Watson AI Lab资金10 Covid-19研究项目

为了帮助满足Covid-19大流行的多方面挑战，负责开发Watson AI系统的麻省理工学院 - IBM团队是资助十项研究项目将利用WATSON找到数据驱动的大流行解决方案。

通常，对病毒的解决方案可能不再需要单独的人类聪明才智;AI可以比以往更快地开发解决方案。提供AI的AI的大量数据，这种系统的结果通常非常准确。

Mit-IBM Watson AI实验室渲染在剑桥，马萨诸塞州。图片使用的礼貌MIT-IBM Watson AI实验室

这并不是说AI有时不能失败。事实上，在IBM的肿瘤工程Watson，据报道，超级计算机推荐“不安全和不正确”的癌症治疗方法。但是，根据IBM，失败的故障是IBM工程师使用假设患者数据而不是真实数据。

如果可以纠正这些错误，AI可以是一个有效的工具。这就是为什么IBM正在资助十个项目，利用Watson AI帮助找到Covid-19解决方案。

Watson AI Lab支持10个Covid-19研究项目

MIT-IBM WATSON AI LAB的十个项目是资金：

1. Covid-19患者中脓毒症的早期检测
2. 设计蛋白质阻断SARS-COV-2病毒
3. 在帮助经济时拯救生命
4. 适用于面部的最佳材料
5. 利用重新培育的药物来战斗Covid-19
6. 自动联系跟踪与隐私
7. 克服制造和供应障碍以创造一个全球疫苗
8. 使用电子医疗记录来寻找治疗方法
9. 更好地利用呼吸机来释放资源
10. 使用目标锁定，个性化处理和大规模测试返回正常

虽然以上所有项目利用AI在某种程度上尝试找到一个解决方案，其中四个项目，特别是脱颖而出：败血症检测，蛋白质设计，面罩材料和电子医疗记录。

败血症检测

败血症检测，因为其名称表明，使用AI鉴定可能存在患败血症风险的患者。败血症的最大问题之一是，当症状开始表现时，死亡率跃升至50％。

因此，如果可以识别可能开发的人（使用已经可用的数据），那么这些人可以接受治疗以防止其恶化。有趣的是，虽然病毒目前只能被免疫系统治愈，但败血症等二次效果可与抗生素治疗 - 但只有在早期给药。因此，如果感染足够长，那么身体可以开发抗体以打击Covid-19病毒。

蛋白质设计

蛋白质设计是另一条有趣的道路，可以将抗击病毒击败。该项目背后的想法是生物工程蛋白质可以包围病毒并防止其攻击人类细胞。

深神经网络（中心）评估分子（左）并预测它们是否会击中冠状病毒蛋白（右）。图片使用的礼貌Rafael Gomez-Bombarelli实验室

一支麻省理工学院科学家已经使用AI来发现由蜜蜂产生的丝蛋白，可以涂抹易腐食品并延长保质期。因为蛋白质折叠技术是计算的重，所以AI在寻找快速解决方案方面是有乐器。

面罩材料

Facemasks是一种用于保护佩戴者和周围的关键PPE。但他们目前的短缺意味着必须首先将任何可用的PPE分配给医务人员。虽然这可能会保持医务人员安全，但普通的公众可能面临更多曝光和传播病毒的风险。

因此，个人在家里创造面具的浪涌，但这些是目前不清楚的效果。因此，Watson AI实验室支持一个项目，该项目将在正常呼吸，咳嗽和打喷嚏期间探索各种自制和医疗级面具的有效性。beplay体育下载不了

该项目将通过许多因素测试掩模，包括面罩的环境，由掩模中的纤维之间的间隙和掩模之间的间隙的大小。

电子医疗记录

一个项目将在希望识别Covid-19病毒的潜在治疗方法中将数百万患者医疗记录输入Watson AI。研究人员将与机器学习和模拟临床药物试验结合统计，以查找和测试已被批准的药物。

研究人员将靶向高血压，糖尿病和胃流入等慢性疾病，这是Covid-19患者死亡的常见原因。这是AI如何用于关联数据的典型示例，并且当两组数据看起来不相关时，当两组数据看起来都是太多的数据来融合时，可以通过个体不被各个要配制的结果。

到目前为止，MIT如何解决Covid-19？

麻省理工学院采取了积极主动的方法，进入Covid-19危机，开发医疗设备，联系跟踪应用程序，现在，基于AI的解决方案来提供救济。

低成本呼吸机

许多工程公司和个人都在开发创新的解决方案来帮助生产低成本的透气器，以解决此类设备的短缺。麻省理工学院也加入了医生在诊断，消毒和治疗Covid-19中的努力。

麻省理工学院的电子通风口。使用的图像礼貌麻省理工学院

机构的电气工程研究人员竞争以生产a低成本呼吸机设计，它们制作开源。

联系跟踪应用程序

麻省理工学院的另一种解决方案是联系跟踪应用程序，它在智能手机中使用蓝牙来检测两个人附近何时附近，并且在检测时，每个设备都存储其他人的唯一ID。

MIT的解决方案被称为协议，自动自动联系跟踪。如果个人堕落到Covid-19，他或她可以将他们的历史释放出他们的“唧唧喳喳”或对医疗机构的其他匿名识别的智能手机，然后可以向受影响的人发送指示。

协议过程专注于隐私。屏幕截图（修改）使用的礼貌麻省理工学院

从那里开始，那些接触的人然后可以自隔离自隔离，以防止潜在的传播（记住许多与Covid-19的人持续时间才能无水。

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您可以在哪些方面看到AI作为相应的医疗保健危机（如Covid-19）的工具？依托机器学习的权衡是什么？在下面的评论中分享您的想法。