COVID-19
2020 год был странным с вирусом Covid-19. Медицинские техники и ученые всего мира пытаются найти вакцину и сдержать ее распространение. Это важно не только для жизни человека, но и для предприятия и влияние, которое оно оказало на глобальном уровне.
COVID-19
В соответствии с Коронавстатс по состоянию на 21 сентября 2020 года в Великобритании было зарегистрировано 398 625 случаев инфицирования и 41788 смертей. Текущий уровень смертности чуть более 10% от общего числа случаев вызывает тревогу. Установлено, что разброс экспоненциальный. Следовательно, сдерживание жизненно важно, в мире технологий ИИ используется для помощи в открытии вакцин и их сдерживании. ИИ можно использовать для более быстрого поиска правильных прививок, анализируя предыдущие на основе аналогичных белковых структур инфекции и распространения.
Медицинские центры все чаще используют искусственный интеллект. Системы сканирования грудной клетки могут автоматически обнаруживать вирус и использовать распознавание изображений с помощью возможностей искусственного интеллекта. AI предлагает гораздо более быструю обработку. Затем регулирующие органы и государственные учреждения собирают данные и делают их доступными для нескольких организаций. Исследователи и микробиологи используют эти данные, а также другие данные для создания лучших лекарств, анализирующих влияние лекарств и идентификации вирусов и других бактерий, таких как Médecins Sans Frontières.
Médecins Sans Frontières и Tenserflow Lite
TensorFlow
Пример потенциального использования искусственного интеллекта для поиска вакцины можно найти в текущих медицинских исследованиях идентификации бактерий. YouTube видео . Médecins Sans Frontières - это благотворительная организация, оказывающая медицинскую помощь по всему миру, прописывая ряд антибиотиков в более чем 70 странах. Они обнаружили, что все больше пациентов инфицированы бактериями с множественной лекарственной устойчивостью. Возможно, та же концепция может быть использована для Covid-19 при использовании ИИ и Googles TensorFlow. TensorFlow - это бесплатное предложение ИИ с открытым исходным кодом от Google и, TensorFlow Lite (используется Médecins Sans Frontières), мобильная версия доступна для загрузки на iOS и Android.
Врачи без границ обнаружили, что пациентам часто назначают неправильные антибиотики из-за невозможности точно определить, каким вирусом может быть инфицирован пациент. Они используют TensorFlow, чтобы определить правильные антибиотики для своих пациентов.
Это вызывает несколько проблем. Чтобы идентифицировать бактерии, необходимо несколько тестов, чтобы узнать, с каким типом бактерий они имеют дело. Существует дополнительный шаг, который заключается в интерпретации результатов во многих странах, где работают организации «Врачи без границ». К сожалению, для такой интерпретации не хватает опытных микробиологов. ИИ может быть потенциальным решением этой проблемы, поскольку вместо замены персонала микробиологов они помогают существующему персоналу интерпретировать диагностические тесты в более короткие сроки, используя TensorFlow lite, который доступен на различных мобильных телефонах во всех их клиниках. . Приложение не обязательно должно быть подключено к сети, поэтому его можно использовать в зонах с плохим сигналом.
TensorFlow использует компьютерное зрение и машинное обучение с использованием Python для обнаружения взаимодействий между бактериями и антибиотиками, используя только изображение чашки Петри. В результате использования этой технологии Médecins Sans Frontières удалось обучить тестовую модель в течение нескольких дней. Это также оказалось удивительно быстро и легко. Они разработали прототип с целью сделать диагностическое тестирование доступным, простым и доступным во всем мире. Это приложение может изменить правила игры, помогая миллионам людей во всем мире, особенно если его можно адаптировать для охоты за вакциной от Covid-19, а также от множества других болезней. Он также может помочь дать совет по передовой практике управления.
Он работает через обнаружение объектов с использованием предварительно аннотированных изображений болезнетворных бактерий и сравнение с фотографией чашки Петри. Он может делать прогнозы менее чем за секунду. Прелесть системы, которую предоставляет TensorFlow, заключается в том, что вместо того, чтобы писать тысячи строк кода, существует библиотека функций, которые позволяют создавать различные архитектуры за гораздо меньшее время. Он может уменьшить эти сельские сети, чтобы их можно было разместить на мобильном устройстве. Человеческий вклад имеет решающее значение для процесса. Он может очень быстро просматривать сотни миллионов изображений и может быть адаптирован для создания различных типов нейронных сетей.
В поисках вакцины от Covid-19 стратегия, используемая организацией Médecins Sans Frontières, могла бы стать хорошей отправной точкой для использования ИИ с TenserFlow.
