Covid-19
2020 a fost un an ciudat cu virusul Covid-19. Tehnicienii medicali și oamenii de știință din întreaga lume sunt în proces de a încerca să găsească un vaccin și să îl conțină. Acest lucru nu este important doar pentru viața umană, ci pentru afaceri și impactul pe care l-a avut la nivel global.
COVID-19
Conform Coronavstats începând cu 21 septembrie 2020 în Regatul Unit, în prezent existau 398.625 infecții totale și un număr de decese de 41.788. Rata actuală a mortalității de puțin peste 10% din totalul cazurilor este alarmantă. S-a stabilit că răspândirea este exponențială. Prin urmare, izolare este vitală, în lumea tehnologiei, AI este folosit pentru a ajuta la descoperirea și izolarea vaccinurilor. AI poate fi utilizat pentru a găsi vaccinările corecte mai rapid, analizând cele anterioare pe baza unor structuri proteice similare ale infecției și răspândirii.
Centrele de sănătate folosesc din ce în ce mai mult Inteligența artificială. Sistemele de scanare cu raze X din piept pot detecta automat virusul și pot utiliza recunoașterea imaginii folosind capacitățile AI. AI oferă o procesare mult mai rapidă. Autoritățile de reglementare și agențiile guvernamentale colectează apoi datele și le pun la dispoziție în mai multe entități. Cercetătorii și microbiologii folosesc aceste date și alte date pentru a crea medicamente mai bune, analizând impactul medicamentelor și identificând virusul și alte bacterii, cum ar fi Medicii fără frontiere.
Medici fără frontiere și Tenserflow Lite
TensorFlow
Un exemplu de utilizare a utilizării potențiale a AI în găsirea unui vaccin poate fi găsit din cercetările medicale curente în identificarea bacteriilor, așa cum se vede în acest document Video YouTube . Medici fără frontiere este o organizație caritabilă care oferă îngrijiri medicale în întreaga lume, care prescrie o gamă de produse anti-biotice în peste 70 de țări. Au descoperit că un număr tot mai mare de pacienți sunt infectați cu bacterii multirezistente. Este posibil ca același concept să poată fi folosit și pentru Covid-19, în utilizarea lor de AI și Googles TensorFlow. TensorFlow este oferta gratuită și open-source AI de la Google și, TensorFlow Lite (utilizată de Medici fără frontiere), versiunea mobilă este disponibilă pentru descărcare pe iOS și Android.
Ceea ce a descoperit Medicii fără Frontiere este că pacienților li se administrează adesea antibiotice greșite, din cauza incapacității de a identifica exact virusul exact cu care poate fi infectat un pacient. Folosesc TensorFlow pentru a ajuta la identificarea antibioticelor corecte pentru pacienții lor.
Acest lucru aduce mai multe provocări. Pentru a identifica bacteriile, sunt necesare mai multe teste pentru a ști cu ce tip de bacterii au de-a face. Există un pas suplimentar care este interpretarea rezultatelor în multe dintre țările în care își desfășoară activitatea Medicii fără Frontiere. Din păcate, nu există suficient personal cu experiență în microbiologi pentru a face aceste interpretări. AI ar putea fi o soluție potențială la această problemă, prin faptul că, în loc să înlocuiască personalul microbiolog, ajută personalul existent să interpreteze testele de diagnostic într-un interval de timp mai scurt, utilizând TensorFlow lite care este disponibil pe o gamă de telefoane mobile, în toate clinicile lor. . Aplicația nu trebuie să fie online, deci poate fi utilizată în zone cu semnal slab.
TensorFlow folosește viziunea computerizată și învățarea automată folosind Python pentru a detecta interacțiunile dintre bacterii și antibiotice, folosind doar o imagine a vasului Petri. Ca urmare a utilizării acestei tehnologii, Medici fără Frontiere a reușit să instruiască un model de testare în câteva zile. De asemenea, sa dovedit a fi surprinzător de rapid și ușor de realizat. Ei au dezvoltat un prototip, cu scopul de a face testarea diagnosticului disponibilă, ușoară și accesibilă în întreaga lume. Această aplicație ar putea schimba jocul pentru a ajuta milioane de oameni din întreaga lume, mai ales dacă poate fi adaptată în vânătoarea unui vaccin pentru Covid-19, precum și în numeroase alte boli. De asemenea, poate ajuta la oferirea de sfaturi cu privire la cele mai bune practici de management.
Funcționează prin detectarea obiectelor, utilizând imagini pre-adnotate, ale bacteriilor bolii și efectuând comparații cu fotografia unei farfurii Petri. Este capabil să facă predicții în mai puțin de o secundă. Frumusețea sistemului pe care o oferă TensorFlow este că, mai degrabă decât să scrii mii de linii de cod, există o bibliotecă de funcții care permit construirea diferitelor arhitecturi, în mult mai puțin timp. Poate micșora aceste rețele rurale, pentru a se potrivi pe un dispozitiv mobil. Contribuția umană este esențială pentru proces. Poate trece prin sute de milioane de imagini foarte repede și poate fi adaptat pentru a crea diferite tipuri de rețele neuronale.
În căutarea unui vaccin pentru Covid-19, strategia utilizată de Medici fără Frontiere ar putea fi un loc bun pentru a începe în utilizarea AI folosind TenserFlow.
