كيف تكافح منظمة العفو الدولية تفشي الفيروس التاجي؟


الاجابه 1:

يمكن للذكاء الاصطناعي محاربة فيروس تاجي مستقبلي

.

غالبًا ما تتكشف فاشيات الأمراض مثل الفيروس التاجي بسرعة كبيرة جدًا بحيث لا يجد العلماء علاجًا له. ولكن في المستقبل ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الباحثين على القيام بعمل أفضل.

في حين أن الوقت قد فات على الأرجح لكي تلعب التكنولوجيا الوليدة دورًا رئيسيًا في الوباء الحالي ، إلا أن هناك أمل في تفشي المرض التالي. الذكاء الاصطناعي جيد في التمشيط من خلال أكوام من البيانات للعثور على اتصالات تسهل تحديد أنواع العلاجات التي يمكن أن تعمل أو التجارب التي ستتبعها بعد ذلك.

والسؤال هو ما ستأتي به البيانات الضخمة عندما تحصل على قصاصات ضئيلة من المعلومات حول مرض ظهر حديثًا مثل Covid-19 ، الذي ظهر لأول مرة في أواخر العام الماضي في الصين وأدى إلى مرض أكثر من 75000 شخص في حوالي شهرين.

إن حقيقة أن الباحثين تمكنوا من إنتاج التسلسل الجيني للفيروس الجديد في غضون أسابيع من الحالات المبلغ عنها الأولى هي واعدة ، حيث أنها تظهر أن هناك بيانات أكثر فورية متاحة الآن عند حدوث الفاشيات.

أندرو هوبكنز ، الرئيس التنفيذي لشركة Exscientia الناشئة في أكسفورد ، ومقرها إنجلترا ، من بين أولئك الذين يعملون للمساعدة في تدريب الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المخدرات. وهو يلاحظ أن العلاجات الجديدة يمكن أن تنتقل من الحمل إلى الاختبار السريري في أقل من 18 إلى 24 شهرًا خلال العقد المقبل ، وذلك بفضل الذكاء الاصطناعي.

صممت Exscientia مركبًا جديدًا لعلاج اضطراب الوسواس القهري ، وهو جاهز للاختبار في المختبر بعد أقل من عام في مرحلة البحث الأولية. هذا هو أسرع بخمس مرات من المتوسط ​​، وفقًا للشركة.

لدى Healx التي تتخذ من كامبريدج مقاربة مشابهة لها ، ولكنها تستخدم التعلم الآلي لإيجاد استخدامات جديدة للأدوية الموجودة. تغذي الشركتان خوارزمياتهما بالمعلومات - المستمدة من مصادر مثل الدوريات وقواعد البيانات الطبية الحيوية والتجارب السريرية - للمساعدة في اقتراح علاجات جديدة للأمراض.

الإشراف البشري

تستخدم كلتا الشركتين فريقًا من الباحثين البشريين للعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي للمساعدة في توجيه العملية. في نهج Exscientia ، الذي أطلق عليه اسم Centaur Chemist ، يساعد مصممو الأدوية في تعليم استراتيجيات الخوارزميات للبحث عن المركبات. يضع Healx توقعات الذكاء الاصطناعي للباحثين الذين يحللون النتائج ويقررون ما يجب متابعته.

وقال نيل طومسون ، كبير مسؤولي العلوم في Healx ، إن التقنية يمكن نشرها ضد تفشي مثل الفيروس التاجي طالما كان لديها بيانات كافية عن المرض الجديد. لا تعمل Healx على معالجة الفيروس التاجي أو تعديل تقنيته لتفشي المرض ، لكنها لن تكون ممتدة.

قال طومسون في مقابلة: "نحن قريبون جدًا". "لن نحتاج إلى تغيير الكثير حول خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها. نحن ننظر إلى مطابقة خصائص الدواء مع خصائص المرض ".

لقد بدأت خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالفعل في إنتاج الأدوية للأمراض التي نعرفها. قال باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يوم الخميس إنهم استخدموا الطريقة لتحديد مركب مضاد حيوي جديد قوي يمكن أن يقتل مجموعة من البكتيريا المزعجة ، حتى بعضها المقاوم حاليًا للعلاجات الأخرى.

الصيد الوحيد لجميع هذه التقنيات هو الاختبار السريري. حتى الأدوية الآمنة بالفعل للاستخدام في علاج مرض ما يجب اختبارها مرة أخرى قبل وصفها لمرض آخر. يمكن أن تستغرق عملية إثبات سلامتهم وفعاليتهم على عدد كبير من الأشخاص سنوات قبل الذهاب إلى المنظمين للمراجعة.

