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追踪潜在的新冠病毒感染人群,AI模型滞后性更低-必定赢官方网站

 


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本文摘要:研究人员已经开始将机器学习技术应用于各种社交媒体,找到新冠肺炎在中国以外其他国家可能传播的复杂迹象。

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研究人员已经开始将机器学习技术应用于各种社交媒体,找到新冠肺炎在中国以外其他国家可能传播的复杂迹象。具体来说,该研究团队通过机器学习从社交媒体、新闻报道、官方渠道等方面的数据来识别信息,从医学的角度来警告。例如,他们不会在疑似病例的地区寻找提到呼吸道疾病和感冒等症状的社交投稿。

JohnBrownstein是该研究团队的一员,也是哈佛医学院的首席创造者。他说:我们在美国开展监视。当局分配资源,有效阻止疫情蔓延,必须告诉病毒在哪个地区传播。因此,我们试图从人们的口中知道再次发生的事情。

根据世界卫生组织的官方数据,最近新型冠状病毒感染率上升,与此相比,中国以外新型冠状肺炎的发病情况较少,但国际社会对病毒的传播仍有忧虑。现在不知道不正确的病毒传播是否减轻,新的病毒感染也有可能无法跟踪——应对,AI需要派上用场。

与SARS期间相比,这次的新冠状病毒有更好的可追踪资源,如社交平台和大数据。但是,在大量的普通发烧和流感症状的推测中,在大量的谣言中寻找新的冠状病毒感染的迹象是很大的挑战。因此,JohnBrownstein团队对模型进行了新的训练,以识别不同的术语和症状。

目前,JohnBrownstein团队的机械学习模型已经证明需要在大数据中寻找疑似新冠状病毒感染的患者。此外,该模型还可以帮助专家理解病毒的不道德,并将其定位为不存在风险的人和地区。东北大学教授Alessandro,Vespignani致力于研究大型人群的传染病建模。他回答说,即使是现在最先进的设备使用的AI工具,从社交媒体上识别有冠状病毒的潜在新病例也不是很简单。

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因为人们几乎没有听到其特征,也没有相关的历史数据,具体来说,将AI和其他技术融合起来可能很强。JohnBrownstein团队一方面通过AI模型从社交媒体和大数据中定位可能感染病毒的新冠状病毒的人,另一方面与位于波士顿的Buoy公司合作,该公司通过门户为美国数百万人提供健康建议。也就是说,Buoy公司负责收集推测自己已经感染了新冠状病毒的用户的信息,向用户提出建议,将这些数据获得JohnBrownstein团队。实质上,AI对武汉越来越激烈的新冠肺炎流行作出了贡献。

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早于2019年,12月31日,加拿大健康监测公司,BlueDot已通过AI技术检测风险,向外界警告,避免武汉等危险区域。BlueDot创始人兼任首席执行官Kamran,Khan说:我们不能依赖政府。瘟疫越来越快,政府的信息越来越滞后。因此,我们可以从新闻、论坛等平台收集可能的信息,需要更慢地告诉某个地方发生了什么。

但是,Kamran、Khan也指出社交媒体的信息很杂乱,跟踪世界性的机票数据是下流的方法。尽管各国政府可以通过智能手机跟踪个人,但这种方式注定比理解更普遍的趋势和动态更有效。英国南安普敦大学教授AndyTatem表示,目前疫情主要在中国越来越激烈,但这只是世界性的问题,病毒传播到缺乏卫生保健资源的国家,结果令人担忧。(公共编号:)原始文章允许禁止发布。

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