Qanday qilib AI koronavirus tarqalishiga qarshi kurashmoqda?


javob bering 1:

Sun'iy intellekt kelajakda koronavirus bilan kurashishi mumkin

.

Koronavirus kabi kasallikning tarqalishi ko'pincha davolanishni topish uchun olimlar uchun juda tez sodir bo'ladi. Ammo kelajakda sun'iy intellekt tadqiqotchilarga yanada yaxshi ish qilishga yordam berishi mumkin.

Hozirgi davrda yuqumli texnologiyalar hozirgi epidemiyada katta rol o'ynashi uchun juda kech bo'lsa-da, keyingi avj olishlariga umid bor. AI, qanday muolajalar ishlashi mumkinligini yoki qaysi tajribalarni davom ettirishni aniqlashni osonlashtiradigan ulanishlarni topish uchun ma'lumot to'plash orqali yaxshi kurashadi.

Savol shundan iboratki, Big Data yangi paydo bo'lgan Covid-19 kabi xastaliklar to'g'risida faqat o'tgan yilning oxirida paydo bo'lgan va taxminan ikki oy ichida 75000 dan ortiq odamni xastalikka duchor qilgani to'g'risida juda oz ma'lumot olganida nima bo'ladi?

Tadqiqotchilar, birinchi xabar qilingan holatlardan bir necha hafta o'tgach, yangi virusning genlar ketma-ketligini ishlab chiqishga muvaffaq bo'lishganligi haqiqatan ham istiqbolli, chunki bu kasallik tarqalishi haqida hozircha aniq ma'lumotlar mavjudligini ko'rsatmoqda.

Endryu Xopkins, Angliyada joylashgan Exscientia Ltd boshchiligidagi Oksfordning bosh ijrochi direktori, giyohvand moddalarni topishda sun'iy intellektni o'rgatish bilan shug'ullanuvchilar orasida. U yangi davolanish kontseptsiyadan boshlab klinik sinovlarga qadar, keyingi o'n yillikda, AI tufayli 18-24 oy ichida o'tishi mumkinligini aytadi.

Exscientia dastlabki tadqiqot bosqichida bir yildan kam vaqt o'tgach, laboratoriyada sinovdan o'tishga tayyor obsesif-kompulsiv buzuqlikni davolash uchun yangi aralashmani yaratdi. Kompaniya ma'lumotlariga ko'ra, bu o'rtacha ko'rsatkichdan besh baravar tezroq.

Kembrijda joylashgan Healx kompaniyasi shunga o'xshash yondashuvga ega, ammo u mavjud dorilar uchun yangi foydalanish usullarini topish uchun mashina orqali o'rganishni qo'llaydi. Ikkala kompaniya ham o'zlarining algoritmlarini kasalliklarning yangi davolash usullarini taklif qilish uchun jurnallar, biomedikal ma'lumotlar bazalari va klinik tadqiqotlar kabi manbalardan yig'ilgan ma'lumotlar bilan ta'minlaydilar.

Inson nazorati

Ikki kompaniya har biri ushbu jarayonni boshqarishda yordam berish uchun AI bilan birga ishlash uchun inson tadqiqotchilaridan foydalanadi. Exscientia yondashuvida Centaur Chemist deb nomlanadi, dorilar dizaynerlari aralashmalarni izlash algoritmlari strategiyasini o'rgatishga yordam beradi. Healx, natijalarni tahlil qiladigan va nima qilish kerakligini hal qiladigan tadqiqotchilarga AIning bashoratini beradi.

Heilx kompaniyasining bosh ilmiy xodimi Neil Tompsonning ta'kidlashicha, yangi kasallik haqida etarlicha ma'lumot mavjud bo'lganda, ushbu usulni koronavirus kabi avjga qarshi ishlatsa bo'ladi. Healx koronavirusga qarshi kurashish yoki yuqumli kasalliklar uchun uning texnologiyasini o'zgartirish ustida ishlamaydi, ammo bu cho'zilib ketishi mumkin emas.