ولكي تكون فعالة ، سيتعين على مطوري العقاقير المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التخطيط مسبقًا ، واختيار الجينوم الفيروسي الذي من المحتمل أن يسبب مشاكل في المستقبل واستهدافه عندما يكون هناك القليل من الحوافز للقيام بذلك.

شكرا جزيلا.


الاجابه 2:

اللعبة قيد التشغيل بالفعل!

إن لم يكن للفيروس التاجي ، على الأقل للبقعة الخارقة. استخدم الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وهارفارد الذكاء الاصطناعي لتحديد مضاد حيوي جديد قادر على قتل العديد من البكتيريا المقاومة للأدوية. قاموا بتدريب خوارزمية التعلم الآلي لتحليل المركبات الكيميائية القادرة على مكافحة العدوى باستخدام آليات مختلفة عن تلك الموجودة في الأدوية الموجودة.

قاموا بتدريب نموذجهم على 2500 جزيء لتحديد مركب (أطلقوا عليه Halicin) لاختبار البكتيريا المأخوذة من المرضى والبكتيريا التي تزرع في المختبرات. "Halicin" يمكن أن تقتل العديد من البكتيريا المقاومة للأدوية بما في ذلك

السل المتفطرة ، المطثية العسيرة

و

راكدة بومانية.

شفي Halicin الفئران المصابة

A.baumannii.

بالمناسبة ، أصيب العديد من الجنود الأمريكيين في العراق وأفغانستان بنفس الخطأ. قال التقرير ، مرهم من Halicin يطبق على جلد هذين الفئران علاجه بالكامل خلال 24 ساعة فقط.

إن استخدام نماذج الكمبيوتر التنبؤية لاكتشاف الأدوية ليس جديدًا ولكن أفضل نجاح حتى الآن يلاحظ مع Halicin.

وفقًا للباحثين ، يمكن لنموذجهم التنبئي أن يفعل ما سيكون باهظ التكلفة للنهج التجريبية التقليدية.

يأتي نجاح Halicin في مرحلة حاسمة من تاريخ البشرية. من المتوقع ، بحلول عام 2050 ، أن تصل الوفيات في جميع أنحاء العالم بسبب البكتيريا المقاومة للأدوية إلى 10 ملايين.

هناك حاجة إلى مزيد من العمل لجعل Halicin قابل للاستخدام في البشر. على الرغم من أن خوارزميتهم مصممة للبكتيريا ، إلا أنها قد تكون "قابلة للترقية" لمكافحة الفيروسات أيضًا.


الاجابه 3:

تخيل أن مستشفى في الصين يعاني من 1000 حالة بأعراض متشابهة ، ماذا يفعل المستشفى؟ بينما يتم توثيق جميع المعلومات المتعلقة بالأعراض والتشخيص وإتاحتها إلكترونيًا ، فإن قسم الصحة قادر على اتخاذ التدابير اللازمة والمناسبة.

الذكاء الاصطناعي رائع وسريع في اكتشاف الأنماط ، أوجه التشابه للكشف السريع. مثال واحد على كيفية ذلك

البحث جوجل قادر

للكشف عن الأمراض المحتملة في جميع أنحاء العالم. فقط مع أنماط البحث البسيطة وحدها ، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات والأوبئة المحتملة التي قد تنفجر بنسب كبيرة في جميع أنحاء العالم.

بالعودة إلى فيروس كورونا ، بمجرد أن توثق الصين أعراض المرض وتشخصه ، تشارك هذه المعلومات مع جميع المنظمات الحكومية المحتملة الأخرى التي يمكنها بسرعة وضع أجهزة الكشف الحراري التي يمكنها فحص الأشخاص الذين يعانون من هذه الأعراض وتصنيفها على الأرجح على أنها مصابة أو ناقلات أو مناعة. عندما تتحول الفيروسات بسرعة ، فإنها تميل إلى تغيير شكلها ، وقد تتغير الأعراض ويصعب تشخيصها. ولكن مع الذكاء الاصطناعي ، فإن الصين قادرة على مساعدة الحكومات مع الأشخاص الذين انتقلوا من الصين ، وخاصة ووهان ثم انتقلوا دوليًا عبر المدن. يمكن تحليل هذه المعلومات عن طريق الذكاء الاصطناعي ، لاكتشاف الأخبار من تلك المدن والمستشفيات لوضع أجزاء اللغز معًا.

