服務于醫療保健市場的AI公司已迅速調整其工作以應對COVID-19危機。世界經濟論壇5月28日發表的評論文章提供了樣本。
參與者之間的共同點是他們作為Amazon Web Services客戶的地位。這并不奇怪,因為其中的特約作者是AWS機器學習副總裁。
Swami Sivasubramanian將選擇性但明智的焦點放在三個領域的破壞COVID的AI活動上:
1.使組織能夠擴展和調整。
作者使用啟用了AI的聊天機器人查看醫療保健提供者和政府機構,以篩選COVID并向公眾提問,作者引用了一家法國創業公司Clevy.io。
他說:“借助來自法國政府和世界衛生組織的實時信息,該聊天機器人能夠回答從鍛煉到評估COVID-19風險等所有問題,而不會進一步壓縮醫療機構和政府機構的資源。”寫道。“包括史特拉斯堡,奧爾良和南泰爾在內的法國城市正在使用聊天機器人來分散準確,經過驗證的信息的分發。”
2.了解COVID-19的傳播方式。
在這里,Sivasubramanian著重介紹了位于加利福尼亞州的Chan Zuckerberg Biohub的研究人員的工作,他們建立了一個模型來估計全球12個地區未發現的COVID-19感染數量。
他解釋說,通過機器學習并與AWS合作,這些創新者正在分析病毒在人群中傳播時如何突變,以推斷錯過了多少傳播。
3.加快研究和治療。
作者在該類別下描述的幾項舉措中包括UC-圣地亞哥健康局(UC-San Diego Health),它可以幫助臨床醫生在可能的COVID患者診斷完成之前對其進行快速分類。
他寫道:“機器學習算法經過了22,000種放射線學家的培訓,將X射線與彩色編碼的地圖疊加在一起,以表示肺炎的可能性。”“在臨床研究中,[T] hes方法現已應用于整個UC San Diego Health的每項胸部X光和CT掃描。”
Sivasubramanian總結說:“我一直相信機器學習可以幫助解決世界上最大的挑戰的潛力,并且隨著組織對這次[COVID-19]危機的回應,這種希望正在實現。”
-
醫療保健
+關注
關注
4文章
324瀏覽量
31829 -
聊天機器人
+關注
關注
0文章
348瀏覽量
13094
發布評論請先 登錄
駿馬奔騰,芯向未來:SiC功率器件的“三個必然”與丙午馬年的產業躍遷
altium designer 如何畫短路兩個或者三個網絡的封裝?
三星電子在CES 2026發布AI生活伴侶愿景
束管式光纜最簡單三個步驟
未來工業AI發展的三個必然階段
【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI芯片到AGI芯片
【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI的未來:提升算力還是智力
【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+可期之變:從AI硬件到AI濕件
【書籍評測活動NO.64】AI芯片,從過去走向未來:《AI芯片:科技探索與AGI愿景》
醫療AI進化的三個關鍵技術路徑
怎么結合嵌入式,Linux,和FPGA三個方向達到一個均衡發展?
三個領域的破壞COVID的AI活動
評論