Exemplu TensorFlow Lite pe Android
TensorFlow vă permite să rulați rapid modele de învățare automată pe dispozitive mobile cu latență redusă, astfel încât să puteți efectua clasificări fără a fi nevoie să efectuați apeluri de rețea repetate către un server. Este disponibil pe Android și iOS printr-un API C ++. Există un wrapper Java pentru dispozitivele Android care îl poate suporta. Interpretul utilizează rețelele neuronale Android API pentru accelerarea hardware.
Aplicația este construită folosind un model de rețea mobilă. Plasele mobile sunt mici și consumă puțină energie. Modelele pot fi proiectate pentru a îndeplini mai multe cazuri de utilizare, cum ar fi detectarea obiectelor, cum ar fi diferite tipuri de plante sau copaci. Oferă o clasificare cu granulație fină. Există mai multe modele pre-antrenate, disponibile la raft, disponibile pentru a lucra.
Când lucrați pentru prima dată cu TensorFlow lite, este recomandat să lucrați cu aceste modele pre-construite. Cu toate acestea, TensorFlow Lite nu acceptă încă toate caracteristicile TensorFlow complet.
Pentru a utiliza TensorFlow pe mobil trebuie să includeți bibliotecile TensorFlow lite. Acest lucru se realizează prin editarea fișierelor gradle pentru versiuni pentru a vă asigura că le includeți. Următorul pas este importul unui interpret TensorFlow. Interpretul încarcă un model și vă permite să îl rulați oferindu-i un set de intrări. TensorFlow lite execută modelul și scrie ieșirile. Este un proces simplu, chiar dacă tehnologia din spatele acestuia este complexă.
Modelul trebuie stocat în activele aplicației. Codul va citi apoi modelul direct de acolo, deși un model poate fi încărcat de oriunde. Odată ce modelul este încărcat, poate fi instanțiat un interpret.
În cazul cercetării medicale, aplicația citește cadrele de pe cameră și le transformă în imagini. Aceste imagini (în cazul medicilor fără frontiere, o cutie Petri) sunt utilizate ca intrări în model, care generează valori returnate. Aceste valori sunt un indice la eticheta corespunzătoare (în acest caz identificarea bacteriilor), iar mii de imagini pre-pregătite, adnotate, ar corespunde etichetei respective.
Puteți afla mai multe despre instruirea modelelor TensorFlow în acest sens video ghid pentru rularea modelelor TensorFlow pe Android.
Detectarea Covid-19 folosind UiPath Fabric
Raze x la piept
UiPath este o companie specializată în soluții AI pentru automatizare. Cercetătorii de la Universitatea din Waterloo și Darwin au folosit UiPath Fabric, care este o inițiativă open source, pentru a proiecta un model de rețea neuronală pentru a detecta cazurile COVID-19, utilizând imagini cu raze X în piept. Modelul a fost instruit pe un set de date disponibile public, format din 76 de imagini de la pacienți cu 19 covid așa cum este ilustrat în acest videoclip You Tube.
Fluxul de lucru este simplu, constând dintr-un fișier și o imagine cu raze X. Acestea sunt trimise la modelul de învățare automată care produce rezultatele. Aplicația solicită o imagine. Acest lucru este necesar pentru a pregăti modelul de la persoanele fără boală și pentru a face distincția între persoanele cu pneumonie și persoanele cu COVID-19. Rezultatul este un rezultat de clasificare a învățării automate.
Deci, pentru orice imagine radiografică toracică sau CT, software-ul oferă o previziune că imaginea provine de la un pacient cu Covid-19. În acest stadiu al cercetării, nu este o versiune de producție, ci un experiment preliminar.
AI este folosit pentru a ajuta la cercetarea conținutului Covid-19 și, eventual, pentru a descoperi un virus. Aplicațiile mobile, cum ar fi TensorFlow Lite, pot verifica dacă o persoană are virusul hrănind anumite date introduse de utilizator, obținând automat unele date despre locația lor și evaluându-le cu un anumit grad de risc. Vă puteți imagina o situație în care, dacă este întotdeauna cunoscută locația mobilă a unui pacient confirmat, guvernul poate alerta persoanele care au fost în contact cu persoana respectivă. Acest lucru este cunoscut sub numele de „Urmărire și urmărire”.
Bert , o altă inițiativă Google AI, este aplicată acestui vast set de date pentru a extrage informații utile despre virus, utilizând Procesarea limbajului natural (NLP). PNL poate fi utilizat pentru a înțelege structura proteinelor și pentru a dezvolta mai repede potențiale vaccinări, inclusiv furnizarea de informații despre zonele în care oamenii sunt afectați.
Acest lucru ar trebui, de asemenea, să ajute microbiologii să înțeleagă opțiunile de tratament, luând în considerare orice efecte adverse și să determine doza corectă. Bert privește cuvintele și propozițiile din ambele direcții, de la stânga la dreapta și la dreapta sau la stânga, astfel încât să poată înțelege și identifica anumite cuvinte într-un context complet. Deci, cu o combinație de modele AI, cum ar fi TensorFlow și Bert pentru procesarea limbajului natural pentru a ajuta microbiologii, poate un vaccin pentru Covid-19 poate să nu fie prea departe, dar este încă un lucru în desfășurare. AI se dovedește utilă, așa cum au arătat aceste exemple, pentru a oferi o soluție la un potențial vaccin Covid-19 și capacitatea de urmărire.
Etichete COVID-19 TensorFlow