أتمنى أن يساعدك هذا!


الاجابه 4:

في الآونة الأخيرة ، إذا كانت لدينا بيانات عن العديد من المرضى مما يمكننا تحديده والعثور على الأنماط ، للمرضى الإيجابيين الاكليل. بعد ذلك ، يمكننا التحقق من وجود مريض جديد للتنبؤ بما إذا كان هذا المريض مصابًا أم لا ، من خلال رؤية نمطه. يمكن استخدام التعلم الآلي الكلاسيكي أو تقنيات التعلم العميق لفصل هذا.

بعبارات أكثر عمومية ، يجب أن نكون حذرين للغاية ويجب أن نتفاعل مع شخص من المجال الطبي لتحليل النمط لتعميم ما يحدث بالفعل ، ما هي التغييرات والآليات التي أحدثها الفيروس في الجسم لفهم النموذج بشكل أفضل.


الاجابه 5:

غالبًا ما تتكشف فاشيات الأمراض مثل الفيروس التاجي بسرعة كبيرة جدًا بحيث لا يجد العلماء علاجًا له. ولكن في المستقبل ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الباحثين على القيام بعمل أفضل.

في حين أن الوقت قد فات على الأرجح لكي تلعب التكنولوجيا الوليدة دورًا رئيسيًا في الوباء الحالي ، إلا أن هناك أمل في تفشي المرض التالي. الذكاء الاصطناعي جيد في التمشيط من خلال أكوام من البيانات للعثور على اتصالات تسهل تحديد أنواع العلاجات التي يمكن أن تعمل أو التجارب التي ستتبعها بعد ذلك.

والسؤال هو ما ستأتي به البيانات الضخمة عندما تحصل على قصاصات ضئيلة من المعلومات حول مرض ظهر حديثًا مثل Covid-19 ، الذي ظهر لأول مرة في أواخر العام الماضي في الصين وأدى إلى مرض أكثر من 75000 شخص في حوالي شهرين.

إن حقيقة أن الباحثين تمكنوا من إنتاج التسلسل الجيني للفيروس الجديد في غضون أسابيع من الحالات المبلغ عنها الأولى هي واعدة ، حيث أنها تظهر أن هناك بيانات أكثر فورية متاحة الآن عند حدوث الفاشيات.

أندرو هوبكنز ، الرئيس التنفيذي لشركة Exscientia الناشئة في أكسفورد ، ومقرها إنجلترا ، من بين أولئك الذين يعملون للمساعدة في تدريب الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المخدرات. وهو يلاحظ أن العلاجات الجديدة يمكن أن تنتقل من الحمل إلى الاختبار السريري في أقل من 18 إلى 24 شهرًا خلال العقد المقبل ، وذلك بفضل الذكاء الاصطناعي.

صممت Exscientia مركبًا جديدًا لعلاج اضطراب الوسواس القهري ، وهو جاهز للاختبار في المختبر بعد أقل من عام في مرحلة البحث الأولية. هذا هو أسرع بخمس مرات من المتوسط ​​، وفقًا للشركة.

لدى Healx التي تتخذ من كامبريدج مقاربة مشابهة لها ، ولكنها تستخدم التعلم الآلي لإيجاد استخدامات جديدة للأدوية الموجودة. تغذي الشركتان خوارزمياتهما بالمعلومات - المستمدة من مصادر مثل الدوريات وقواعد البيانات الطبية الحيوية والتجارب السريرية - للمساعدة في اقتراح علاجات جديدة للأمراض.

الإشراف البشري

تستخدم كلتا الشركتين فريقًا من الباحثين البشريين للعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي للمساعدة في توجيه العملية. في نهج Exscientia ، الذي أطلق عليه اسم Centaur Chemist ، يساعد مصممو الأدوية في تعليم استراتيجيات الخوارزميات للبحث عن المركبات. يضع Healx توقعات الذكاء الاصطناعي للباحثين الذين يحللون النتائج ويقررون ما يجب متابعته.

وقال نيل طومسون ، كبير مسؤولي العلوم في Healx ، إن التقنية يمكن نشرها ضد تفشي مثل الفيروس التاجي طالما كان لديها بيانات كافية عن المرض الجديد. لا تعمل Healx على معالجة الفيروس التاجي أو تعديل تقنيته لتفشي المرض ، لكنها لن تكون ممتدة.

قال طومسون في مقابلة: "نحن قريبون جدًا". "لن نحتاج إلى تغيير الكثير حول خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها. نحن ننظر إلى مطابقة خصائص الدواء مع خصائص المرض ".

