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海外科技战疫背面的AI加大数据支撑谷歌FacebookIBM都有哪些办法

2020-04-20 03:27:32  阅读:4664 作者:责任编辑NO。蔡彩根0465

编者按:本文来自微信公众号“动脉网”(ID:vcbeat),作者:周倩昀,36氪经授权发布。

2020年注定是不平凡的一年,新型冠状病毒的爆发让世界各国陷入危机,然而人类之所以伟大,正是因为面对危难,我们会迎难而上,在这样的一个过程中往往可以催生最伟大的创新和科技技术。

面对疫情肆虐,医疗机构已经不堪重负,人工智能技术在其中正在发挥关键作用。

国内,我们有推想科技、依图医疗、点内科技、旷视科技等公司带来的医疗影像辅助诊断、智能机器人、AI面部识别口罩佩戴等。随着中国疫情逐渐缓解,国外疫情迎来了爆发。而本文动脉网将盘点国外的大企业和初创企业,如何利用人工智能和大数据等技术手段积极对抗COVID-19。

科技巨头身先士卒

谷歌和Facebook正在积极收集并利用与用户位置相关等数据集,以帮助疾控人员和研究机构预测和跟踪病毒的传播。使用的技术是将用户使用各种手机应用程序的位置数据进行汇总,然后将这些数据提取到不同的地图进行测量和计算。

谷歌

谷歌会定期发布不同社区的流动性报告,该报告会从实时的信息中提取位置数据,以查看美国各州居民待在家里之后,社区发生了什么变化。例如,在纽约,该报告称各种零售和娱乐活动减少了62%,人们在工作场所花费的时间减少了46%,而呆在家里的时间增加了16%。

虽然汇总位置信息数据并不是什么新鲜事物,例如,谷歌之前已使用它来查看不同餐厅何时开始忙碌,但使用其数据用于跟踪流行病却是头一遭。有不少人认为,这可能会引发有关公共卫生与个人隐私之间的权衡问题。

谷歌通过人工智能来处理数据的一种方法是,当用户在手机端中打开了定位服务后,谷歌会自动提取该服务的数据。但是谷歌会自动添加数据噪音将汇总的数据匿名化,使得其他人如果拿到相关数据之后无法识别任何的个人化信息,这一点在某些特定的程度上保证了公民数据的私密性和安全性。

Facebook

同时,Facebook 也推出了另外一套智能工具。通过汇总不同用户位置数据,进行绘制踪迹模式,以可视化一些人们频繁出行的路线,以智能预测未来可能出现疫情爆发的地点。

同时,它还会定期发布有关疫情活动范围趋势的信息,以了解人们是否真的呆在家里,以及他们的社交活动。这样做才能够了解到受灾最严重的地区跟其他哪些地区有联系,并在全美寻求相应支持。

除此之外,Facebook 还会提示用户参加卡耐基梅隆大学德尔菲研究中心的自愿身体状况问卷调查,以帮助研究人员及早发现COVID-19的潜在热点地区。

Facebook的地图会汇总用户的位置数据,以绘制出用户频繁旅行的地区,能够准确的通过地图信息进行疾病传染模型,进一步确定COVID-19的传播方式。

计算机药物筛选

IBM

目前,没有针对这种新型冠状病毒的疫苗或特效药。2003年,科学家试图开发一种预防SARS的疫苗,但这种流行病在疫苗可以进入临床试验之前就已经结束了。

在开发新冠药物和疫苗的努力中,美国能源部希望使用一台超级计算机来帮助发现可能对抗这种病毒的化合物。科技巨头IBM和美国能源部橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)之前表示,他们已使用IBM的Summit超级计算机筛选了8000多种化合物,并鉴定出77种小分子药物。这些药物有可能成为COVID-19的潜在疗法。

研究人员使用Summit进行了数天的模拟,模拟了哪些化合物可能会影响病毒S蛋白感染细胞的过程。这项研究的结果发表在《 ChemRxiv》杂志上。

这项研究是使用计算机人工智能技术筛选潜在化合物对抗各种疾病的一项努力。结果并不代表已经找到了治疗新型冠状病毒的方法。不过,计算结果将为实验人员用来进一步研究这些化合物提供一个框架。

Cyclica

Cyclica是一家总部在多伦多的全球生物技术公司,该公司通过人工智能、计算生物物理学、生物分子数据来重塑药物的发现过程,缩短临床前制药周期;并且通过多元药理学、多靶向药物特性帮助制药公司评估药物安全性和有效性同时与全球范围内的实验室和制药公司共同研发新药。