"Biz juda yaqinmiz", dedi Tompson intervyuda. "Biz foydalanadigan AI algoritmlari to'g'risida ko'p narsani o'zgartirishga hojat yo'q edi. Biz dori xususiyatlarini kasallik belgilariga mos kelishini ko'rib chiqamiz. "

Sun'iy intellekt algoritmlari allaqachon biz biladigan kasalliklarga qarshi dori-darmonlarni chiqarishni boshlamoqda. Payshanba kuni Massachusets Texnologiyalar Instituti tadqiqotchilari ular ushbu usuldan, masalan, boshqa muolajalarga chidamli bo'lgan ba'zi bakteriyalarni o'ldiradigan kuchli yangi antibiotik birikmasini aniqlash uchun foydalanganliklarini aytishdi.

Ushbu texnologiyalarning barchasini o'ziga tortadigan narsa bu klinik sinov. Bitta kasallikni davolash uchun foydalanish uchun allaqachon xavfsiz bo'lgan dorilarni, boshqasiga buyurmasdan oldin, qayta tekshirish kerak. Ularning xavfsizligi va ta'sirchanligini ko'rsatish jarayoni tartibga soluvchi tashkilotlarning ko'rib chiqilishidan oldin ko'p yillar talab qilinishi mumkin.

Samarali bo'lish uchun, AIga asoslangan giyohvand moddalarni ishlab chiqaruvchilar kelajakda muammolarga olib keladigan virus genomini topib, uni rag'batlantirish kam bo'lgan hollarda maqsadli ravishda rejalashtirishlari kerak.

Rahmat.


javob bering 2:

O'yin allaqachon boshlandi!

Agar koronavirus uchun bo'lmasa, hech bo'lmaganda superbuglar uchun. MIT va Garvard tadqiqotchilari AI dan ko'plab dori-darmonga chidamli bakteriyalarni o'ldirishga qodir yangi antibiotikni aniqlash uchun foydalandilar. Ular mavjud dori vositalaridan farqli mexanizmlardan foydalangan holda infektsiyalarga qarshi kurashish qobiliyatiga ega kimyoviy birikmalarni tahlil qilish uchun mashinani o'rganish algoritmini o'rgandilar.

Ular o'zlarining modellarini bemorlarga va laboratoriyalarda o'stirilgan bakteriyalarga tekshirish uchun 2500 molekulada o'rgandilar (ular uni Xalitsin deb atashardi). "Halitsin" ko'plab giyohvand moddalarga bardoshli bakteriyalarni, shu jumladan, o'ldirishi mumkin

mikobaktirium sil kasalligi, clostridium difficile

va

acinetobacter baumannii.

Halitsin yuqtirgan ikkita sichqonni davolagan

A.baumanniy.

Aytgancha, Iroq va Afg'onistondagi ko'plab AQSh askarlari xuddi shu xatoni yuqtirishgan. Hisobotda aytilishicha, ushbu ikki sichqonchaning terisiga qo'llanilgan Galitsin malhami atigi 24 soat ichida ularni to'liq davolagan.

Giyohvand moddalarni topishda bashoratli kompyuter modellaridan foydalanish yangi emas, ammo Halisin yordamida eng yaxshi muvaffaqiyat.

Tadqiqotchilarga ko'ra, ularning bashoratli modeli an'anaviy eksperimental yondoshuvlar uchun juda qimmatga tushadigan narsalarni qilishi mumkin.

Xalitsinning ushbu muvaffaqiyati insoniyat tarixidagi hal qiluvchi bosqichga kiradi. Taxminlarga ko'ra, 2050 yilga kelib, giyohvand moddalarga chidamli bakteriyalar tufayli dunyo bo'ylab o'lim 10 millionga etishi mumkin.

Halitsinni odamlarda iste'mol qilish uchun qo'shimcha ishlarni bajarish kerak. Ularning algoritmi bakteriyalar uchun mo'ljallangan bo'lsa ham, virus bilan kurashish uchun "yangilanishi" mumkin.


javob bering 3:

Tasavvur qiling-a, Xitoyda bir kasalxonada shunga o'xshash alomatlar bo'lgan 1000 ta kasallik mavjud, shifoxona nima qiladi? Alomatlar va tashxis to'g'risidagi barcha ma'lumotlar hujjatlashtirilgan va elektron ko'rinishda mavjud bo'lsa-da, sog'liqni saqlash boshqarmasi zarur va tegishli choralarni ko'rishga qodir.

