Covid-19
2020 г. беше странна година с вируса Covid-19. Медицинските техници и учени по целия свят са в процес на опити да намерят ваксина и да я съдържат. Това е важно не само за човешкия живот, но и за бизнеса и въздействието, което е оказало в световен мащаб.
COVID-19
Според Коронавстати към 21 септември 2020 г. във Великобритания понастоящем има общо 398 625 инфекции и смъртност от 41 788. Настоящата смъртност от малко над 10% от всички случаи е тревожна. Установено е, че разпространението е експоненциално. Следователно ограничаването е жизненоважно, в технологичния свят ИИ се използва за подпомагане на откриването и ограничаването на ваксини. AI може да се използва за по-бързо намиране на правилните ваксинации, като се анализират предишни въз основа на подобни протеинови структури на инфекцията и разпространението.
Здравните центрове все повече използват изкуствен интелект. Системите за сканиране на рентгенови лъчи на гърдите могат автоматично да откриват вируса и да използват разпознаването на изображения, използвайки способностите на AI. AI предлага много по-бърза обработка. След това регулаторните органи и правителствените агенции събират данните и ги предоставят на разположение в множество организации. Изследователите и микробиолозите използват тези данни и други данни за създаване на по-добри лекарства, анализиращи въздействието на лекарствата и идентифициращи вируса и други бактерии, като Médecins Sans Frontières.
Лекари без граници и Tenserflow Lite
TensorFlow
Пример за използването на потенциална употреба на изкуствен интелект при намирането на ваксина може да се намери от текущите медицински изследвания за идентифициране на бактерии, както се вижда в това YouTube Video . Médecins Sans Frontières е благотворителна организация, предоставяща медицински грижи по целия свят, предписваща набор от антибиотици в над 70 страни. Те са открили, че все повече пациенти са заразени с мултирезистентни бактерии. Възможно е същата концепция да се използва за Covid-19, при използването им на AI и Googles TensorFlow. TensorFlow е безплатната оферта за изкуствен интелект с отворен код от Google и, TensorFlow Lite (използва се от Médecins Sans Frontières), мобилната версия е достъпна за изтегляне на iOS и Android.
Това, което Médecins Sans Frontières откриха, е, че пациентите често получават грешни антибиотици, поради невъзможност да се идентифицира точно вирусът, с който пациентът може да бъде заразен. Те използват TensorFlow, за да помогнат да се идентифицират правилните антибиотици за техните пациенти.
Това поражда няколко предизвикателства. За да се идентифицират бактериите, са необходими множество тестове, за да се знае с кой тип бактерии имат работа. Има допълнителна стъпка, която е да се интерпретират резултатите в много от страните, в които работят Médecins Sans Frontières. За съжаление, няма достатъчно опитен персонал по микробиолог, който да направи тези тълкувания. AI може да бъде потенциално решение на този проблем, тъй като вместо да заместват персонала на микробиолозите, те помагат на съществуващия персонал да интерпретира тестовете за диагностика в по-кратки срокове, като използват TensorFlow lite, който се предлага на редица мобилни телефони, във всички техни клиники . Не е необходимо приложението да е онлайн, така че може да се използва в райони с лоша зона на сигнала.
TensorFlow използва компютърно зрение и машинно обучение с помощта на Python за откриване на взаимодействия между бактерии и антибиотици, като използва единствено изображение на чашата на Петри. В резултат на използването на тази технология Médecins Sans Frontières успяха да обучат модел за тестване в рамките на няколко дни. Освен това се оказа изненадващо бързо и лесно за постигане. Те са разработили прототип, целящ да направи диагностичните тестове достъпни, лесни и достъпни по целия свят. Това приложение може да промени играта в помощ на милиони хора по целия свят, особено ако може да се адаптира в лов за ваксина за Covid-19, както и много други заболявания. Също така може да помогне за предоставяне на съвети относно най-добрите управленски практики.
Той работи чрез откриване на обекти, като използва предварително анотирани изображения на болестни бактерии и извършва сравнения със снимка на петри. Той може да прави прогнози за по-малко от една секунда. Красотата на системата, която TensorFlow предоставя е, че вместо да се налага да пишете хиляди редове код, има библиотека от функции, които позволяват изграждането на различни архитектури, за много по-малко време. Той може да свие тези селски мрежи, за да може да се побере на мобилно устройство. Човешкият принос е от решаващо значение за процеса. Той може да премине през стотици милиони изображения много бързо и може да бъде адаптиран да създава различни видове невронни мрежи.
В търсенето на ваксина за Covid-19, стратегията, използвана от Médecins Sans Frontières, може да бъде добро начало в използването на AI с помощта на TenserFlow.
