12月31日，总部位于多伦多的BlueDot公司使用人工智能为了追踪传染病的传播，该公司向其客户提醒，中国武汉出现了一系列不寻常的肺炎病例。九天之后，世界卫生组织证实在武汉发现了一种后来被命名为COVID-19的新型冠状病毒。
今天，COVID-19是一种大流行，已蔓延到180个国家，夺去8.3万人的生命，并引发了近乎全球的封锁。目前，遏制病毒传播的最佳解决方案是改善个人卫生和保持社交距离。
与此同时，政治家、科学家和研究人员正在合作寻找对抗病毒和照顾患者的系统方法。他们从人工智能那里得到了一些急需的帮助。
跟踪病毒的传播
BlueDot结合了人工智能和人类专业知识来跟踪传染病在全球的传播。它的算法整合和分析来自新闻报道、卫生组织声明、商业航班和牲畜健康报告等来源的数据。
使用机器学习而且自然语言处理， BlueDot仔细研究海量数据，寻找可能暗示传染病爆发开始的模式。然后由一个由流行病学家、医生、兽医和数据科学家组成的专家小组对结果进行审查，他们决定哪些信号需要进一步研究。最终的报告被发送给BlueDot的客户，比如政府和企业。
除了热点，AI还可以利用飞行数据和移动模式预测传染病的传播。在武汉出现新冠病毒后，蓝点成功预测了几个新冠病毒将首先传播的城市。
通常情况下，BlueDot将其平台作为商业应用程序提供。但这些天来，该公司正在帮助政府跟踪COVID-19的传播。未来，像蓝点这样的人工智能技术可以作为早期预警系统，帮助政府将流行病消灭在萌芽状态。
传染病医生兼首席执行官Kamran Khan博士说:“BlueDot非常荣幸并感谢有机会将我们在传染病、大数据分析和数字技术方面的专业知识与加拿大政府的努力相结合，以保护生命，减轻COVID-19在美国和世界各地的影响。”
“我们正处在一个未知的领域，一种微观病毒正在破坏我们的整个星球。COVID-19大流行表明，需要实施主动管理传染病风险的系统，在我们这个快速变化的世界中，这些风险的频率、规模和影响都在增加。只有加强防范，我们才能赶在这些威胁之前，创造一个更健康、更安全、更繁荣的世界。”
在医学图像中检测COVID-19感染
病毒检测试剂盒供应短缺，科学家和研究人员一直在寻找发现COVID-19感染的替代方法。一个可能的解决方案是检查胸部x光片和CT扫描，这在医院更容易获得，可以显示COVID-19引起的感染。
在诊断中使用胸部成像的挑战是，很难区分COVID-19和流感等其他感染。美国放射学会(ACR)发表声明(在一个新窗口中打开)他建议不要使用胸部CT扫描和x光作为COVID-19的一线检测。“病毒检测仍然是唯一的诊断方法，”ACR在其报告中写道。
这个职位也得到了疾病预防控制中心的支持，哪个州(在一个新窗口中打开)“考虑到胸部成像结果的可变性，不建议单独使用胸片或CT诊断COVID-19。”
但人工智能研究人员希望如此计算机视觉将会帮助人类的视力。几家公司已经部署了人工智能系统，在x光和CT扫描中发现COVID-19病例。最近的一项努力是COVID-Net(在一个新窗口中打开)这是一个由DarwinAI和滑铁卢大学开发的开源深度学习系统。
DarwinAI的首席科学家Alex Wong说，COVID-19和其他感染之间有微妙的区别，放射科医生在做胸部x光检查时可能不会注意到。他说:“COVID-Net的希望是，我们可以利用人工智能(特别是深度学习)来提取这些微妙的视觉指标，以便更好地区分COVID-19和其他形式的感染，并向临床医生展示这些视觉指标，以提高特异性。”
深度学习算法特别擅长发现肉眼无法察觉的视觉数据中的小细节。COVID-Net已经接受了关于COVIDx的培训，这是一个公共数据库，包括13645名不仅患有COVID-19，还患有其他类型肺部感染的患者的16756张胸部x光片。数据的多样性将使深度学习模型能够选出定义每种疾病的特征，并在新的x射线图像中检测它们。
黄说，虽然该模型还没有投入生产，但初步结果在区分COVID-19和其他感染方面非常有希望。随着可用数据的增加，该模型将得到改进。
Wong说:“我们强烈认为，足够大的样本量将在改进COVID-Net以及开发新的深度学习模型以检测COVID-19感染方面产生重大影响。”
尽管如此，Wong强调，正如CDC和ACR所建议的，胸部x光片和CT扫描仍应被视为辅助筛查工具。它们可以在检测试剂盒短缺或无法获得的设施中使用。还有一些情况是，即使在病毒测试阳性诊断的情况下，也必须进行胸部x光或CT扫描，以评估感染的程度，以便进行治疗和护理计划。
Wong说:“我们希望人工智能可以帮助放射科医生更快、更准确地区分COVID-19感染和其他形式的感染(因为流感在每年的这个时候仍然很流行，这一点尤其重要)，更重要的是，减少放射科医生的负担，但使其他缺乏专业知识的一线卫生工作者能够更好地做出诊断。”
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