Cyclica 通过早期投资机构之一中关村大河资本与 CCAA 的介绍,已经与中国医学科学院药物研究所达成合作,基于 Cyclica 自主研发的蛋白质组筛选引擎 MatchMaker , 从 FDA 已批准临床安全的药物中评估出多种治疗新型冠状病毒肺炎的潜在药物。

Cyclica 已把相关成果共享给中国医学科学院药物研究所进行测试,双方将长期合作设计多靶点抗病毒化合物,降低耐药性等其他副作用。

Parallel Profile

Parallel Profile与Cloud Pharmaceuticals、Mercury Data Science、Vanderbilt、Nashville BioSciences等公司合作,通过文献挖掘和EMR数据库,寻找增强COVID-19患者免疫力的药物。

他们的研究旨在发现有助于增强免疫系统、增加线粒体中ATP、减轻下肺部炎症、减慢病毒复制途径并增加肺部气体交换的药物。通过使用人工智能技术,Parallel Profile会根据感染的患者EMR和基因组数据不断进行数据更新。CEO Cather表示, Parallel Profile可以提供快速的药物基因组学分析,以确保每位患者都能对他们的最佳药物组合产生反应。同时,他认为一个月内就可能会得到结果。

医疗机构打破传统

ElectrifAi

位于纽约的Catholic Health Services of Long Island(以下称为长岛天主教卫生服务机构)目标是部署由ElectrifAi公司生产的未经测试的人工智能产品,以减轻急诊病房处理病患的压力。

通过ElectrifAi的AI工具,长岛天主教卫生服务机构旗下的所有六家医院的急诊医师希望有机会能够依据AI的定量判断依据,来决定是否应该将表现出COVID-19相关症状但尚未被正式诊断的患者接收入院。因为这些患者可能会面临病情很快恶化,或者很快就痊愈然后安全回家,AI工具能够在一定程度上帮助医生判断。

在2019年7月之前,ElectrifAi的名称为Opera Solutions,它以咨询公司的身份提供分析服务。它在印度和中国设有办事处。自去年7月以来,该公司已更名为ElectrifAi,旨在成为AI产品公司。除医疗保健外,该公司还与其他八个行业/实体合作,包括政府,旅游和金融服务。

当然,一些专家对这项应用仍然处于审慎态度,因为即使如今处于紧急情况下也不要轻易急于将一些理论应用于临床实践中去。

天主教卫生服务部神经放射学服务线主任克雷格·谢尔曼(Craig Sherman)博士说,之所以需要这种功能,还在于光是等待检测结果就可能需要几天的时间。因此,当病人来急诊室就诊时,医生必须迅速允许他们入院或送他们回家之间作出决定,并附上相关医疗指示,以防止病人的症状恶化。

因此,克雷格·谢尔曼博士希望,借助ElectrifAi的 人工智能影像技术和临床参数,医生将能够更快地做出更明智的医疗决定。

在全球范围内,有超过二百万个COVID-19的病例。尽管暂时还没有长期可用的数据,但针对数千个影像数据训练出来的人工智能算法已经足够强大。更重要的是,ElectrifAi公司首席执行官爱德华·斯科特(Edward Scott)在电话采访中表示,他们AI模型的底层算法卷积神经网络不需要数千个影像数据,而仅仅只需要150到200个X射线的影像。因为他们在图像的特征分割和特征提取以及特征向量分析方面异常出色。

任何诊断测试都具有假阴性和假阳性。所以,长岛天主教卫生服务机构采用的措施是,如果可以让一个病人留在医院以进行观察,并能够将其相关症状扼杀在萌芽中,从而使他们免于回家恶化或者传染其他人。

聊天机器人也可以问诊

Syllable

位于美国加州的聊天机器人和语音机器人Syllable公司,认为他们目前处在一个挑战和机遇并存的时机。目前,已经有纽约长老会、休斯顿卫生处和Northwell公司向Syllable询问,是否可以创建一个聊天机器人和电话机器人来处理公众在三月以来提出的关于COVID-19的查询。Syllable首席医学官Adam Silverman最近一次采访中说,美国卫生系统正随着感染人数慢慢增多变得不堪重负。

最近,Syllable已经开发了一种可以轻松在各种卫生系统网站上部署的工具,而且他们决定免费向这些客户以及其他健康系统提供此服务。但是工具开放给公众之后,Syllable发现工具的能力还远远不够。

3月19日,如果您访问了由Syllable聊天机器人提供支持的医疗系统,该工具主要是提供指向美国CDC的链接。如果发现有人在请在“您发烧,咳嗽和呼吸急促吗?”这样的一个问题上答“是”,聊天机器人只会发送一系列定制化的回复。