AI naqshni aniqlashda juda zo'r va tezdir, tezkor aniqlash uchun o'xshashliklar. Qanday qilib bir misol

Google orqali qidirish mumkin

dunyo bo'ylab mumkin bo'lgan kasalliklarni aniqlash. Faqat oddiy qidiruv naqshlari bilan AI aslida butun dunyo bo'ylab tarqalib ketishi mumkin bo'lgan tahdid va epidemiyalarni aniqlay oladi.

Corona Virusiga qaytadigan bo'lsak, Xitoy kasallik alomatlarini hujjatlashtirgandan va tashxis qo'ygandan so'ng, ushbu ma'lumotlarni boshqa barcha hukumat tashkilotlariga tezkor ravishda ushbu alomatlar bilan odamlarni skanerlashi va ularni yuqtirgan yoki tashuvchisi deb tasniflashi mumkin bo'lgan issiqlik moslamalarini o'rnatishi mumkin bo'lgan barcha davlat tashkilotlariga etkazadi. yoki immunitet. Viruslar tezda yo'q bo'lib ketishi bilan ular tashqi ko'rinishini o'zgartiradi, alomatlar o'zgarishi va tashxis qo'yish qiyin bo'lishi mumkin. Ammo AI bilan, Xitoy Xitoydan ko'chib kelgan odamlar bilan hukumatlarga yordam berishga qodir, ayniqsa Wuxan va keyin xalqaro miqyosda shaharlarga ko'chib o'tdi. Ushbu ma'lumotni AI tahlil qilishi mumkin, bu shaharlarni, shifoxonalardan yangiliklarni topish uchun jumboq parchalarini bir joyga to'plash uchun.

Bu yordam beradi deb umid qilaman!


javob bering 4:

So'nggi paytlarda, agar bizda bir nechta bemorlarning ma'lumotlari bo'lsa, biz koronali musbat bemorlarni aniqlab, ularning namunalarini topa olmaymiz. Shundan so'ng, biz yangi bemorni tekshirib ko'rishimiz mumkin, bu bemorning infektsiyalangan yoki yuqmaganligini taxmin qilishlari mumkin. Buni ajratish uchun klassik mashina o'rganish yoki chuqur o'rganish texnikasidan foydalanish mumkin.

Umuman olganda, biz juda ehtiyotkor bo'lishimiz kerak va ushbu sohani aniqlab olish uchun virusni vujudga keltirgan qanday o'zgarishlar va mexanizmlarni umumlashtirish uchun taqlidni tahlil qilish uchun tibbiyot sohasidagi odamlar bilan o'zaro aloqada bo'lishimiz kerak.


javob bering 5:

Koronavirus kabi kasallikning tarqalishi ko'pincha davolanishni topish uchun olimlar uchun juda tez sodir bo'ladi. Ammo kelajakda sun'iy intellekt tadqiqotchilarga yanada yaxshi ish qilishga yordam berishi mumkin.

Hozirgi davrda yuqumli texnologiyalar hozirgi epidemiyada katta rol o'ynashi uchun juda kech bo'lsa-da, keyingi avj olishlariga umid bor. AI, qanday muolajalar ishlashi mumkinligini yoki qaysi tajribalarni davom ettirishni aniqlashni osonlashtiradigan ulanishlarni topish uchun ma'lumot to'plash orqali yaxshi kurashadi.

Savol shundan iboratki, Big Data yangi paydo bo'lgan Covid-19 kabi xastaliklar to'g'risida faqat o'tgan yilning oxirida paydo bo'lgan va taxminan ikki oy ichida 75000 dan ortiq odamni xastalikka duchor qilgani to'g'risida juda oz ma'lumot olganida nima bo'ladi?

Tadqiqotchilar, birinchi xabar qilingan holatlardan bir necha hafta o'tgach, yangi virusning genlar ketma-ketligini ishlab chiqishga muvaffaq bo'lishganligi haqiqatan ham istiqbolli, chunki bu kasallik tarqalishi haqida hozircha aniq ma'lumotlar mavjudligini ko'rsatmoqda.

Endryu Xopkins, Angliyada joylashgan Exscientia Ltd boshchiligidagi Oksfordning bosh ijrochi direktori, giyohvand moddalarni topishda sun'iy intellektni o'rgatish bilan shug'ullanuvchilar orasida. U yangi davolanish kontseptsiyadan boshlab klinik sinovlarga qadar, keyingi o'n yillikda, AI tufayli 18-24 oy ichida o'tishi mumkinligini aytadi.