لقد بدأت خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالفعل في إنتاج الأدوية للأمراض التي نعرفها. قال باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يوم الخميس إنهم استخدموا الطريقة لتحديد مركب مضاد حيوي جديد قوي يمكن أن يقتل مجموعة من البكتيريا المزعجة ، حتى بعضها المقاوم حاليًا للعلاجات الأخرى.

الصيد الوحيد لجميع هذه التقنيات هو الاختبار السريري. حتى الأدوية الآمنة بالفعل للاستخدام في علاج مرض ما يجب اختبارها مرة أخرى قبل وصفها لمرض آخر. يمكن أن تستغرق عملية إثبات سلامتهم وفعاليتهم على عدد كبير من الأشخاص سنوات قبل الذهاب إلى المنظمين للمراجعة.

ولكي تكون فعالة ، سيتعين على مطوري العقاقير المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التخطيط مسبقًا ، واختيار الجينوم الفيروسي الذي من المحتمل أن يسبب مشاكل في المستقبل واستهدافه عندما يكون هناك القليل من الحوافز للقيام بذلك.

عقبة أخرى هي إيجاد موظفين مؤهلين.

قالت إيرينا هيفاس ، الشريكة في شركة رأس المال الاستثماري أتوميكو والجراح السابق الذي يعمل على مجلس Healx. "لا يكفي أن تكون مهندسًا بالذكاء الاصطناعي ، عليك أن تفهم وتنفذ تطبيقات علم الأحياء."


الاجابه 6:

في الوقت الذي ظهر فيه مرض غريب لأول مرة ، قد يكون من الصعب جدًا على الحكومات وسلطات الرفاهية العامة تجميع البيانات بسرعة وتسهيل رد الفعل. على أي حال ، يمكن للابتكار المنطقي الجديد من صنع الإنسان التعدين بشكل طبيعي من خلال التقارير الإخبارية والمحتوى عبر الإنترنت من جميع أنحاء العالم ، مما يساعد المتخصصين على إدراك التناقضات التي يمكن أن تؤدي إلى وباء محتمل أو ، للأسف ، وباء. في نهاية المطاف ، قد يساعدنا أباطرة الذكاء الاصطناعي الجدد لدينا في تحمل المرض التالي.

تظهر قدرات الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه بشكل كامل مع تفجر فيروسات التاجية المستمر ، والذي تم تمييزه في الوقت المناسب من قبل شركة كندية تسمى BlueDot ، وهي واحدة من العديد من المنظمات التي تستخدم المعلومات لتقييم مخاطر الرفاهية العامة. وأخبرت المنظمة ، التي تقول إنها تجري "مراقبة مرضية لا تقاوم روبوتية" ، عملائها عن النوع الجديد من الفيروسات التاجية قرب نهاية ديسمبر ، قبل أيام من المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها ومنظمة الصحة العالمية. ) ينقل إشعارًا رسميًا ، كما أعلن عن Wired. في الوقت الحاضر الذي يقترب من نهاية يناير ، قتلت عدوى الجهاز التنفسي التي تم توصيلها بمدينة ووهان في الصين للتو ما يزيد عن 100 شخص. وبالمثل ، ظهرت حالات في عدد قليل من الدول المختلفة ، بما في ذلك الولايات المتحدة ، وتحذر مراكز مكافحة الأمراض والوقاية منها الأمريكيين من الحفاظ على مسافة استراتيجية من السفر غير الضروري إلى الصين.

أوضح كامران خان ، طبيب الأمراض الذي لا يقاوم والمؤلف والرئيس التنفيذي لشركة BlueDot ، في اجتماع كيف يستخدم إطار التحذير الأولي للمنظمة الوعي البشري من صنع الإنسان ، بما في ذلك التعامل مع اللغة العادية والذكاء الاصطناعي ، لمتابعة أكثر من 100 إصابة لا تقاوم عن طريق تفكيك حوالي 100000 مقالة في 65 لهجة باستمرار. تمكن هذه المعلومات المؤسسة من إدراك الوقت لإخبار عملائها عن القرب المحتمل لانتشار مرض لا يقاوم وانتشاره.

يمكن أن تساعد المعلومات الأخرى ، المشابهة لبيانات الجدول الزمني للمستكشف وطرق الطيران ، في إعطاء المنظمة مؤشرات إضافية حول كيفية انتشار المرض على الأرجح. على سبيل المثال ، توقع أخصائيو BlueDot مؤخرًا تجمعات حضرية مختلفة في آسيا حيث سيظهر الفيروس التاجي بعد ظهوره في إقليم الصين.

