Nouveau coronavirus (Covid-19) d'un type de syndrome respiratoire sévère aigu sévère (SRAS) et le coronavirus commune liée au froid. Combinaison de gros volumes de données et l'analyse prédictive, et l'intelligence artificielle, et une variété de capteurs thermiques, devrait contrôler efficacement la propagation de l'épidémie du SRAS, de sorte qu'il réduit le nombre de cas de décès.

En raison de l'énergie actuelle pour la détection de ce virus est limitée, souvent ne peut pas déterminer exactement combien le nombre de patients infectés, ce qui rend le danger réel de ce virus est encore douteux. Les techniques d'analyse des données pour appuyer épidémiologues contribution décisive.

L'analyse des données et mathématiques car elle joue un rôle fondamental. Comme les années précédentes, le pionnier de la science de l'information pour une portée considérable impact sur le monde, à l'occasion de la diffusion de la maladie, afin de promouvoir l'utilisation des informations et des analyses sur des changements importants et de progrès.

D'un point de vue historique du développement de la piste, l'une des premières applications d'analyse de données dans l'épidémie de choléra Broad Street 1854 à l'événement de Londres (1854 Broad Street épidémie de choléra). L'un des premiers épidémiologiste axée sur l'information John Snow (John Snow a) la conduite de l'analyse géospatiale pour mort à Londres, isolant ainsi la source de la maladie. Selon l'analyse de John Snow, les autorités britanniques de prendre des mesures de précaution afin de précision, saisir rapidement la propagation des maladies infectieuses.

Comment évaluer l'information?

Effectuer une variété de modèles à travers le système d'analyse de données, il a été prouvé pour évaluer généralement les tendances de développement. L'exemple le plus commun de « Susceptible - Infection - Réhabilitation » (Susceptible-Infective-recouvrée; SIR) modèle, ce modèle est utilisé pour calculer l'épidémiologie « dans un espace clos avec la présence de cas contagieux, l'infection par le en augmentant le nombre de théorique ». Analyse nombre sensible S (t), le nombre de I infecté (t) et le nombre de récupéré R (t) le modèle en utilisant les équations couplées. L'un des SIR modèle plus simple est le modèle Kermack-McKendrick, le modèle épidémique a également été considéré comme la base pour de nombreux autres modèles analytiques similaires, que je trouve l'analyse la plus intéressante Mariotti Ettore.

Tout d'abord, il doit y avoir une île, que les gens ne peuvent pas être libre accès au système. Dans un certain temps, tout le monde il peut y avoir l'un des états suivants: sensibles, infectés et de réadaptation, parce que cette maladie n'a jamais été la personne (S) et l'incidence est susceptible d'être infecté (I) à un moment et réadaptation (R). En termes de Covid-19, il est plus approprié pour une augmentation du modèle SIR « a été exposé » à cette fin (exposé) état, qui comprend (asymptomatique avec l'original) infecté par le virus, mais pas encore diagnostiqué - modèle SEIR.

Figure 1: Modèle SEIR (Source: triplebyte.com)

Le modèle SEIR tient compte de deux facteurs: l'interaction dynamique entre le virus et les individus. Ce dernier est extrêmement complexe, ce qui nécessite l'utilisation de techniques d'analyse des données. Grâce à ces modèles et technologies, afin que nous puissions définir les paramètres utilisés pour R0, indiquer le nombre de personnes qui peuvent être infectés chaque infection.

Par exemple, supposons qu'une personne Une incidence, alors que le système 2 = R0, ce qui signifie que A 2 sera transmis à personne. Ce 2 à 4 personnes étaient des personnes infectées, qui étaient 4 personnes seront ensuite transmises à personne 2 (donc 4 x 2 = 8), et ainsi de suite. Cela met en évidence la maladie est la multiplication rapide plutôt que le mode d'accumulation diffuse. 3 situation de base R0 montre la figure 2 peut se produire.

Figure 2: conditions de base R0 (Source: Triplebyte.com)

Proche écoles, salles de sport, afin de réduire l'interaction sociale des gens, ce qui réduit le R0. Le système médical est limité, par conséquent, ce paramètre est réduite à moins de 1 extrêmement important. Si R0 >  1, la maladie se propage, que lorsque R0 <  01h00, pour faire disparaître la maladie. Par conséquent, pour réduire R0, nous pouvons raisonnablement espérer que le gouvernement d'adopter des politiques plus strictes pour limiter les actions des personnes.