Exscientia dastlabki tadqiqot bosqichida bir yildan kam vaqt o'tgach, laboratoriyada sinovdan o'tishga tayyor obsesif-kompulsiv buzuqlikni davolash uchun yangi aralashmani yaratdi. Kompaniya ma'lumotlariga ko'ra, bu o'rtacha ko'rsatkichdan besh baravar tezroq.

Kembrijda joylashgan Healx kompaniyasi shunga o'xshash yondashuvga ega, ammo u mavjud dorilar uchun yangi foydalanish usullarini topish uchun mashina orqali o'rganishni qo'llaydi. Ikkala kompaniya ham o'zlarining algoritmlarini kasalliklarning yangi davolash usullarini taklif qilish uchun jurnallar, biomedikal ma'lumotlar bazalari va klinik tadqiqotlar kabi manbalardan yig'ilgan ma'lumotlar bilan ta'minlaydilar.

Inson nazorati

Ikki kompaniya har biri ushbu jarayonni boshqarishda yordam berish uchun AI bilan birga ishlash uchun inson tadqiqotchilaridan foydalanadi. Exscientia yondashuvida Centaur Chemist deb nomlanadi, dorilar dizaynerlari aralashmalarni izlash algoritmlari strategiyasini o'rgatishga yordam beradi. Healx, natijalarni tahlil qiladigan va nima qilish kerakligini hal qiladigan tadqiqotchilarga AIning bashoratini beradi.

Heilx kompaniyasining bosh ilmiy xodimi Neil Tompsonning ta'kidlashicha, yangi kasallik haqida etarlicha ma'lumot mavjud bo'lganda, ushbu usulni koronavirus kabi avjga qarshi ishlatsa bo'ladi. Healx koronavirusga qarshi kurashish yoki yuqumli kasalliklar uchun uning texnologiyasini o'zgartirish ustida ishlamaydi, ammo bu cho'zilib ketishi mumkin emas.

"Biz juda yaqinmiz", dedi Tompson intervyuda. "Biz foydalanadigan AI algoritmlari to'g'risida ko'p narsani o'zgartirishga hojat yo'q edi. Biz dori xususiyatlarini kasallik belgilariga mos kelishini ko'rib chiqamiz. "

Sun'iy intellekt algoritmlari allaqachon biz biladigan kasalliklarga qarshi dori-darmonlarni chiqarishni boshlamoqda. Payshanba kuni Massachusets Texnologiyalar Instituti tadqiqotchilari ular ushbu usuldan, masalan, boshqa muolajalarga chidamli bo'lgan ba'zi bakteriyalarni o'ldiradigan kuchli yangi antibiotik birikmasini aniqlash uchun foydalanganliklarini aytishdi.

Ushbu texnologiyalarning barchasini o'ziga tortadigan narsa bu klinik sinov. Bitta kasallikni davolash uchun foydalanish uchun allaqachon xavfsiz bo'lgan dorilarni, boshqasiga buyurmasdan oldin, qayta tekshirish kerak. Ularning xavfsizligi va ta'sirchanligini ko'rsatish jarayoni tartibga soluvchi tashkilotlarning ko'rib chiqilishidan oldin ko'p yillar talab qilinishi mumkin.

Samarali bo'lish uchun AIga asoslangan giyohvand moddalarni ishlab chiqaruvchilar kelajakda muammolarga olib keladigan virus genomini topib, uni rag'batlantirish kam bo'lgan hollarda maqsadli ravishda rejalashtirishlari kerak.

Yana bir to'siq bu malakali mutaxassislarni topishdir.