الفكرة وراء نموذج BlueDot (الذي يتم فحص نتائجه النهائية بهذه الطريقة من قبل متخصصين بشريين) هي توصيل البيانات إلى عمال التأمين الاجتماعي بأسرع ما يمكن ، مع توقع أن يتمكنوا من تحليل - وإذا لزم الأمر ، قطع - ملوثة و الأفراد المعدية التي يمكن تصورها في الوقت المناسب.

وقال خان لـ Recode "البيانات الرسمية ليست ميمونة في كل الأحوال". "يعتمد التمييز بين حالة واحدة في مستكشف واشتعال على اختصاصي الخدمات البشرية الخاص بك في المقدمة وهو يدرك أن هناك مرضًا معينًا. وقد يكون هذا التمييز في منع حدوث نوبة اشتعال."

أدرج خان أن إطاره يمكن أن يستخدم بالمثل مجموعة متنوعة من المعلومات الأخرى - على سبيل المثال ، بيانات حول جو المنطقة أو درجة حرارتها أو حتى الحيوانات المستأنسة القريبة - للتنبؤ بما إذا كان شخص ما ملوثًا بمرض قد يتسبب في اندلاع هناك. ويذكر أنه في عام 2016 ، كان لدى BlueDot خيار التنبؤ بوجود عدوى Zika في فلوريدا قبل نصف عام من ظهورها هناك حقًا.

أيضًا ، تحققت منظمة Metabota للتحقق من الآفات من أن تايلاند وكوريا الجنوبية واليابان وتايوان كان لديها أكبر خطر من ظهور العدوى على مدى سبعة أيام قبل الكشف عن الحالات في تلك الدول ، إلى حد ما من خلال الأمل في الحصول على معلومات الطيران. تستخدم Metabiota ، مثل BlueDot ، معالجة اللغة الشائعة لتقييم التقارير عبر الإنترنت حول المرض المحتمل ، بالإضافة إلى أنها تبتعد عن بناء ابتكار مماثل لمعلومات الحياة القائمة على الويب.

توضح بصمة Gallivan ، المدير التنفيذي لعلوم المعلومات في Metabiota ، أن المراحل والمناقشات عبر الإنترنت يمكن أن تعطي أيضًا إشارة إلى وجود خطر حدوث جائحة. وبالمثل ، تؤكد Metabiota أنها يمكن أن تقيم خطر انتشار المرض مما يسبب انقطاعًا اجتماعيًا وسياسيًا ، في ضوء بيانات مثل مؤشرات المرض ومعدل الوفيات وإمكانية الوصول إلى العلاج. على سبيل المثال ، في ساعة توزيع هذه المقالة الحالية ، قامت Metabiota بتقييم خطر الفيروس التاجي الجديد الذي يسبب عدم ارتياح مفتوح على أنه "مرتفع" في الولايات المتحدة والصين ، ومع ذلك فقد قيم هذا الخطر لعدوى جدري القرود في جمهورية الكونغو الديمقراطية ( حيث تم حساب حالات العدوى) بأنها "متوسطة".

من الصعب إدراك مدى دقة إطار التقييم هذا أو المرحلة نفسها ، على الرغم من أن جاليفان يقول إن المنظمة تعمل مع شبكة المعرفة الأمريكية ووزارة الدفاع في القضايا المحددة مع الفيروس التاجي. هذا جزء من عمل Metabiota مع شركة In-Q-Tel ، شركة المغامرات غير الربحية المرتبطة بوكالة المخابرات المركزية. ومع ذلك ، فإن المكاتب الحكومية ليست العملاء المحتملين الرئيسيين لهذه الأطر. بالإضافة إلى ذلك ، تنشر Metabiota أساسها لمنظمات إعادة التأمين - إعادة التأمين هي في الأساس حماية لوكالات التأمين - التي يجب أن تتعامل مع المخاطر النقدية المرتبطة بانتشار السعة الكامنة للمرض.

مع ذلك ، يمكن أن يكون المنطق المحوسب أكثر قيمة مما لا يمكن إنكاره من مجرد إبقاء خبراء انتقال الأمراض والسلطات على علم بظهور العدوى. قام الاختصاصيون بتلفيق النماذج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التي يمكنها توقع نوبات عدوى زيكا تدريجيًا ، والتي يمكنها تثقيف كيفية تفاعل المتخصصين مع حالات الطوارئ المحتملة. وبالمثل يمكن استخدام الوعي من صنع الإنسان لإدارة كيفية قيام سلطات الرفاهية العامة بتوزيع الأصول أثناء الطوارئ. ونتيجة لذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي هو خط الحماية الأول من المرض.

