大数据和人工智能可以新型冠状病毒

2020-03-17

新型冠状病毒来自与严重急性呼吸系统综合症（SARS）和普通感冒有关的病毒家族。大数据和预测分析与人工智能和各种热传感器相结合，是控制这种流行病的传播并将其死亡人数降至底的强大工具。

鉴于最多只能零星地检测病毒，因此感染病例的数量通常非常不确定，因此对该病毒的真正危险性提出了质疑。支持流行病学专家的决定性贡献可能来自数据分析技术。

数据分析和数学一样，都起着基本作用，它与物理学一起使我们能够深入了解自然的细节以及如何制造事物。与过去几年一样，数据科学的先驱对世界产生了不可思议的影响，在数据传播和分析过程中，数据和分析已被用来推动重大变化。数据分析的最早历史应用之一是在1852年伦敦霍乱爆发期间。最早由数据驱动的流行病学家之一约翰·斯诺（John Snow）能够对伦敦发生的死亡进行地理空间分析，从而隔离了疾病的来源。依靠他的分析，当局能够针对性地采取干预措施，以迅速检查该流行病的蔓延。

让我们评估数据

事实证明，通过数据分析系统运行模型可以近似估计趋势如何发展。SIR模型就是一个例子。它是一种流行病学模型，用于计算封闭人群中随着时间推移感染传染病的理论人数。该模型使用耦合方程来分析易感人群S（t），感染人群I（t）和恢复R（t）的人数。Kermack-McKendrick模型是最简单的SIR模型之一。Kermack-McKendrick流行病模型被认为是许多其他隔离模型的基础。在这方面，我发现Ettore Mariotti的分析非常有趣。

首先，要考虑一个岛屿，即我们的系统，不允许人们进出。每个人在给定时间都可以处于以下状态之一：“易感”，“感染”和“已康复”，因此缩写为SIR，因为从未患过该病（S）的人很有可能会生病并在一定时间内感染（I），然后恢复（R）。就新型冠状病毒而言，将模型扩展为附加状态“已暴露”是适当的，以包括具有病毒但尚未感染的人（SEIR模型）。

图1：SEIR模型

该模型考虑了两个因素：病毒的动力学和个体之间的相互作用。后者非常复杂，并且需要像上一段中所述的技术。有了这些，就可以定义R0参数，该参数表示被感染者可能感染的人数。

例如，假设某人A生病并且我们的系统的R0 = 2。这意味着A将感染两个人。这两个人将依次感染四个人，每个人将另外感染两个人（因此4 * 2 = 8），依此类推。这凸显了该疾病的传播是乘法而不是累加的事实。R0可以捕获三种基本情况，如图2所示。

图2：R0模型

学校，体育馆等的关闭，减少了人们的社交互动，从而降低了R0。健康系统是有限的，将这个参数降低到1以下非常重要。如果R0> 1，则疾病传播；如果R0 <1，则疾病消失。可以合理地期望政府对人们的流动性施加更严格的限制，以减少R0。

重要的是要注意，R0衡量的是疾病的潜在传播途径，而不是疾病传播的速度。考虑流感病毒的普遍性，其R0仅为1.3。高R0是引起关注的原因，而不是引起恐慌的原因。

R0是平均值，因此可能会受到超级吊具事件等因素的影响。超级传播者是指感染了很多人的受感染的个人。在SARS和MERS流行期间以及当前的新型冠状病毒期间，发生了超级传播事件。此类事件不一定是一个坏兆头，因为它们可能表明持续流行的人数减少了。超级传播者也可能更容易识别和遏制，因为他们的症状可能更严重。

简而言之，R0是移动目标。跟踪每个病例和疾病的传播非常困难，因此估计R0既复杂又具有挑战性。估算值经常随新数据的可用性而变化。

哪些技术解决方案可以减慢或终止新型冠状病毒的传播并控制R0？AI的使用以及手机GPS运动的数据，可以创建分析模型，以预测哪些社区更有可能发生未来的情况或需要紧急干预的社区。

大数据，人工智能和传感器

在流行的情况下，就质量和一致性而言，临床数据可能变化很大。这种并发症包括假阳性患者。大数据和AI可以用来检查是否符合隔离要求，而机器学习可以用于药物研究。这些只是新数字技术提供的一些解决冠状病毒紧急情况的解决方案。在亚洲，有许多通过使用数字技术实施干预措施的例子。