"Atrof-muhit va biologiya chorrahasida ishlay oladigan odamlarni topish qiyin va yirik kompaniyalar uchun bu kabi texnologiya bo'yicha tezkor qaror qabul qilish qiyin", deydi Irina Xayvas, Atomico venchur firmasining hamkori va u erda o'tirgan sobiq jarroh. Healx taxtasi. "AI muhandisi bo'lishning o'zi etarli emas, siz biologiyani tushunishingiz va o'rganishingiz kerak."


javob bering 6:

Sirli kasallik birinchi marta paydo bo'lganda, hukumatlar va sog'liqni saqlash idoralari uchun tezkor ma'lumotlarni yig'ish va javob choralarini muvofiqlashtirish qiyin. Ammo yangi sun'iy intellekt texnologiyasi yangiliklarni va butun dunyo bo'ylab onlayn tarkibni avtomatik ravishda qazib olishi mumkin, bu mutaxassislarga potentsial epidemiyani keltirib chiqaradigan yoki undan ham yomonroq kasalliklarni aniqlashda yordam beradi. Boshqacha qilib aytganda, bizning yangi AI boshliqlarimiz keyingi vabodan chiqishimizga yordam berishi mumkin.

Bu yangi

AI

Kanadada ishlab chiqariladigan BlueDat kompaniyasi tomonidan aniqlangan koronavirus tarqalishi bilan bog'liq imkoniyatlar to'liq sog'liqqa tayyor. Bu sog'liqni saqlash xavfini baholash uchun ma'lumotlardan foydalanadigan bir nechta tashkilotlardan biridir. AQSh Kasalliklarni nazorat qilish va profilaktika markazlari (CDC) va Jahon sog'liqni saqlash tashkiloti (JSST) agentlik "yuqumli kasalliklarni avtomatik nazorat qilish" ni talab qilayotgani haqida rasmiy xabarlarni tarqatdi. Endi yanvar oyi oxirida Xitoyning Vuxan shahri bilan bog'liq bo'lgan nafas olish virusi 100 dan ortiq odamning hayotini yo'qotdi. Ko'pgina boshqa mamlakatlarda, shu jumladan AQShda, ishlar yuzaga kelgan va CDC amerikaliklarni Xitoyga keraksiz sayohatlardan qochish haqida ogohlantirmoqda.


javob bering 7:

G'alati kasallik paydo bo'lganda, hukumatlar va umumiy farovonlik hokimiyatlari uchun ma'lumotlarni tez to'plash va reaktsiyani osonlashtirish juda qiyin bo'lishi mumkin. Qanday bo'lmasin, inson tomonidan ishlab chiqilgan yangi innovatsiyalar tabiiy ravishda yangiliklarni va dunyoning turli joylaridagi onlayn materiallarni jalb qilish orqali mutaxassislarga potentsial o'latni yoki, afsuski, pandemiyani keltirib chiqarishi mumkin bo'lgan nomuvofiqliklarni anglashga yordam beradi. Kunning oxirida bizning yangi AI tashxis qo'yishimiz quyidagi kasallikni boshdan kechirishimizga yordam berishi mumkin.

Ushbu yangi AI qobiliyatlari umumiy farovonlik xavfini baholash uchun ma'lumotlardan foydalanadigan turli tashkilotlardan biri bo'lgan BlueDot nomli kanadalik firma tomonidan aniqlangan koronavirus alangasi bilan to'liq namoyish etiladi. "Kasallikning robotlashtirilgan davolanishini kuzatish" deb nomlangan tashkilot o'z mijozlariga AQShning Kasalliklarni nazorat qilish va profilaktika markazlari (CDC) va Jahon sog'liqni saqlash tashkiloti (JSST) dan bir necha kun oldin, dekabr oyining oxirigacha koronavirusning yangi turi to'g'risida gapirib berdi. ) Simli tomonidan e'lon qilinganidek, rasmiy xabarni etkazdi. Yanvar oyi oxiriga kelib, Xitoyning Vuxan shahri bilan bog'langan nafas olish yo'llari infektsiyasi atigi 100 dan ortiq odamning hayotiga zomin bo'ldi. Shunga o'xshash holatlar bir nechta turli mamlakatlarda, shu jumladan AQShda ham paydo bo'ldi va CDC amerikaliklarga Xitoyga keraksiz sayohatlardan strategik masofani saqlashni ogohlantirmoqda.

Kamran Xon, kasallikning tuzatib bo'lmaydigan shifokori va BlueDotning muallifi va bosh direktori, yig'ilishda tashkilotning boshlang'ich ogohlantirish tizimlari 100 mingga yaqin maqolalarni buzib, 100 dan ortiq tuzatib bo'lmaydigan infektsiyalarni kuzatish uchun insonning ongini, shu jumladan oddiy til bilan ishlov berish va AI ni qanday ishlatishini aniqlab berdi. 65 lahjalar izchil. Ushbu ma'lumotlar tashkilotga o'z mijozlariga qachon va qachon tuzatib bo'lmas kasallikning tarqalishi haqida gapirishni tushunishga imkon beradi.