بشكل أكثر شمولاً ، تساعد منظمة العفو الدولية حتى الآن في فحص الأدوية الجديدة ، والتعامل مع الالتهابات غير المألوفة ، وتحديد النمو الخبيث حضن. تم استخدام الذكاء من صنع الإنسان حتى لتمييز الزحف المخيف الذي نشر شاغاس ، وهو مرض خطير وقاتل يمكن أن يلوث 8 ملايين فرد متوقع في المكسيك وأمريكا الوسطى والجنوبية. هناك أيضًا حماسًا متزايدًا لاستخدام معلومات غير الرفاهية - مثل هدايا الحياة القائمة على الويب - بشأن مساعدة صانعي السياسات والهيئات العلاجية على تحسين حالة الطوارئ الصحية. على سبيل المثال ، يقدم الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التنقيب عن الحياة عبر الإنترنت صفقات مخدرة غير مشروعة مستهدفة والحفاظ على سلطات الرفاهية العامة على علم بانتشار هذه المواد الخاضعة للرقابة.

هذه الأطر ، بما في ذلك Metabiota's و BlueDot's ، على قدم المساواة مع المعلومات التي يقيمونها. ما هو أكثر من ذلك ، أن الذكاء الاصطناعي - في الغالب - لديه مشكلة في الميل ، والتي يمكن أن تعكس كلاً من مهندسي إطار العمل والمعلومات التي يتم إعدادها عليها. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي المستخدم في الخدمات الطبية ليس بأي شكل من الأشكال أو شكلًا أو شكلًا آمنًا لهذه المشكلة.

مع كل الأشياء التي تم أخذها في الاعتبار ، فإن هذه التطورات تتحدث عن وجهة نظر مثالية تدريجيًا لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي. عادةً ، لا تتوافق تحديثات روبوتات الذكاء الاصطناعي من خلال مجموعة كبيرة من المعلومات بشكل جيد. ضع في اعتبارك متطلبات القانون باستخدام قواعد بيانات التعرف على الوجه استنادًا إلى الصور الملغومة من عبر الويب. أو من ناحية أخرى ، يمكنك الاستعانة بالمديرين الذين يمكنهم الآن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بكيفية الاستمرار في الطحن ، في ضوء منشورات حياتك المستندة إلى الإنترنت. توفر إمكانية قيام منظمة العفو الدولية بمكافحة المرض المتوحش حالة قد نشعر فيها بعدم الارتياح إلى حد ما ، إن لم يكن من خلال ومن خلال البهجة. ربما هذا الابتكار - كلما تم إنشاؤه واستخدامه بشكل مناسب - يمكن أن يساعد حقًا في إنقاذ بعض الأرواح.


الاجابه 7:

في الوقت الذي ظهر فيه مرض غريب لأول مرة ، قد يكون من الصعب جدًا على الحكومات وسلطات الرفاهية العامة تجميع البيانات بسرعة وتسهيل رد الفعل. على أي حال ، يمكن للابتكار المنطقي الجديد من صنع الإنسان التعدين بشكل طبيعي من خلال التقارير الإخبارية والمحتوى عبر الإنترنت من جميع أنحاء العالم ، مما يساعد المتخصصين على إدراك التناقضات التي يمكن أن تؤدي إلى وباء محتمل أو ، للأسف ، وباء. في نهاية المطاف ، قد يساعدنا أباطرة الذكاء الاصطناعي الجدد لدينا في تحمل المرض التالي.

تظهر قدرات الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه بشكل كامل مع تفجر فيروسات التاجية المستمر ، والذي تم تمييزه في الوقت المناسب من قبل شركة كندية تسمى BlueDot ، وهي واحدة من العديد من المنظمات التي تستخدم المعلومات لتقييم مخاطر الرفاهية العامة. وأخبرت المنظمة ، التي تقول إنها تجري "مراقبة مرضية لا تقاوم روبوتية" ، عملائها عن النوع الجديد من الفيروسات التاجية قرب نهاية ديسمبر ، قبل أيام من المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها ومنظمة الصحة العالمية. ) ينقل إشعارًا رسميًا ، كما أعلن عن Wired. في الوقت الحاضر الذي يقترب من نهاية يناير ، قتلت عدوى الجهاز التنفسي التي تم توصيلها بمدينة ووهان في الصين للتو ما يزيد عن 100 شخص. وبالمثل ، ظهرت حالات في عدد قليل من الدول المختلفة ، بما في ذلك الولايات المتحدة ، وتحذر مراكز مكافحة الأمراض والوقاية منها الأمريكيين من الحفاظ على مسافة استراتيجية من السفر غير الضروري إلى الصين.

