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Usando el AI para luchar COVID-19

El coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de la neumonía asiática pertenece a la familia de Coronavirdiae y se puede caracterizar como virus de una sola fila del ARN del positivo-sentido, que infecta principal pájaros, mamíferos, y a seres humanos. SARS-CoV-2, que emergió en Wuhan, China, enfermedad 2019 (COVID-19) de Coronavirus de las causas. Hasta la fecha, ha habido aproximadamente 173 millones de infecciones confirmadas por todo el mundo, con una tasa de mortalidad de 2,19%.

Para abordar SARS-CoV-2, los científicos desarrollaron un puñado de vacunas que apuntan directamente el virus o ciegan su asiento en la carrocería. Sin embargo, no hay nuevos tratamientos disponibles para la enfermedad COVID-19, y la mayor parte de las terapias clínicas son el hacer frente dirigido a los síntomas. Varias drogas repurposed, tales como remdesivir, se han probado y se han aprobado para tratar a los pacientes severos COVID-19.

Debido a la falta de tratamientos específicos, investigación está todavía en curso en desarrollar terapias nuevas.

Se ha encontrado la inteligencia (AI) artificial de ser un método efectivo de abordar diversas entregas en una variedad de campos, así que es fácilmente evidente que está bien adaptada a ayudar COVID-19.

Un estudio basado en Taiwán y publicado en el gorrón de los focos clínicos del remedio en el papel del AI en el manejo de COVID-19 con análisis de las imágenes digitales, clínico y del laboratorio tal como investigación y diagnosis.

Uso del AI para luchar COVID-19
Uso del AI para luchar COVID-19

Modelos del AI

Con los algoritmos del AI ilustrando capacidades en predecir y el diagnóstico de tendencias epidemiológicas de enfermedades, es posible que puede también ser aplicado para combate COVID-19.

El papel del taiwanés contornea una reseña de los algoritmos del AI que se ejecutan de bosque al azar, de un algoritmo diverso y de alto-funcionamiento simple fundado por el estaño Kam Ho. Este algoritmo trabaja generando árboles de decisión múltiples y haciendo un promedio de ellos para hacer una predicción exacta.

Hay también otros algoritmos de aprendizaje de máquina tales como máquina del vector del apoyo (SVM), que se utiliza generalmente en problemas de la clasificación y de la regresión, o el algoritmo circumvolucional (CNN) de la red neuronal que consiste en varias capas de red tales como entrada, reunión circumvolucional, máxima, reunión del promedio, y capas del rendimiento. El modelo de CNN ha probado funcionamiento eficiente, y éste refuerza su uso en una fijación clínica para COVID-19.

Las redes neuronales artificiales (ANNs) son una de las herramientas principales en el AI. Las redes neuronales usadas en ANNs se modelan después de las neuronas de un cerebro biológico.

Potencial para COVID-19

Con los índices de infección del virus SARS-CoV-2 que alcanzaba gran altura rápida y súbitamente a través de países por todo el mundo, la dependencia de los sistemas sanitarios ha sido inmensa. Esta dependencia ha causado una falta de bases para los pacientes así como las existencias limitadas seriamente infectados. Las imágenes de Digitaces tales como radiografías y exploraciones del CT se pueden utilizar para descubrir anormalidades en los pacientes COVID-19, y recientemente profundamente el aprendizaje ha mostrado que las imágenes digitales se pueden utilizar para descubrir la enfermedad sí mismo exacto.

El papel ilustra cómo el revelado del AI se puede utilizar para ayudar a médicos para revisar los pacientes COVID-19 efectivo y al ayudante con la consecuencia de las existencias limitadas que pueden suceso durante pandémicos.

El estudio menciona un papel por Kumar y otros, que desarrolló un sistema de clasificación aprender-basado máquina para predecir los resultados para los pacientes infectados. Además, Karim y otros desarrolló un modelo de aprendizaje profundo explicable de la predicción usando 15.959 imágenes de la radiografía del pecho a partir de tres categorías de los pacientes (COVID-19, normal, y de la pulmonía), y sobre la evaluación de su modelo, los resultados positivos aparecían impulsar la precisión y la llamada.

Limitaciones de exploración del AI

Aunque el AI pueda ser ventajoso para COVID-19, los contornos del estudio cómo el uso de estos modelos del aprendizaje de máquina tales como CNN en una fijación clínica puede tener limitaciones.

La investigación del AI que es la base de estos usos falta un tamaño de muestra representativa, una validación externa, así como una evaluación modelo apropiada que sugiera que fuera no fiable para el uso clínico.

Un alto nivel de polarización negativa puede estar presente en los estudios que examinan el uso de estos algoritmos, y así sus conclusión en fijaciones clínicas pueden ser no fiables.

Sin embargo, con muchos pacientes siendo hospitalizado debido a las infecciones severas COVID-19, el AI podría ayudar a determinar a los calculadores para la severidad de la enfermedad, que puede ayudar a médicos y a trabajadores de la atención sanitaria con la clasificación a tramitarlos y a permitir dar prioridad a los pacientes basados en riesgo de la severidad y de la mortalidad.

Este uso ha sido explorado por el Cai y otros, que utilizó imágenes del CT de pacientes infectados para desarrollar un modelo de la predicción que estratifica severidad de la enfermedad en grupos, incluyendo el moderado, severo, y casos críticos.

La revista de Taiwán explora cómo el uso del AI podría ayudar con índices de infección COVID-19 con su uso en severidad y mortalidad de la enfermedad que predecían así como otras tareas tales como detección COVID-19 y drogas repurposing de encontrar a candidatos efectivos de la droga.

El papel concluye que aunque estos usos fueran importantes para COVID-19, más investigación en esta área está requerida para fijar la eficacia real de usar modelos del AI en una fijación clínica de la vida real.

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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