随着世界上大多数地区的封锁，整个科学研究界都已经过度驱动，试图了解Covid-19病毒的性质，以及它传播的方式并找到疫苗。有点宣传的事实是，在技术的帮助下，进步是在取得进展。特别是，人工智能（AI）从一开始就一直在幕后忙碌地工作，从而有助于人类知识的局限性。在本文中，我简要介绍了正在完成的不同方式的示例。
众所周知，机器学习是AI背后的主要驱动力。从本质上讲，机器学习的作用是获取大量数据（称为大数据），并学会检测数据中的模式。这使其能够预测未来的结果，并揭示有关数据的其他见解。例如，在一个给定的国家，有可能预测60岁以上男性的Covid-19死亡人数。通过使用大量数据，可以将高置信度分配给这些预测，如以下用途所示。
AI可以帮助理解和跟踪Covid-19的传播
这是一家名为Bluedot的加拿大AI公司，在2019年12月31日在中国发现了第一个病例后，它开发了一项AI计划。该计划旨在预测传染病并定位并跟踪其传播。它通过将人工智能与流行病学家的知识结合起来来起作用，他们确定了如何以及在何处寻找新兴疾病的证据。Bluedot分析每天用多种语言进行了超过100,000份报告，然后向医疗保健，政府，商业和公共卫生客户发出定期警报。这些警报提供了其AI计划发现的异常疾病暴发的简短摘要以及它们可能带来的风险。
基于IA计划，旨在预测传染病并找到和跟踪其传播。学分：NASA
后来描述的接触式智能手机应用在中国的武汉（Wuhan）推出，在城市被隔离以遏制病毒之后。AI已与其他技术结合使用，以跟踪和标记病毒的可能载体。他们还采用了AI来使用AI驱动的智能眼镜来检测大量人群发烧的人。安全警卫穿着，他们可以在几分钟内检查数百人而无需联系。这种类型的监视技术在公共汽车和火车站以及中国的其他公共场所都使用了一种差异。他们通过使用计算机视觉将AI与新的温度测量技术结合在一起来做到这一点。这项技术使得以非接触式的方式服用体温，这是Covid-19的关键症状，而不会影响人们的正常行为。有了这项技术，可以迅速找到体温超过阈值的人。事实证明，这是一种有效的方法，因为手动温度测量很耗时，并且由于与他人的必要接触而增加了交叉感染的风险。
AI正在帮助图像扫描分析并减少医院工作人员的工作量
测试已成为对抗Covid-19的关键问题。由于在这些国家进行的测试量，韩国和德国等国家在处理病毒方面被认为是成功的。因此，卫生当局热衷于增加所测试的数字，但主要的测试方法是劳动密集型且耗时的。但是AI现在正在协助其他形式的测试，例如X射线扫描。现在可以进行各种AI程序，用于胸部筛查，可以突出显示胸部X射线扫描中的肺部异常，并提供比人类放射线医生快得多的COVID-19风险评估。
AI工具的表现优于传统回归和统计工具。
使用AI的机器人正在最大程度地减少人之间的接触
近几个月来，出现了一系列基于AI的机器人，通过减少患者与卫生保健工作者之间的接触，从而在199日的战斗中有助于 - 最大程度地降低了跨发现的风险。
例如，中国公司正在使用无人机和机器人进行非接触式交付并在公共区域喷洒消毒剂，以最大程度地减少交叉感染的风险。其他机器人正在检查人们的发烧和其他COVID-19症状，并分配洗手液泡沫和凝胶。机器人还被用于为患者提供食物和药物，并消毒房间，以最大程度地减少与人类员工的接触。
无人机已在人道主义援助案件中使用了多年。
世界其他地区还有许多其他例子。机器人狗正在帮助医生评估美国医院的患者。该机器人被用于减少卫生工作者与潜在传染性患者的接触。
抵抗在医疗保健中使用AI
AI已在医疗保健系统中用于一系列应用中多年，并且遇到了一些阻力，尤其是在使用医疗患者数据方面。访问医疗数据会引发许多敏感的隐私和机密问题。当英国NHS系统未能遵守数据保护规则时，当它向Google拥有的公司提供160万名患者记录时，这成为了一个有争议的问题。然而，由于这种大流行已经如此迅速地传播，接触追踪应用程序现在被吹捧为必要的工具，作为打击该病毒的一种手段。
联系跟踪应用程序
在亚洲，在中国，香港，新加坡和韩国等国家 /地区，接触追踪应用程序已经广泛使用，现在它们也在世界其他地区使用，例如印度，意大利和以色列民族国家继续。它们的工作方式有所不同，但通常使用智能手机用户可以检测到下落的事实，因此可以检测与其他用户的密切联系。然后，AI算法可以确定交叉感染的风险，然后提醒用户此类风险。例如，正在通过使用蓝牙协议来确定其他彼此靠近的智能手机所有者的使用，该应用程序正在被英国政府使用供英国政府使用。因此，一个未被感染但与患有共同症状的人紧邻的人可能会受到警报。
在接触追踪应用程序的情况下，由于担心隐私权和流行病学益处的担忧，声音反对并赞成。
人们对使用联系追踪应用程序的使用引起了人们的关注，特别是在隐私和政府监视个人的可能性，即“大哥”国家的威胁。但是，正如德国罗伯特·科赫研究所（Robert Koch Institute）在德国罗伯特·科赫研究所（Robert Koch Institute）抗衡冠状病毒的一名流行病学家德克·布罗克曼（Dirk Brockmann）所说：“有一种简单的方法可以帮助人们帮助与冠状病毒斗争，而不是洗手 - 捐赠他们的数据”。现在，大多数人都拥有智能手机，如果他们可以说服捐赠数据将有助于消除病毒，并且这些数据将被匿名使用，那么他们可以说服他们自愿提交数据。这至关重要，因为根据牛津大学的大数据研究所的说法，“接触追踪应用程序可以帮助阻止这一大流行，但是80％的智能手机所有者需要使用它。该目标设置了很高的任何形式的说服力。
结论
AI对与这一大流行作斗争产生了重大影响。AI已在某些医疗保健应用中采用 - 有时需要比预期的要慢。但是，当与这个大流行的战斗结束后，我认为在世界各地的医疗保健系统中，AI将变得更加突出。
基思·达林顿