أوضح كامران خان ، طبيب الأمراض الذي لا يقاوم والمؤلف والرئيس التنفيذي لشركة BlueDot ، في اجتماع كيف يستخدم إطار التحذير الأولي للمنظمة الوعي البشري من صنع الإنسان ، بما في ذلك التعامل مع اللغة العادية والذكاء الاصطناعي ، لمتابعة أكثر من 100 إصابة لا تقاوم عن طريق تفكيك حوالي 100000 مقالة في 65 لهجة باستمرار. تمكن هذه المعلومات المؤسسة من إدراك الوقت لإخبار عملائها عن القرب المحتمل لانتشار مرض لا يقاوم وانتشاره.

يمكن أن تساعد المعلومات الأخرى ، المشابهة لبيانات الجدول الزمني للمستكشف وطرق الطيران ، في إعطاء المنظمة مؤشرات إضافية حول كيفية انتشار المرض على الأرجح. على سبيل المثال ، توقع أخصائيو BlueDot مؤخرًا تجمعات حضرية مختلفة في آسيا حيث سيظهر الفيروس التاجي بعد ظهوره في إقليم الصين.

الفكرة وراء نموذج BlueDot (الذي يتم فحص نتائجه النهائية بهذه الطريقة من قبل متخصصين بشريين) هي توصيل البيانات إلى عمال التأمين الاجتماعي بأسرع ما يمكن ، مع توقع أن يتمكنوا من تحليل - وإذا لزم الأمر ، قطع - ملوثة و الأفراد المعدية التي يمكن تصورها في الوقت المناسب.

وقال خان لـ Recode "البيانات الرسمية ليست ميمونة في كل الأحوال". "يعتمد التمييز بين حالة واحدة في مستكشف واشتعال على اختصاصي الخدمات البشرية الخاص بك في المقدمة وهو يدرك أن هناك مرضًا معينًا. وقد يكون هذا التمييز في منع حدوث نوبة اشتعال."

أدرج خان أن إطاره يمكن أن يستخدم بالمثل مجموعة متنوعة من المعلومات الأخرى - على سبيل المثال ، بيانات حول جو المنطقة أو درجة حرارتها أو حتى الحيوانات المستأنسة القريبة - للتنبؤ بما إذا كان شخص ما ملوثًا بمرض قد يتسبب في اندلاع هناك. ويذكر أنه في عام 2016 ، كان لدى BlueDot خيار التنبؤ بوجود عدوى Zika في فلوريدا قبل نصف عام من ظهورها هناك حقًا.

أيضًا ، تحققت منظمة Metabota للتحقق من الآفات من أن تايلاند وكوريا الجنوبية واليابان وتايوان كان لديها أكبر خطر من ظهور العدوى على مدى سبعة أيام قبل الكشف عن الحالات في تلك الدول ، إلى حد ما من خلال الأمل في الحصول على معلومات الطيران. تستخدم Metabiota ، مثل BlueDot ، معالجة اللغة الشائعة لتقييم التقارير عبر الإنترنت حول المرض المحتمل ، بالإضافة إلى أنها تبتعد عن بناء ابتكار مماثل لمعلومات الحياة القائمة على الويب.

توضح بصمة Gallivan ، المدير التنفيذي لعلوم المعلومات في Metabiota ، أن المراحل والمناقشات عبر الإنترنت يمكن أن تعطي أيضًا إشارة إلى وجود خطر حدوث جائحة. وبالمثل ، تؤكد Metabiota أنها يمكن أن تقيم خطر انتشار المرض مما يسبب انقطاعًا اجتماعيًا وسياسيًا ، في ضوء بيانات مثل مؤشرات المرض ومعدل الوفيات وإمكانية الوصول إلى العلاج. على سبيل المثال ، في ساعة توزيع هذه المقالة الحالية ، قامت Metabiota بتقييم خطر الفيروس التاجي الجديد الذي يسبب عدم ارتياح مفتوح على أنه "مرتفع" في الولايات المتحدة والصين ، ومع ذلك فقد قيم هذا الخطر لعدوى جدري القرود في جمهورية الكونغو الديمقراطية ( حيث تم حساب حالات العدوى) بأنها "متوسطة".