Tadqiqot jadvalining ma'lumotlari va parvoz usullariga o'xshash boshqa ma'lumotlar tashkilotga kasallikning qanday tarqalishi haqida qo'shimcha ma'lumot berishga yordam beradi. Masalan, yaqinda BlueDot mutaxassislari koronavirus Xitoy hududida paydo bo'lgandan keyin paydo bo'lishi mumkin bo'lgan Osiyodagi turli shahar jamoalarini taxmin qilishdi.

BlueDot modelining (yakuniy natijalari inson mutaxassilari tomonidan shu tarzda ko'rib chiqiladi) g'oyasi ijtimoiy sug'urta ishchilariga ma'lumotlarni imkon qadar tezroq olish va ularni tahlil qilish, kerak bo'lganda uzib qo'yish bilan bog'liq ma'lumotni olishdir. mumkin bo'lgan yuqumli shaxslar.

"Rasmiy ma'lumotlar har qanday holatda ham ijobiy emas", dedi Xon Recodega. "Tadqiqotchi va alangalanishdagi bir holat o'rtasidagi farq sizning oldingi xizmat ko'rsatadigan mutaxassisingizga aniq kasallik borligini tushunishga asoslanadi. Bu alangalanishni chindan ham sodir bo'lishidan saqlanishda farq bo'lishi mumkin."

Xon, shuningdek, uning doirasi boshqa turli xil ma'lumotlarni, masalan, hududning atmosferasi, harorati yoki hatto yaqin atrofdagi uy hayvonlari to'g'risidagi ma'lumotlardan foydalanishi mumkin, kimdir kasallik bilan bulg'angan bo'lishi ehtimol atrofda alangalanishini anglatadimi-yo'qligini bilish uchun. Mana. U 2016 yilda BlueDot-da Florida shtatida Zika infektsiyasi paydo bo'lishidan yarim yil oldin uni oldindan ko'rish imkoniyati borligini aytdi.

Shuningdek, Metabiota ofat tekshiruvi tashkiloti Tailand, Janubiy Koreya, Yaponiya va Tayvanning yuqumli kasallikka duchor bo'lish xavfi yuqorida qayd etilgan ma'lumotlarga umid qilib, ushbu davlatlardagi holatlar aniq etilishidan etti kun oldin paydo bo'lganligini aniqladi. Metabiota, BlueDot singari, mumkin bo'lgan kasallik haqidagi onlayn xabarlarni baholash uchun umumiy tilni qayta ishlash usullaridan foydalanadi va qo'shimcha ravishda veb-hayot haqida ma'lumot olish uchun shunga o'xshash yangilikni yaratishda yutib yuboradi.

Metabiotaning informatika bo'yicha rahbari Imprint Gallivan, onlayn sahnalar va muhokamalar pandemiya xavfi borligini ko'rsatishi mumkinligini aytdi. Metabiota, shuningdek, kasallik belgilari, o'lim darajasi va davolanish imkoniyati kabi ma'lumotlarni hisobga olgan holda, kasallik tarqalishi xavfini ijtimoiy va siyosiy tanazzulga olib kelishi mumkinligini ta'kidlaydi. Masalan, ushbu maqolani tarqatish paytida Metabiota yangi koronavirusning AQSh va Xitoyda ochiq xavotirga olib keladigan xavfini "yuqori" deb baholadi, ammo Kongo Demokratik Respublikasida maymunpoks infektsiyasi uchun bu xavfni baholadi ( bu erda ushbu infektsiya holatlari hisobga olingan) "o'rta".