Пример за TensorFlow Lite на Android
TensorFlow ви позволява бързо да стартирате модели за машинно обучение на мобилни устройства с ниска латентност, така че можете да извършвате класификации, без да е необходимо да правите многократни мрежови повиквания към сървър. Той е достъпен за Android и iOS чрез C ++ API. Има Java обвивка за устройства с Android, която може да я поддържа. Интерпретаторът използва API за невронни мрежи на Android за хардуерно ускорение.
Приложението е изградено с помощта на мобилен мрежов модел. Мобилните мрежи са малки и използват малко енергия. Моделите могат да бъдат проектирани да отговарят на няколко случая на употреба, като например откриване на обекти, като например различни видове растения или дървета. Осигурява фино класифициране. Има няколко предварително обучени модела, които не могат да се използват.
При първата работа с TensorFlow lite се препоръчва да работите с тези предварително изградени модели. TensorFlow Lite обаче все още не поддържа всички функции на пълноценния TensorFlow.
За да използвате TensorFlow на мобилно устройство, трябва да включите библиотеките TensorFlow lite. Това се постига чрез редактиране на вашия builds gradle файл, за да сте сигурни, че ги включвате. Следващата стъпка е да импортирате интерпретатор на TensorFlow. Интерпретаторът зарежда модел и ви позволява да го стартирате, като му предоставя набор от входове. TensorFlow lite изпълнява модела и записва изходите. Това е прост процес, въпреки че технологията зад него е сложна.
Моделът трябва да се съхранява в активите на приложението. След това кодът ще прочете модела директно от там, въпреки че модел може да бъде зареден от всяко място. След като моделът бъде зареден, интерпретатор може да бъде създаден.
В случай на медицински изследвания приложението чете кадри от камерата и ги превръща в изображения. Тези изображения (в случая на Médecins Sans Frontières, петриево блюдо) се използват като входни данни за модела, който извежда върнати стойности. Тези стойности са индекс за подходящия етикет (в този случай идентифициране на бактерии) и хилядите предварително подготвени, коментирани изображения ще съответстват на този етикет.
Можете да научите повече за обучението на модели TensorFlow в това видео ръководство за стартиране на TensorFlow Models на Android.
Откриване на Covid-19 с помощта на UiPath Fabric
Рентгенова снимка на гръдния кош
UiPath е компания, специализирана в AI решения за автоматизация. Изследователи от Университета на Ватерло и Дарвин са използвали UiPath Fabric, която е инициатива с отворен код, за да проектират модел на невронна мрежа за откриване на случаи на COVID-19, използвайки рентгенови изображения на гръдния кош. Моделът е обучен на публично достъпен набор от данни, състоящ се от 76 изображения от пациенти с covid 19 както е илюстрирано в това видеоклипче You Tube.
Работният процес е прост, състоящ се от файл и рентгеново изображение. Те се изпращат към модела за машинно обучение, който извежда резултатите. Приложението иска изображение. Това е всичко, от което се нуждаете, за да обучите модела от хора без болест и да правите разлика между хората с пневмония и хората с COVID-19. Резултатът е резултат от класификация на машинното обучение.
Така че, за всяко гръдно рентгеново или CT сканиране, софтуерът предвижда, че изображението идва от пациент с Covid-19. На този етап от изследването това не е производствена версия, а предварителен експеримент.
AI се използва за подпомагане на изследвания за съдържанието на Covid-19 и евентуално за откриване на вирус. Мобилните приложения, като TensorFlow Lite, могат да проверят дали даден индивид има вируса, като подаде някакъв потребителски вход, получавайки автоматично данни за местоположението си и ги оценява на степен на риск. Можете да си представите ситуация, при която, ако потвърденото мобилно местоположение на пациента винаги е известно, правителството може да предупреди хората, които са били в контакт със споменатото лице. Това е известно като „Проследяване и проследяване“.
Берт , друга инициатива на Google AI, се прилага към този обширен набор от данни за извличане на полезна информация за вируса, като се използва обработка на естествен език (NLP). NLP може да се използва за разбиране на протеиновата структура и за по-бързо развитие на потенциалните ваксинации, включително предоставяне на информация за областите, в които хората са засегнати.
Това също трябва да помогне на микробиолозите да разберат възможностите за лечение, като вземат предвид всички неблагоприятни ефекти и да определят точната доза. Берт разглежда думите и изреченията от двете посоки, отляво надясно и отдясно или отляво, за да могат да разберат и идентифицират конкретни думи в пълен контекст. Така че, с комбинация от AI модели, като TensorFlow и Bert for Natural language за обработка на микробиолози, може би ваксината за Covid-19 може да не е твърде далеч, но все още е в процес на разработка. AI се оказва полезен, както показаха тези примери, за да предостави решение на потенциална ваксина Covid-19 и способност за проследяване.
Етикети COVID-19 TensorFlow
