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“1701vip黄金城”追踪潜在的新冠病毒感染人群,AI模型滞后性更低

作者:1701vip黄金城 时间:2021-03-04 01:03
本文摘要:研究人员已经开始将机器学习技术应用于各种社交媒体,以发现复杂的迹象,表明新冠肺炎肺炎可能正在除中国以外的其他国家蔓延。具体来说,研究小组通过机器学习从社交媒体、新闻报道和官方渠道的数据中识别信息,然后从医学角度给出警告。比如在疑似病例的地区,他们不找提及呼吸道疾病、感冒等症状的社交帖子。约翰布朗斯坦是研究小组的成员,也是哈佛医学院的首席创意官。 他说:我们正在美国开展监测工作。如果当局想分配资源,有效阻止疫情的传播,就应该告知病毒有可能传播到哪里。

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研究人员已经开始将机器学习技术应用于各种社交媒体,以发现复杂的迹象,表明新冠肺炎肺炎可能正在除中国以外的其他国家蔓延。具体来说,研究小组通过机器学习从社交媒体、新闻报道和官方渠道的数据中识别信息,然后从医学角度给出警告。比如在疑似病例的地区,他们不找提及呼吸道疾病、感冒等症状的社交帖子。约翰布朗斯坦是研究小组的成员,也是哈佛医学院的首席创意官。

他说:我们正在美国开展监测工作。如果当局想分配资源,有效阻止疫情的传播,就应该告知病毒有可能传播到哪里。因此,我们试图向人们学习正在发生的事情。

虽然根据世界卫生组织的官方数据,最近SARS-CoV-2的感染率有所上升,与同一病例相比,中国以外的新冠肺炎肺炎病例很少;但国际社会对病毒的传播仍然充满担忧,因为目前还不确定病毒的传播是否有所减少,或者有可能是新病毒感染无法追踪——响应,因此需要使用AI。与SARS相比,SARS-CoV-2有更好的可追溯资源,如社交平台、大数据等。然而,在大量关于常见发热和流感症状的猜测以及众多谣言中找到SARS-CoV-2感染的迹象是一项巨大的挑战。

因此,约翰布朗斯坦的团队对该模型进行了新的培训,以识别不同的术语和症状。目前,约翰布朗斯坦团队的机器学习模型已经证明,在大数据中发现疑似SARS-CoV-2感染的患者是必要的。此外,该模型还可以帮助专家理解病毒的不道德性,可以更慢地定位没有风险的人和地区。东北大学教授亚历山德罗维斯皮纳尼(Alessandro Vespignani)致力于大规模人群传染病模型的研究。

他回应说,即使在最先进设备的AI工具中使用,从社交媒体上识别潜在的冠状病毒新病例也不是很简单,因为人们几乎没有听说过它的特征,也没有涉及到它。历史数据;不过具体来说,AI和其他技术的融合“可能会很强”。

约翰布朗斯坦(John Brownstein)的团队一方面通过AI模型从社交媒体和大数据中定位可能感染SARS-CoV-2病毒的人群,另一方面正在与位于波士顿的浮标公司合作,该公司通过门户网站为美国数百万人获取健康建议。也就是说,浮标负责收集猜测自己已经感染SARS-CoV-2中病毒的用户的信息,为用户获取相关建议,然后将这些数据获取给约翰布朗斯坦的团队。

本质上,AI对武汉日益严重的新冠肺炎肺炎疫情的贡献就是这样的。早在2019年12月31日,加拿大健康监测公司BlueDot就已经通过AI技术检测到风险,并收到外界警告,避开武汉等危险区域。蓝点创始人兼CEO卡姆兰汗(Kamran Khan)说:我们告诉大家,我们不能依靠政府,因为疫情越来越严重,政府的信息滞后。

因此,我们可以从新闻、论坛等平台上收集一些潜在的相关信息,所以我们需要更慢地说出在某个时间和地点再次发生了什么。但卡姆兰汗也指出,社交媒体上的信息杂乱无章,是追踪全球机票数据的好方法。

虽然政府可以通过智能手机追踪个人,但这种方法肯定不如了解更普遍的趋势和动态有效。英国南安普顿大学教授安迪泰特姆(Andy Tatem)说:目前疫情主要在中国越来越严重,但这只是一个世界性的问题。如果病毒传播到缺乏卫生保健资源的国家,后果将非常令人担忧。

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