من الصعب إدراك مدى دقة إطار التقييم هذا أو المرحلة نفسها ، على الرغم من أن جاليفان يقول إن المنظمة تعمل مع شبكة المعرفة الأمريكية ووزارة الدفاع في القضايا المحددة مع الفيروس التاجي. هذا جزء من عمل Metabiota مع شركة In-Q-Tel ، شركة المغامرات غير الربحية المرتبطة بوكالة المخابرات المركزية. ومع ذلك ، فإن المكاتب الحكومية ليست العملاء المحتملين الرئيسيين لهذه الأطر. بالإضافة إلى ذلك ، تنشر Metabiota أساسها لمنظمات إعادة التأمين - إعادة التأمين هي في الأساس حماية لوكالات التأمين - التي يجب أن تتعامل مع المخاطر النقدية المرتبطة بانتشار السعة الكامنة للمرض.

مع ذلك ، يمكن أن يكون المنطق المحوسب أكثر قيمة مما لا يمكن إنكاره من مجرد إبقاء خبراء انتقال الأمراض والسلطات على علم بظهور العدوى. قام الاختصاصيون بتلفيق النماذج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التي يمكنها توقع نوبات عدوى زيكا تدريجيًا ، والتي يمكنها تثقيف كيفية تفاعل المتخصصين مع حالات الطوارئ المحتملة. وبالمثل يمكن استخدام الوعي من صنع الإنسان لإدارة كيفية قيام سلطات الرفاهية العامة بتوزيع الأصول أثناء الطوارئ. ونتيجة لذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي هو خط الحماية الأول من المرض.

بشكل أكثر شمولاً ، تساعد منظمة العفو الدولية حتى الآن في فحص الأدوية الجديدة ، والتعامل مع الالتهابات غير المألوفة ، وتحديد النمو الخبيث حضن. تم استخدام الذكاء من صنع الإنسان حتى لتمييز الزحف المخيف الذي نشر شاغاس ، وهو مرض خطير وقاتل يمكن أن يلوث 8 ملايين فرد متوقع في المكسيك وأمريكا الوسطى والجنوبية. هناك أيضًا حماسًا متزايدًا لاستخدام معلومات غير الرفاهية - مثل هدايا الحياة القائمة على الويب - بشأن مساعدة صانعي السياسات والهيئات العلاجية على تحسين حالة الطوارئ الصحية. على سبيل المثال ، يقدم الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التنقيب عن الحياة عبر الإنترنت صفقات مخدرة غير مشروعة مستهدفة والحفاظ على سلطات الرفاهية العامة على علم بانتشار هذه المواد الخاضعة للرقابة.

هذه الأطر ، بما في ذلك Metabiota's و BlueDot's ، على قدم المساواة مع المعلومات التي يقيمونها. ما هو أكثر من ذلك ، أن الذكاء الاصطناعي - في الغالب - لديه مشكلة في الميل ، والتي يمكن أن تعكس كلاً من مهندسي إطار العمل والمعلومات التي يتم إعدادها عليها. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي المستخدم في الخدمات الطبية ليس بأي شكل من الأشكال أو شكلًا أو شكلًا آمنًا لهذه المشكلة.

مع كل الأشياء التي تم أخذها في الاعتبار ، فإن هذه التطورات تتحدث عن وجهة نظر مثالية تدريجيًا لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي. عادةً ، لا تتوافق تحديثات روبوتات الذكاء الاصطناعي من خلال مجموعة كبيرة من المعلومات بشكل جيد. ضع في اعتبارك متطلبات القانون باستخدام قواعد بيانات التعرف على الوجه استنادًا إلى الصور الملغومة من عبر الويب. أو من ناحية أخرى ، يمكنك الاستعانة بالمديرين الذين يمكنهم الآن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بكيفية الاستمرار في الطحن ، في ضوء منشورات حياتك المستندة إلى الإنترنت. توفر إمكانية قيام منظمة العفو الدولية بمكافحة المرض المتوحش حالة قد نشعر فيها بعدم الارتياح إلى حد ما ، إن لم يكن من خلال ومن خلال البهجة. ربما هذا الابتكار - كلما تم إنشاؤه واستخدامه بشكل مناسب - يمكن أن يساعد حقًا في إنقاذ بعض الأرواح.