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Facendo uso di AI per combattere COVID-19

Il coronavirus 2 (SARS-CoV-2) di sindrome respiratorio acuto severo appartiene alla famiglia di Coronavirdiae e può essere caratterizzato come virus a RNA unico incagliato positivo-senso, che pricipalmente infetta gli uccelli, i mammiferi e gli esseri umani. SARS-CoV-2, che è emerso a Wuhan, Cina, malattia 2019 (COVID-19) di Coronavirus di cause. Fin qui, ci sono stati circa 173 milione infezioni confermate universalmente, con un tasso di mortalità di 2,19%.

Per affrontare SARS-CoV-2, gli scienziati hanno sviluppato una manciata di vaccini che direttamente mirano al virus o bloccano la sua entrata nell'organismo. Tuttavia, non ci sono i nuovi trattamenti disponibili per la malattia COVID-19 e la maggior parte delle terapie cliniche sono fare fronte puntato su ai sintomi. Parecchie droghe repurposed, quale remdesivir, sono state provate ed approvato state per curare i pazienti severi COVID-19.

dovuto la mancanza di trattamenti specifici, la ricerca è ancora in corso nello sviluppare le terapie innovarici.

L'intelligenza artificiale (AI) è stata trovata essere un efficace metodo di affrontare le varie emissioni in vari campi, in modo da è facilmente evidente che è ben adattata a assistere COVID-19.

Uno studio basato su Taiwan e pubblicato nel giornale dei fuochi clinici della medicina sul ruolo di AI nella gestione del COVID-19 con analisi clinica e del laboratorio di immagini digitali, quali selezione e la diagnosi.

Applicazione di AI per combattere COVID-19
Applicazione di AI per combattere COVID-19

Modelli di AI

Con gli algoritmi di AI che illustrano le abilità nella predizione e nella diagnostica delle tendenze epidemiologiche delle malattie, è possibile che possa anche applicarsi per combattere COVID-19.

Il documento dell'abitante di Taiwan descrive una generalità degli algoritmi di AI che si allontanano dalla foresta casuale, da un diverso ed algoritmo difunzionamento semplice fondato da stagno Kam uff. Questo algoritmo funziona generando gli alberi di decisione multipli e facendoli la media per fare una previsione accurata.

Ci sono egualmente altri algoritmi di apprendimento automatico quali il commputer di vettore di sostegno (SVM), che è utilizzato solitamente nei problemi di regressione e di classificazione, o l'algoritmo dell'avvolgimento della rete (CNN) neurale che consiste di parecchi livelli di rete quali input, la riunione dell'avvolgimento e massima, la riunione di media ed i livelli dell'output. Il modello di CNN ha provato la prestazione efficiente e questo rafforza il suo uso in una regolazione clinica per COVID-19.

Le reti neurali artificiali (ANNs) sono uno degli strumenti principali nel AI. Le reti neurali utilizzate in ANNs sono modellate dopo i neuroni di un cervello biologico.

Potenziale per COVID-19

Con i gradi di infezione del virus SARS-CoV-2 che saetta in alto attraverso i paesi universalmente, la dipendenza dai sistemi sanitari è stata immensa. Questa dipendenza ha causato una mancanza di letti per i pazienti severamente infettati come pure le offerte limitate. Le immagini di Digital quali i raggi x e le scansioni di CT possono essere usate per individuare le anomalie in pazienti COVID-19 e recentemente in profondità imparare ha indicato che le immagini digitali possono essere usate per diagnosticare esattamente la malattia stessa.

L'articolo illustra come lo sviluppo di AI può essere usato per assistere i medici per schermare i pazienti COVID-19 efficacemente e l'aiuto con la conseguenza delle offerte limitate che possono accadere durante le pandemie.

Lo studio cita un documento scritto di Kumar et al., che ha messo a punto ad un sistema basato imparare a macchina di classificazione per predire i risultati per i pazienti infettati. Ulteriormente, Karim et al. ha sviluppato un modello d'apprendimento profondo spiegabile di previsione facendo uso di 15.959 immagini della radiografia del torace da tre categorie di pazienti (COVID-19, normale e polmonite) e sopra la valutazione del loro modello, i risultati positivi sono sembrato determinare la precisione ed il richiamo.

Limitazioni d'esplorazione di AI

Sebbene il AI possa essere vantaggioso per COVID-19, i profili di studio come l'uso di questi modelli di apprendimento automatico quale il CNN in una regolazione clinica può presentare le limitazioni.

La ricerca di AI che è alla base di queste applicazioni manca di una dimensione del campione rappresentativo, di una convalida esterna come pure di una valutazione di modello appropriata che suggerisce che sia stata inaffidabile per uso clinico.

Un alto livello di tendenziosità può essere presente negli studi che esaminano l'uso di questi algoritmi e così i loro risultati nelle impostazioni cliniche possono essere inaffidabili.

Tuttavia, con molti pazienti che sono ospedalizzato dovuto le infezioni severe COVID-19, il AI potrebbe contribuire ad identificare i preannunciatori per la severità di malattia, che può aiutare i medici ed i lavoratori di sanità con la valutazione ad elaborarli e permettere a di dare la priorità ai pazienti basati sul rischio della mortalità e della severità.

Questa applicazione è stata esplorata da Cai et al., che ha usato le immagini di CT dei pazienti infettati per sviluppare un modello di previsione che stratifica la severità di malattia nei gruppi, compreso il moderato, severo ed i casi critici.

L'esame da Taiwan esplora come l'applicazione di AI potrebbe aiutare con i gradi di infezione COVID-19 con il suo uso nella severità e nella mortalità di predizione di malattia come pure altre mansioni quali rilevazione COVID-19 e le droghe repurposing trovare gli efficaci candidati della droga.

Il documento conclude che sebbene queste applicazioni siano state significative per COVID-19, la più ricerca in questa area è richiesta per valutare l'efficacia reale di utilizzare i modelli di AI in una regolazione clinica in vivo.

Journal reference:
  • Islam, M., Poly, T., Alsinglawi, B., Lin, M., Hsu, M. and Li, Y., 2021. A State-of-the-Art Survey on Artificial Intelligence to Fight COVID-19. Journal of Clinical Medicine, 10(9), p.1961. https://www.mdpi.com/2077-0383/10/9/1961/htm
Marzia Khan

Written by

Marzia Khan

Marzia Khan is a lover of scientific research and innovation. She immerses herself in literature and novel therapeutics which she does through her position on the Royal Free Ethical Review Board. Marzia has a MSc in Nanotechnology and Regenerative Medicine as well as a BSc in Biomedical Sciences. She is currently working in the NHS and is engaging in a scientific innovation program.

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