TensorFlow Lite на примере Android
TensorFlow позволяет быстро запускать модели машинного обучения на мобильных устройствах с малой задержкой, поэтому вы можете выполнять классификации без необходимости повторять сетевые вызовы на сервер. Он доступен для Android и iOS через C ++ API. Существует оболочка Java для устройств Android, которая может ее поддерживать. Интерпретатор использует API нейронных сетей Android для аппаратного ускорения.
Приложение построено с использованием модели мобильной сети. Мобильные сети небольшие и потребляют мало энергии. Модели могут быть разработаны для нескольких вариантов использования, таких как обнаружение объектов, таких как различные типы растений или деревьев. Он обеспечивает детальную классификацию. Есть несколько предварительно обученных готовых моделей, с которыми можно работать.
При первой работе с TensorFlow lite рекомендуется работать с этими готовыми моделями. Однако TensorFlow Lite еще не поддерживает все функции полномасштабного TensorFlow.
Чтобы использовать TensorFlow на мобильных устройствах, вам необходимо включить библиотеки TensorFlow lite. Это достигается путем редактирования файла gradle сборки, чтобы убедиться, что вы их включили. Следующим шагом является импорт интерпретатора TensorFlow. Интерпретатор загружает модель и позволяет запускать ее, предоставляя ей набор входных данных. TensorFlow lite выполняет модель и записывает выходные данные. Это простой процесс, хотя технология, лежащая в его основе, сложна.
Модель должна храниться в активах приложения. Затем код будет читать модель прямо оттуда, хотя модель можно загрузить откуда угодно. После загрузки модели можно создать экземпляр интерпретатора.
В случае медицинских исследований приложение считывает кадры с камеры и превращает их в изображения. Эти изображения (в случае Médecins Sans Frontières - чашка Петри) используются в качестве входных данных для модели, которая выводит возвращаемые значения. Эти значения представляют собой указатель на соответствующую этикетку (в данном случае идентификацию бактерий), и тысячи предварительно подготовленных аннотированных изображений будут соответствовать этой этикетке.
Вы можете узнать больше об обучении моделей TensorFlow в этом видео руководство по запуску моделей TensorFlow на Android.
Обнаружение Covid-19 с использованием UiPath Fabric
Рентгенограмма грудной клетки
UiPath - компания, специализирующаяся на решениях AI для автоматизации. Исследователи из Университета Ватерлоо и Дарвина использовали UiPath Fabric, который является инициативой с открытым исходным кодом, для разработки модели нейронной сети для обнаружения случаев COVID-19 с использованием рентгеновских снимков грудной клетки. Модель обучалась на общедоступном наборе данных, состоящем из 76 изображений пациентов с covid 19 как показано в этом видео на YouTube.
Рабочий процесс прост, состоит из файла и рентгеновского изображения. Они отправляются в модель машинного обучения, которая выводит результаты. Приложение запрашивает изображение. Это все, что вам нужно, чтобы обучить модель на людях без болезней и различать людей с пневмонией и людей с COVID-19. Результат - результат классификации машинного обучения.
Таким образом, для любого рентгеновского снимка грудной клетки или изображения компьютерной томографии программное обеспечение прогнозирует, что изображение получено от пациента с Covid-19. На данном этапе исследований это не серийная версия, а предварительный эксперимент.
ИИ используется для помощи в исследованиях по сдерживанию Covid-19 и, возможно, для обнаружения вируса. Мобильные приложения, такие как TensorFlow Lite, могут проверять, есть ли у человека вирус, вводя некоторые данные пользователя, автоматически получая некоторые данные об их местонахождении и оценивая их по степени риска. Вы можете представить себе ситуацию, когда, если мобильное местоположение подтвержденного пациента всегда известно, правительство может предупредить людей, которые контактировали с этим человеком. Это называется «Отслеживание и отслеживание».
Берт - еще одна инициатива Google AI, которая применяется к этому огромному набору данных для извлечения полезной информации о вирусе с помощью обработки естественного языка (NLP). НЛП можно использовать для понимания структуры белка и более быстрой разработки потенциальных вакцинаций, в том числе для предоставления информации о районах, в которых пострадали люди.
Это также должно помочь микробиологам понять варианты лечения с учетом любых побочных эффектов и определить правильную дозировку. Берт смотрит на слова и предложения в обоих направлениях, слева направо, справа или слева, чтобы они могли понять и идентифицировать определенные слова в полном контексте. Итак, с комбинацией моделей искусственного интеллекта, таких как TensorFlow и Bert для обработки естественного языка, чтобы помочь микробиологам, возможно, вакцина от Covid-19 может быть не так уж и далеко, но это все еще работа. ИИ оказался полезным, как показали эти примеры, для решения проблемы потенциальной вакцины против Covid-19 и возможности отслеживания.
Теги COVID-19 TensorFlow