配备有智能扫描仪和照相机的无人机可以检测不符合隔离措施的人员，并可以检查人们的体温。在中国大陆和台湾使用智能相机可以拦截不戴口罩但可以进行实时热扫描以发现发烧病例的人员。

例如，中国公司SenseTime开发了一个即使戴面具也能扫描人脸的平台，而阿里巴巴则开发了基于AI的新型冠状病毒诊断系统。SenseTime是一家全球公司，致力于开发AI技术，以促进世界经济，社会和人类的美好明天。它也是全球资金最高，估值最高的AI纯游戏。

SenseTime宣布其非接触式温度检测软件已在北京，上海和深圳的地铁站，学校和公共中心实施。同时，阿里巴巴基于人工智能开发了针对新型冠状病毒的新诊断系统，该系统可通过计算机断层扫描（即CT扫描）检测新冠状病毒病例，准确率高达96％。

图3：病毒的进化

Graphen与哥伦比亚大学一起，正在尝试定义病毒每个基因定位的规范形式，并确定确切的变体。它使用模仿人类大脑功能的Ardi AI平台来存储这些突变数据并使之可视化。在右侧的可视化图中，每个红色节点代表一个病毒。每个绿色节点代表一组具有完全相同的基因组序列的病毒。单击红色节点可以查看病毒的信息，包括位置，性别，年龄等。

大数据控制的另一个有用工具是大数据。在紧急时期，它已被普遍用于改善监视系统，以绘制病毒传播图。

大数据的获取和处理要求设计用于收集和分析的新方法和新技术。特别是，我们可以区分大数据分析的四种类型或方法：

描述性分析，即用于描述业务流程或业务项目的当前和过去情况的方法和技术，以综合和图形方式表示活动的绩效指标；

预测分析，即使用回归分析和预测模型等数学技术帮助了解未来可能发生的数据分析工具；

规范分析，用于确定有效的战略和运营解决方案；

自动化分析，其中包括一些工具，这些工具可根据执行的分析结果自动，自动地执行所需的操作。

阿里巴巴还开发了一个应用程序（“支付宝健康代码”），该应用程序使用中国医疗保健系统提供的大数据来指示谁可以访问公共空间或不能访问公共空间。

BlueDot是一家位于多伦多的初创公司，它使用围绕人工智能构建的平台，已经开发了用于自动监控传染病传播及其预测的智能系统。在SARS传播期间，BlueDot平台已经取得了积极的成果。在2019年12月，BlueDot还提出了有关冠状病毒综合征严重程度的警报，事实证明这是正确的。在BlueDot使用的工具中，还有一些以NLP（自然语言处理）为名的技术，用于处理人们的语言和表达自己的方式。

Insilico Medicine是另一家致力于通过人工智能预防疾病的公司。Insilico Medicine正在开发下一代人工智能和深度学习方法，并将其应用于药物发现和药物开发过程的每个步骤。目前，它正在开发一项技术，该技术将告知医生有关可以抵抗冠状病毒的分子的信息。在最近分析了分子之后，Insilico Medicine系统可以提供有关抗击冠状病毒的信息。该初创企业目前正在开发疫苗开发项目中的信息数据库。

卫星分析技术已经发现，WeBank研究人员使用它们来识别钢厂中的热点，这些热点为该行业的复苏提供了重要信息。

在流行初期，这项分析表明，钢铁产量已降至产能的至少29％。但是到2月9日，它已经恢复到76％。然后研究人员研究了使用AI的其他类型的生产和商业活动。其中一项技术就是简单地计算大型公司停车场中的汽车数量。该分析表明，截至2月10日，上海的特斯拉汽车生产已完全恢复，而上海迪士尼乐园等旅游活动仍处于关闭状态。

2019年12月30日（左）和2020年1月29日的并排卫星图像显示，中国的钢铁行业活动仍在下降。通过分析GPS卫星数据，可以确定哪些人正在上下班。然后，该软件计算每个城市的通勤人数，并比较从农历新年开始的2019年给定日期和2020年相应日期的通勤人数。在这两种情况下，农历新年的通勤人数都大幅下降，但与2019年不同的是，假期后上班人数没有恢复。随着事情的逐步恢复，WeBank研究人员计算出，到2020年3月10日，大约75％的劳动力已恢复工作。根据这些曲线，研究人员得出结论，除武汉外，大多数中国工人将在3月底恢复工作。根据他们的研究，第一季度的经济增长将达到36％。

那些试图应对冠状病毒挑战的人在技术上有着重要的盟友。通过在紧急阶段进行测试的解决方案，将来可能成为标准。

本文来自：eetimes