Il est à noter que, R0 est une mesure de la transmission potentielle de la maladie, plutôt que la vitesse de propagation de la maladie. virus de la grippe le point de vue universel, il est seulement 1,3 R0. R0 valeur est trop élevée cause de préoccupation des masses, plutôt que la cause de la panique.

Est une moyenne R0, et donc peut être affectée par des facteurs tels que Super-barres de flèche. Super épandeurs fait référence à une personne infectée infectée à un grand nombre de personnes. Au cours de la période épidémique MERS SRAS et la grippe pandémique et Covid-19, le nombre d'incidents liés aux super-épandeurs passé. Ce type d'événement est pas nécessairement un mauvais signe, car ils peuvent montrer le nombre de personnes qui continuent à faire l'épidémie réduite. Et super-épandeurs peuvent être plus faciles à contrôler et de freiner parce que leurs symptômes peuvent être très graves.

En bref, R0 est en constante évolution des paramètres. Suivi de la propagation des cas confirmés et chaque maladie est extrêmement difficile, par conséquent, les estimations à la fois complexe R0 et stimulant. Ses estimations changent souvent de nouvelles informations deviennent disponibles.

Alors, quelles solutions techniques peuvent ralentir ou d'arrêter Covid-19 et contrôler efficacement la propagation de R0? Bien sûr, en utilisant la dernière technologie AI avec des données GPS de téléphone mobile, vous pouvez créer des modèles d'analyse utilisés pour prédire quelle communauté est plus susceptible de se produire dans l'état de l'infection future ou ce que les besoins de la communauté à prendre des mesures urgentes et la désinfection.

Les données volumineuses, capteur AI

En ce qui concerne les maladies infectieuses, les changements de données cliniques de la qualité et la cohérence peut être grande, même chez les patients avec faux positifs se produisent. Big Data et AI peuvent être utilisés pour vérifier si les exigences d'isolement, et l'apprentissage de la machine peuvent être utilisés dans la recherche pharmaceutique. Ce sont des nouvelles technologies numériques pour atténuer les urgences coronavirus et des solutions développées, comme de nombreux pays d'Asie, utilise également la technologie numérique mis en uvre avec succès diverses mesures de prévention.

Scanners et appareils photo équipés d'un système de drones intelligents être utilisés pour détecter ces personnes ne sont pas conformes aux mesures de quarantaine, mais aussi pour mesurer la température corporelle des personnes. Tels que la Chine continentale et Taiwan utilisent des caméras intelligentes intercepteur ne portent des masques tout en effectuant capteur thermique en temps réel pour détecter s'il y a des cas de fièvre.

Par exemple, la Chine a développé une société AI SenseTime portait même des masques peuvent scanner le visage de la plate-forme, Alibaba (Alibaba) développe un nouveau type de système de diagnostic basé coronavirus AI. SenseTime logiciel de détection de température sans contact a été mis en place à Beijing, Shanghai et la station de métro de Shenzhen, les écoles et les centres publics. Pendant ce temps, le développement Alibaba Covid-19 système de diagnostic basé sur l'IA par tomographie assistée par ordinateur (par exemple, CT scan) pour détecter si la nouvelle infection par le coronavirus, aurait jusqu'à taux de précision de 96%.

Figure 3: L'évolution du virus (Source: graphen.ai)

collaboration graphène avec l'Université de Columbia (Columbia University), essayez définition formelle typique de chaque séquençage des gènes viraux et la figure de ses variantes. Il utilise une simulation de la fonction du cerveau humain de la plate-forme Ardi AI, le stockage de données, et ces variations sont présentées dans la visualisation. Dans la figure 3, chacun des points rouges représente un virus, un point vert représente le même groupe de virus ayant une séquence du génome. Cliquez sur le point rouge peut également afficher les informations de virus, y compris l'emplacement, le sexe et l'âge.

Big Data est un autre outil efficace pour lutter contre l'épidémie. En cas d'urgence, il a été largement utilisé pour améliorer le système de surveillance, de cartographier la propagation du virus du tableau.