相比之下,基于Syllable的工具进行二次开发的Providence St. Joseph Health的冠状病毒评估聊天机器人收集了更多有效信息,聊天机器人能够最终靠是否曾出国旅行为依据提供不同的回复和数据收集,以便有明确的目的性地回应用户的潜在问题。以下是部分问题范例:

我住在加利福尼亚

我没有经过COVID-19的测试,

我没有去过亚洲或欧洲国家,

我从来就没和任何去过这些国家的人接触过

我曾接触过COVID-19病人,

任何公职人员都没有告知我可能接触过新型冠状病毒

我有COVID-19相关症状

四月初,Syllable已经调整了相关的查询条件,并于启动了该工具的新版本。目前聊天机器人还会收集:是否超过60岁,是否患有潜在的慢性病以及最近是否有过呼吸困难。

同时拿到相关信息后,系统会提供更详细和明确的响应。例如纽约长老会医院会及时响应相关用户的询问,然后对其进行后续追踪和治疗。例如以下针对不同群体的定制化回复:

  • 过分忧虑的群体:能够最终靠基本的Web聊天机器人增强此人群的心态,通过帮助这些人了解最重要的问题,能够正常的使用户镇定下来。一个更强大的聊天机器人可以结合导航器功能,将患者定向到自定义的端点,例如紧急响应中心,针对高危人群或有症状人群的特定呼叫中心或远程医疗机构。

  • 有症状的患者:必须授权低敏患者在家中满足其需求。这些人员需要支持例行检测和回答,以确保系统可以检测病情状况的迅速变化。虚拟健康检查适应年龄较小,医疗健康知识较少的人群以及处于医疗资源较少的环境中的人群。

  • 风险患者:对于此人群,应按计划(通常是每天,有时是每天几次)对正在进行的健康检查进行推送。通过聊天机器人、语音机器人、短信服务、移动设备、智能扬声器、模拟电话等对患者提供教育、防范技巧和针对特定人群的预防方案。

Providence

非营利性天主教慈善机构Providence与Microsoft合作创建了一个聊天机器人,人们可以使用该聊天机器人来了解有关该疾病的更多信息或检查症状以及医生是否需要对其进行全方位检查。

该工具相当复杂,使人们能够安排与临床医生进行在线远程医疗访问。Providence St. Joseph的首席临床官Amy Compton Philips博士在几周前举行的网络研讨会上说,该聊天机器人启用的第一天就有5000人参与测试。

随着诊断出的COVID-19病例数量的增加,聊天机器人和其他技术可以支持更多的咨询数量。为了保持尽可能的敏捷性,考虑使用具有灵活性和可扩展性的聊天机器人、智能音箱应用程序或其他方式,当然我们要注意确保这些解决方案必须满足医疗保健隐私和安全要求。这样才可以真正减轻现在精疲力尽的医护人员的负担,对话式人工智能技术将有助于扩大应对这种大流行病的医疗系统的容量。

远程医疗不再遥远

Rx.Health

“许多系统的首次访问都是通过远程医疗来分类,而不是实地看医生。” Rx.Health联合创始人兼Mt.Mat医药首席创新官Ashish Atreja说,这次疫情可能成为数字健康领域的关键时刻,因为远程医疗的使用率一直在不断增长。

Rx.Health将分诊软件、远程监控平台和其他数字健康解决方案结合在一起,以便患者信息可以在它们之间自由流动。其COVID-19工具包包括可发送给患者的电子指南,与预约就诊提醒相关联的数字分类信息、远程医疗平台,以及对被隔离患者进行数字化监视的工具,这些都有助于识别处于高风险或者可能暴露于病毒的患者。同时它还包括化验检查清单和体检测验报告样本,以帮助在一线的卫生工作者做好准备。

Atreja认为Rx.Health将数字分类系统与就诊提醒功能集成在一起,以便卫生系统可以确定患者是否具有暴露于病毒下的风险,同时也有助于确保一些“过度担心的人”会选择待在家里。

其他初创公司也相继与Rx.Health合作推出了更多的医疗工具包,包括Redox,这同样是一家初创公司,Redox可以让EHR和卫生系统之间共享患者记录;Suki,可当作医生的语音助手来回答在线就诊平台上患者的问题;Curai Health,能够在一定程度上帮助医生从患者及其检测图表中收集相关信息以进行诊断的智能平台。

Rx.Health推出的相关智能工具包

以上是国外一些AI技术在疫情下的利用场景,我们不难看出,疫情加速了AI和人们医疗生活的融合。因为 AI能够提高医疗效率,同时在某些场景下替代人工,降低感染风险。

就算疫情结束以后,我们有理由相信,一些优质的AI技术会得到保留,但也有些企业在担心疫情结束之后,研发的产品是否还能继续有用武之地。

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