能百试百灵。AI系统的能力,完全取决于我们为其提供的训练数据质量。遗憾的是,制药行业当中的大部分数据都不够可靠。研究表明,只有3%的企业数据符合基础质量标准,这无疑将大大影响到AI技术的实际效用。爱乐棋牌在尝试分析各类规模可观的不同数据集时,我们面对的挑战包括但不限于:

                              • SHUJUQUESHI

                              • SHUJUBUZHENGQUE

                              • SHUJUGULI

                              • GESHIWENTI

                              • YUYANZHANGAI

                              • GONGJUBUJIANRONG

                              SUOYOUZHEIXIEWENTI,DOUKENENGDAOZHIAISUANFAYICUOWUFANGSHIJIESHISHUJU,BINGJIYIQIEHOUXUJISUANDAILAIYANZHONGPIANCHA。ZONGTILAIJIANG,AISHIYIZHONGSHOUXIANYU“LAJIJIN、LAJICHU”(GIGO, garbage in, garbage out)YUANZEDEJISHUFANGAN。ZHENGRUElsevierYANFAJIEJUEFANGANGONGSIKEXUEFUWUZONGJIANMatthew ClarkBOSHIZUIJINSUOYAN:

                              “算法只能以已知为基础推理而来。如果将数据供应量减半,那么即使是全球最先进的算法,也无法带来理想的结果。在AI/深度学习方面,模型对于数据的要求标准远高于人类研究员。换言之,模型不仅要求数据具有高准确性,同时也要求其中不可包含偏见。

                              图:Elsevier研发解决方案公司科学服务总监Matthew Clark博士

                              因此,研究人员需要确保为自己的AI平台提供全面且质量可靠的数据。但考虑到各制药企业的研究人员往往分布在不同国家,且使用不同的语言与工具,这方面保障工作往往根本不具有可行性。除此之外,研究人员通常会将工作结果保存在本地——而非中央服务器上——这意味着数据会意外分散在多个位置。但只要我们能够解决这些技术问题,那么AI很可能在成本与时间等诸多方面,成为攻克流行病难题的有力武器。

                              通过重新调整药物实现快速响应

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                              夯实基础

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                              很明显,我们根本不可能用手动方式整理规模庞大的数据集、尝试划分数据内容再将相关结论整合起来。要达成这些目标,企业乃至各行业机构必须投资打造出强大的生命科学平台,以智能化方式收集数据并将其与具体背景联系起来,最终在AI流程中实现数据的“可用性”。换言之,参与公共卫生事务的各类组织——包括制药企业、大学以及政府部门等等——都有责任保障其AI平台的可用性与有效性。今天我们为数据准备花出去的每一分钱,都将在未来成为我们抵御重大疾病威胁的希望。

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