La capture et le traitement de grandes quantités de données, la nécessité de concevoir une nouvelle méthode de collecte et d'analyse et de nouvelles technologies. Par exemple, quatre grands ou le type de méthodes d'analyse des données:

 
• Analyse descriptive: Qu'est-il arrivé? Description des processus d'affaires ou des programmes aujourd'hui et dans le passé, le point de vue présenté dans un indicateurs intégrés et de performance des activités;
• Analyse prédictive: Qu'est-ce qui va se passer? Que l'utilisation de techniques mathématiques telles que les modèles d'analyse de régression et de prévision pour aider à comprendre l'outil d'analyse de données pour les événements futurs qui peuvent se produire;
• Analyse Normative: Que faut-il faire? Pour déterminer des stratégies efficaces et des solutions opérationnelles;
• Analyse automatisée: Outils effectuer automatiquement l'action souhaitée et l'action sur la base des résultats de l'analyse est effectuée.

Alibaba Alipay Code de la santé a également mis au point une ligne d'application (App), avec un grand système de soins de santé chinois de fournir des données indiquant qui peuvent ou un accès restreint à l'espace public.

BlueDot de Toronto construit en utilisant la plate-forme AI pour développer le système intelligent peut automatiquement surveiller et de prévoir la propagation des maladies infectieuses. Au cours de la propagation du SRAS, la plate-forme BlueDot a donné des résultats concrets. Décembre 2019, BlueDot une fois mis en garde contre la gravité des symptômes de coronavirus, maintenant a également confirmé son exactitude. BlueDot utilisé dans l'outil, il y a certaines utilisations des techniques de traitement du langage naturel (NLP) peuvent être utilisés pour traiter les gens et l'expression de la langue.

société de biotechnologie américaine Insilico médecine AI se sont également engagés à la prévention de la maladie. La société développe la prochaine génération de l'IA et de l'approche de l'apprentissage en profondeur, et appliquée à la découverte de médicaments et le processus de développement de chaque étape. Le développement actuel des nouvelles technologies Insilico médecine, l'avenir sera utilisé pour la façon dont les médecins recommandent contre l'information molécules de coronavirus. Après l'analyse moléculaire récente, le système de médecine Insilico est en mesure de fournir des informations de rétroaction sur la façon d'être efficace contre le coronavirus. La société de démarrage développe une base de données pour fournir des informations relatives aux projets de développement de vaccins.

les chercheurs Webank utilisent l'analyse de la technologie par satellite, a confirmé que l'aciérie où chaude, fournissent des informations importantes pour l'industrie de la récupération.

Au début de la prévalence de l'épidémie, cette analyse montre que la production d'acier réduit à 29% du niveau de capacité minimum. Pour restaurer 9 Février à 76%. Ensuite, les chercheurs de se concentrer sur d'autres types d'activités de production et d'affaires à l'aide de l'IA, dont un est simplement de calculer le nombre de voitures pour un grand parking de l'entreprise beaucoup. Cette analyse a montré que, en date du 10 Février, à Shanghai Tesla (Tesla) La production automobile a complètement récupéré, tandis que Shanghai Disneyland (Shanghai Disneyland) et d'autres attractions touristiques sont encore fermés.

Figure 4: Comparaison du 30 Décembre, 2019 (à gauche) et des images satellites côte à côte 202029 Janvier montrent que l'activité de l'industrie sidérurgique de la Chine est encore à un niveau bas (Source: spectrum.ieee.org)

En analysant les données satellites GPS, vous pouvez également déterminer que les gens font la navette. Le logiciel peut être utilisé pour calculer le nombre de personnes qui se rendaient dans chaque ville, et de comparer le nombre de navetteurs en 2019 et 2020, la même date. Que ce soit 2019 ou 2020, le nombre de navetteurs pendant le nouvel an lunaire chinois sont sensiblement réduites, mais par rapport à 2019, le nombre de travaux après les vacances en 2020 n'a pas récupéré. Avec la situation épidémique progressivement sous contrôle, les chercheurs ont également calculé que Webank en date du 10 Mars de cette année, la Chine a environ 75% des employés à retourner au travail. Selon ces courbes à prédire, les chercheurs ont conclu que, en plus de Wuhan, la majorité des travailleurs chinois reprendra ses travaux à la fin de Mars. De plus, les chercheurs et la croissance économique attendue au cours du premier trimestre de cette année atteindra 36%.

Aujourd'hui, les scientifiques et les chercheurs du monde entier tentent de surmonter les défis Covid-19, les nouvelles technologies deviennent son soutien favorable. Le test réussi des technologies et des solutions d'urgence, devrait devenir la future norme de l'industrie.

Posté Aspencore son compilateur d'origine EE Times: Susan Hong Zebian: Elaine Lin