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Usando o AI para lutar COVID-19

O coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2) pertence à família de Coronavirdiae e pode ser caracterizado como um vírus único-encalhado positivo-sentido do RNA, que contamine principalmente pássaros, mamíferos, e seres humanos. SARS-CoV-2, que emergiu em Wuhan, China, doença 2019 de Coronavirus das causas (COVID-19). Até agora, houve aproximadamente 173 milhão infecções confirmadas no mundo inteiro, com uma taxa de mortalidade de 2,19%.

Para abordar SARS-CoV-2, os cientistas desenvolveram um punhado das vacinas que visam directamente o vírus ou obstruem sua entrada no corpo. Contudo, não há nenhum tratamento novo disponível para a doença COVID-19, e a maioria das terapias clínicas são lidar visado com os sintomas. Diversas drogas repurposed, tais como o remdesivir, foram testadas e aprovadas para tratar os pacientes COVID-19 severos.

Devido à falta de tratamentos específicos, pesquisa é ainda corrente em desenvolver terapias novas.

A inteligência artificial (AI) foi encontrada ser um método eficaz de endereçar várias edições em uma variedade de campos, assim que é facilmente aparente que é poço - serido a ajudar COVID-19.

Um estudo baseado em Taiwan e publicado no jornal de focos clínicos da medicina no papel do AI em controlar COVID-19 com a análise das imagens digitais, a clínica e do laboratório tal como a selecção e o diagnóstico.

Aplicação do AI para lutar COVID-19
Aplicação do AI para lutar COVID-19

Modelos do AI

Com os algoritmos do AI que ilustram capacidades em prever e em diagnosticar tendências epidemiológicas das doenças, é possível que pode igualmente ser aplicado para combater COVID-19.

O papel do taiwanês esboça uma vista geral dos algoritmos do AI que são executado da floresta aleatória, de um algoritmo diverso e alto-funcionando simples fundado pelo estanho Kam Ho. Este algoritmo trabalha gerando árvores de decisão múltiplas e calculando a média as a fim fazer uma previsão exacta.

Há igualmente outros algoritmos de aprendizagem da máquina tais como a máquina do vector do apoio (SVM), que é utilizada geralmente em problemas da classificação e da regressão, ou o algoritmo circunvolucional da rede (CNN) neural que consiste em diversas camadas de rede tais como a entrada, a associação circunvolucional, máxima, a associação da média, e as camadas da saída. O modelo do CNN provou o desempenho eficiente, e este potentiates seu uso em um ajuste clínico para COVID-19.

As redes neurais artificiais (ANNs) são uma das ferramentas principais no AI. As redes neurais usadas em ANNs são modeladas após os neurônios de um cérebro biológico.

Potencial para COVID-19

Com taxas de infecção do vírus SARS-CoV-2 que sobe rapidamente através dos países no mundo inteiro, a dependência em sistemas de saúde foi imensa. Esta dependência causou uma falta das bases para pacientes severamente contaminados assim como fontes limitadas. As imagens de Digitas tais como raios X e varreduras do CT podem ser usadas para detectar anomalias nos pacientes COVID-19, e recentemente profundamente aprender mostrou que as imagens digitais podem ser usadas para detectar exactamente a doença própria.

O papel ilustra como a revelação do AI pode ser usada para ajudar a médicos a seleccionar eficazmente os pacientes COVID-19 e o auxílio com a conseqüência das fontes limitadas que podem acontecer durante pandemias.

O estudo menciona um papel por Kumar e outros, que desenvolveu um sistema de classificação aprender-baseado máquina para prever resultados para pacientes contaminados. Adicionalmente, Karim desenvolveu e outros um modelo de aprendizagem profundo explicável da previsão usando 15.959 imagens da radiografia da caixa de três categorias de pacientes (COVID-19, normal, e pneumonia), e em cima da avaliação de seu modelo, os resultados positivos pareceram conduzir a precisão e o aviso.

Limitações de exploração do AI

Embora o AI possa ser vantajoso para COVID-19, os esboços do estudo como o uso destes modelos da aprendizagem de máquina tais como o CNN em um ajuste clínico pode ter limitações.

A pesquisa do AI que é a base destas aplicações falta um tamanho da amostra representativo, uma validação externo, assim como uma avaliação modelo apropriada que sugira que seja incerta para o uso clínico.

Um alto nível da polarização pode esta presente nos estudos que examinam o uso destes algoritmos, e assim seus resultados em ajustes clínicos podem ser incertos.

Contudo, com muitos pacientes que são hospitalizado devido às infecções COVID-19 severas, o AI poderia ajudar a identificar predictors para a severidade da doença, que pode ajudar médicos e trabalhadores dos cuidados médicos com a triagem aos processar e permitir de dar a prioridade aos pacientes baseados no risco da severidade e da mortalidade.

Esta aplicação foi explorada pelo Cai e outros, que usou imagens do CT de pacientes contaminados para desenvolver um modelo da previsão que estratificasse a severidade da doença nos grupos, incluindo o moderado, severo, e casos críticos.

A revisão de Taiwan explora como a aplicação do AI poderia ajudar com taxas de infecção COVID-19 com seu uso na severidade e na mortalidade de predição da doença assim como outras tarefas tais como a detecção COVID-19 e drogas repurposing encontrar candidatos eficazes da droga.

O papel conclui que embora estas aplicações sejam significativas para COVID-19, mais pesquisa nesta área está exigida para avaliar a eficácia real de usar modelos do AI em um ajuste clínico da real-vida.

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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