Ushbu reyting doirasi yoki sahnaning o'zi qanchalik aniq bo'lishi mumkinligini aniq tasavvur qilish qiyin, ammo Gallivanning aytishicha tashkilot koronavirus bilan aniqlangan masalalar bo'yicha AQShning ma'lumot tarmog'i va Mudofaa vazirligi bilan ishlamoqda. Bu Metabiotaning Markaziy Razvedka Boshqarmasi bilan bog'liq bo'lgan notijorat sarguzasht firmasi In-Q-Tel bilan olib borgan ishining bir qismi. Biroq, davlat idoralari ushbu tuzilmalarning asosiy potentsial mijozlari emas. Metabiota o'z asosini qayta sug'urta tashkilotlariga e'lon qiladi - qayta sug'urtalash asosan sug'urta agentliklarining himoyasi bo'lib, ular kasallikning yashirin qobiliyatining tarqalishi bilan bog'liq bo'lgan pul xavfini bartaraf etishlari kerak.

Qanday bo'lmasin, kompyuter orqali mulohaza qilish, kasallik yuqishi bo'yicha mutaxassislar va ma'murlarni infektsiyani yuzaga kelishiga o'rgatishdan ko'ra ko'proq foydali bo'lishi mumkin. Mutaxassislar AI-ga asoslangan Zika infektsiyasi epizodlarini asta-sekin oldindan ko'ra oladigan, mutaxassislar potentsial favqulodda vaziyatlarga qanday munosabatda bo'lishni o'rgatadigan modellarni to'qishdi. Shuningdek, texnogen ongni umumiy farovonlik hokimiyati favqulodda vaziyatda aktivlarni qanday tarqatishini boshqarish uchun ishlatishi mumkin. Natijada, AI kasallikdan himoya qilishning yana bir birinchi qatoriga aylandi.

Bundan tashqari, AI hozirgi paytda yangi dori-darmonlarni o'rganishda, kam uchraydigan infektsiyalarga qarshi kurashishda va ko'krak qafasidagi o'sishni aniqlashda yordam bermoqda. Magnit, Markaziy va Janubiy Amerikada kutilayotgan 8 million odamni nobud qilgan jiddiy va o'ta xavfli kasallik bo'lgan Chagasni yoyib yuborgan ayg'oqchilarni ajratish uchun qo'lda yasalgan ma'lumotlardan foydalanilgan. Sog'liqni saqlash siyosatchilari va dori-darmon tashkilotlari farovonlikka oid favqulodda vaziyatning kengligini tushunishda yordam beradigan ma'lumotlarga asoslangan veb-hayotiy sovg'alar kabi farovon bo'lmagan ma'lumotlardan foydalanishga qo'shimcha ravishda kengaymoqda. Masalan, Internet orqali hayotni minimallashtiradigan AI, noqonuniy giyohvand moddalar savdosi haqida ma'lumot beradi va umumiy farovonlik organlarini ushbu boshqariladigan moddalarning tarqalishi to'g'risida ma'lumotga ega qiladi.

Metabiota va BlueDot-larni o'z ichiga olgan ushbu ramkalar, ular baholayotgan ma'lumotlar bilan mutanosibdir. Bundan tashqari, AI - aksariyat hollarda ramka arxitektorlarini va ularda tayyorlangan ma'lumotlarni aks ettiradigan moyillik bilan bog'liq muammoga ega. Shuningdek, shifobaxsh xizmatlar ichida qo'llaniladigan qon tomir kasalliklari hech qanday shaklda yoki shaklda xavfsiz bo'lmaydi.

Ko'rib chiqilgan barcha narsalar, ushbu progressivlar AI nima qila olishini progressiv ravishda idealistik nuqtai nazar bilan ifodalaydi. Odatda, katta hajmdagi ma'lumotlarni filtrlaydigan AI robotlaridagi yangiliklar unchalik yaxshi o'tirmaydi. Internet orqali olingan rasmlar asosida yuzni tasdiqlash ma'lumotlar bazasidan foydalangan holda qonun talablarini ko'rib chiqing. Yoki boshqa tomondan, endi sizning Internetga asoslangan hayotiy xabarlaringizni hisobga olgan holda, siz AI dan foydalanishingiz mumkin bo'lgan direktorlarni jalb qilasiz. AIning vahshiy kasallikka qarshi kurashish ehtimoli, agar biz quvnoq holda yoki yo'q bo'lsa, o'zimizni biroz noqulay his etadigan vaziyatni taklif qiladi. Ehtimol, ushbu yangilik, agar har doim tegishli ravishda ishlab chiqilsa va ishlatilsa, bir necha kishining hayotini saqlab qolishi mumkin.