AI如何应对COVID-19？
? oronavirus流行病拉伸医疗保健操作的资源，一个巨大的程度。在如此短暂的时间内，COVID-19已成为人类在21世纪世界面临的最大挑战之一。关于这种大流行，许多并发症围绕着  无法获得治疗  和传播指数速度的问题。从呼吸机到口罩，从急诊室到病床，从可靠性到互联网的速度，全世界都在严重短缺。如果不实施医疗数字化模型，世界上任何国家的卫生系统都无法应对如此大规模和迅速爆发所带来的爆炸性资源需求。
在我们为缓解扩散而并肩前进的同时，我们还可以合理化应对机制。可以通过在缓解战略的各个垂直领域引入数字化来实现。至关重要的是，大流行控制的常规机制完全依赖于人力资源。它进一步受到人力资源的部署，组织和培训速度的限制。如果将其与数字系统进行比较，我们会发现它们可以扩大规模，并且培训和组织速度等约束的影响较小。当然，存在一些限制，例如存储容量和计算能力-但是可以轻松解决这些限制。到目前为止，数字系统的  实施 医疗保健似乎是预防和应对不断发展的挑战的有效工具。
与看起来似乎相反的是，人工智能不能完全替代人类的决策和临床推理。人工智能至多将成为一种辅助手段，使人类能够增强临床判断的有效性和能力。在此测试中，我们目睹许多机构利用AI来提高电晕的补救方法。
百度已  开发出一种  配备红外系统的非接触式传感器，即使在人群中也能轻松检测出高烧患者。政府正在使用这些系统在火车站和机场安装它们，以筛查可疑的传染性人群。该系统通过用自动化系统代替重复的手动任务，大大减少了工作量和人为错误。
佛罗里达州的  坦帕医院已经集成了一个基于人工智能的系统  ，可以通过进行热量测试作为入口来拦截可能出现COVID-19症状的人。不仅在这里停下来，而且定位的摄像头还可以检测到除了体温以外的其他症状，例如面部手势，变色和出汗，以找出发烧的人。
在全球范围内，人工智能正在被利用来跟踪和监测冠状病毒的症状，使医院的操作自动化以及辅助CT扫描程序。那里的医院正在部署配备有人工智能的CT扫描解释器，以检测COVID的19种症状，而放射科医师则无法使用。武昌医院  建立了新的智能医疗领域 配备了机器人。这些机器人使用网络温度计收集重要的医疗保健统计数据，并提供适当的药物。这样，医疗机构可??以减轻其医疗资源的负担，并防止他们暴露于病毒。人工智能可以通过多种其他方式很好地帮助您，以下几点只是抑制这种流行病爆发的四种方式。
通过AI诊断
如果能够迅速做出诊断，则将采取迅速的补救措施来遏制疫情的爆发，例如隔离。快速诊断的一个重大障碍是缺乏解释这些诊断结果所需的临床经验和专业知识，这是由于病例数量众多而引起的。人工智能极大地提高了诊断的速度。LinkingMed是医学数据和肿瘤学平台。该公司已经  开发出一种先进的技术方法  来检测肺炎，这是一种普遍存在的COVID，有19种副作用，而且还可以在不到一分钟的时间内完成！
更令人难以置信的是，它的准确率高达90％，而样本数据集的召回率  高达97％。LinkingMed通过集成开源人工智能模型实现了这一目标，该模型不仅可以分析CT扫描图像，而且可以按比例，体积和数量的顺序检测和量化这些图像。该  开源人工智能建模  利用百度的深度学习平台命名，桨。
AI驱动的机器人和无人机
机器人和无人机的部署加速了，以追踪世界各地卫生当局通过的社会疏远准则的进展。为了确保公民强制遵守法规，由人工智能驱动的无人机会跟踪未在公共场所戴着口罩的人。一些无人机用于大规模消毒，因为它们可以携带消毒化学品。无人机还用于在由于锁定措施而无法进入的地方广播重要的公共消息。
MicroMultiCopter就是这样一家技术公司，它  制造人工智能驱动的机器人和无人机。其产品可帮助当局减轻预计在全市范围内转移医疗用品和其他医疗保健材料传播冠状病毒的风险。它可以提高医疗保健水平，而不会给医护人员带来任何风险。一路走来，这些机器人也推动了食物的运送。餐饮创业公司Pudu Technology通过 在50多家医院中部署机器人，扩大了医疗领域的范围  。
通过面部识别进行体温检测
热成像仪已经使用了很长时间。但是，这些设备有一个缺点。是的，它们必须由人来操作。人类容易出错。特别是在这些时候，感染风险很高，病例很多。由于操作的重复性，错误的可能性增加。
随着人工智能的出现，智能相机备受关注。这些智能  相机可以  通过其多传感器技术以非交互方式检测个人的温度。该技术可以通过运动，步态，面部表情，出汗量和眼睛运动来进一步检测发烧。如果安装在无人机上，这些摄像头可以检测出该人是否戴着口罩，前提是后端采用了适当的算法。
人工智能驱动的疾病监测
监视在控制此类传染性大流行中起着至关重要的作用。人口迁移是该疾病在全球范围内如此广泛爆发的罪魁祸首。
蓝点，一个加拿大的基于自然语言处理和机器学习的公司，公司利用  人工智能模型报告，识别和跟踪...。它的模型比美国疾病预防控制中心和世界卫生组织的COVID-19跟踪器的运行速度更快。在不久的将来，可以通过考虑诸如人类活动和气候变化等因素，将类似技术用于预测对人类的其他传染风险。对社会数据的完整分析，包括家庭史，生活方式习惯，旅行史和临床数据，将为个体化的风险状况和医疗保险结果提供更为精确的预测。
包起来
世界一直在与COVID-19的后果作斗争，然而，我们可以从医疗保健专业人员的熟练程度和勇气以及AI利用组织做出的努力中得出一些明确的结论。通过AI与医疗保健合作抗击冠状病毒，我们希望在健康和技术上都取得积极成果，这是当今世界非常需要的。技术行业了解COVID的复杂性-眼前即将出现的19个挑战。解决这个问题从未有过的解决方法。为此，公司利用AI驱动的产品开发经验来创建定制软件开发解决方案，这些解决方案可以预测，情境化和跟踪此类传染病的风险。

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