- 組織はこのパンデミックを抑制するための戦いにAIと機械学習のノウハウをすばやく適用しました。
- これらのテクノロジーは、研究からヘルスケア、さらには農業にまで展開されています。
世界がCOVID-19に取り組み、このパンデミックと戦うために活用された技術革新と器用な開拓のたびに、それを克服するために一歩近づきます。人工知能（AI）と機械学習は、COVID-19の危機をよりよく理解して対処する上で重要な役割を果たしています。機械学習テクノロジーにより、コンピューターは人間の知性を模倣し、大量のデータを取り込んでパターンと洞察をすばやく特定できます。
COVID-19との戦いにおいて、組織は機械学習の専門知識をいくつかの領域：顧客コミュニケーションの拡大、COVID-19の広がり方の理解、研究と治療のスピードアップなどにすばやく適用しました。
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組織の拡張と調整を可能にする
機械学習技術は、Covid-19パンデミックにおいて重要な役割を果たしています
小規模とか大規模、公的とか私的を問わず、すべての組織が、社会的距離および検疫措置が維持しながら、効果的に運用し、顧客や従業員のニーズを満たす新しい方法を模索しています。機械学習テクノロジーは、リモートコミュニケーションをサポートし、遠隔医療を可能にし、食料安全保障を保護するツールを提供することで、その変換を可能にする重要な役割を果たしています。
医療機関や政府機関の場合、機械学習対応のチャットボットを使用してCOVID-19症状を非接触でスクリーニングしたり、国民からの質問に答えたりすることが含まれます。1つの例はClevy.io – フランスの新興企業とAWSの顧客であり、COVID-19に関する政府の公式通信を人々が見つけやすくするためにチャットボットを立ち上げました。チャットボットは、フランス政府と世界保健機関からのリアルタイム情報を利用して、既知の症状を評価し、政府の政策に関する質問に答えます。今日までに約300万通のメッセージが送信されたこのチャットボットは、運動やCOVID-19リスクの評価に至るまで、医療機関や政府機関のリソースにさらに負担をかけることなく、あらゆる質問に答えることができます。ストラスブール、オルレアン、ナンテールなどのフランスの都市では、チャットボットを使用して、正確な情報を分散し、情報を検証しています。
食品サプライチェーンの混乱を避けるために、食品加工業者と政府は農業の現状を理解する必要があります。AWSの別の顧客であるAgri-techスタートアップMantle Labsは、最先端のAI駆動の作物監視ソリューションを3か月間無料で小売業者に提供し、英国のサプライチェーンに回復力と確実性を提供しています。このテクノロジーは、作物の衛星画像を評価して、農家や小売業者が調達、在庫計画をより適切に管理できるように、潜在的な問題に早期にフラグを付けるように機能します。このプラットフォームは、カスタム機械学習モデルを導入して複数の衛星からの画像を混合し、農業条件のほぼリアルタイムの評価を可能にします。
COVID-19の広がり方を理解する
機械学習は、COVID-19の広がりを予測するために、研究者や実務家が大量のデータを分析するのにも役立ちます
機械学習はまた、研究者や実践者が大量のデータを分析してCOVID-19の蔓延を予測し、将来のパンデミックの早期警告システムとして機能し、脆弱な集団を特定するのにも役立ちます。カリフォルニアのChan Zuckerberg Biohubの研究者たちは、検出されなかったCOVID-19感染の数と公衆衛生への影響を推定するモデルを構築し、世界中の12の地域を分析しました。機械学習を使用し、AWS Diagnostic Development Initiativeと提携して、検出されなかった感染を定量化する新しい方法を開発しました-ウイルスが集団全体に広がるにつれてウイルスがどのように変異して、送信されなかった何回を推測する方法を分析しました。
このパンデミックの初めに、AIを使用して病気の発生を検出するカナダの新興企業とAWSの顧客であるBlueDotは、中国の武漢で気になる呼吸器疾患の発生について警報を出した最初の一人でした。BlueDotはAIを使用して病気の発生を検出します。BlueDotは、機械学習アルゴリズムを使用して、65か国語のニュースレポートに加えて、航空会社のデータと動物の病気のネットワークをふるいにかけて、発生を検出し、病気の分散を予測しています。疫学者はそれらの結果をレビューし、結論が科学的見地から理にかなっていることを確認します。BlueDotは、これらの洞察を公衆衛生担当者、航空会社、病院に提供し、リスクを予測してより適切に管理できるようにします。
機械学習は、リーダーがCOVID-19に直面してより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。3月に、元ホワイトハウスのチーフデータサイエンティストDJ Patilが率いるボランティアプロフェッショナルのグループがAWSに連絡し、COVID-19の潜在的な影響をモデル化したシナリオ計画ツールのサポートを依頼しました。いくらの病院のベッドが必要でしょうか？」とか「シェルターインプレースの注文をどのくらいの期間発行する必要がありますか？」彼らはオープンソースモデルを拡張する必要があるため、全米の知事は、曝露、感染、入院の量を理解し、対応計画をより適切に伝えることができます。AWSとジョンズホプキンスブルームバーグパブリックヘルススクールとの緊密なパートナーシップにより、グループはモデルをクラウドに移行し、数時間で複数のシナリオを実行し、モデルを50州すべてに、そして国際的に展開して、意思決定を支援しました。同時に COVID-19の世界的な広がりに直接影響を与える決定を行う
組織はまた、特に脆弱な集団の間でCOVID-19の蔓延を制限する方法を検討しています。私たちが協力しているAIの新興企業であるClosedloopは、医療データに関する専門知識を利用して、COVID-19による深刻な合併症のリスクが最も高い人を探ししています。Closedloopは、COVID-19による深刻な合併症のリスクが最も高い人々を特定するAIベースの予測モデルであるCOVID脆弱性インデックスを開発およびオープンソース化しました。この「C-19インデックス」は、リスクの高い個人を特定するためにヘルスケアシステム、ケア管理組織、保険会社によって使用されており、手洗いと社会的距離の重要性を共有するよう呼びかけ。感染者は自宅で安全に隔離できるように、食品、トイレットペーパー、および他の重要なものを供給されます
研究と治療のスピードアップ
機械学習ソリューションは、非構造化テキストから関連する医療情報を抽出でき、堅牢な自然言語クエリ機能を提供します
医療提供者と研究者は、COVID-19に関する指数関数的に増加する情報量に直面しているため、治療に影響を与える可能性のある洞察を導き出すことは困難です。AWSはそれに応えて、機械学習を利用した新しい検索ウェブサイトであるCORD-19 Searchを立ち上げました。これは、研究者が研究論文やドキュメントをすばやく簡単に検索し、「COVID-19の唾液バイラル負荷が最も高いのはいつですか」などの質問に答えるのに役立ちます。
Allen Institute for AIのCORD-19オープンリサーチデータセット（128,000を超える研究論文およびその他の資料）に基づいて構築されたこの機械学習ソリューションは、非構造化テキストから関連する医療情報を抽出し、堅牢な自然言語クエリ機能を提供して、発見のペースを加速するのに役立ちます。
一方、医用画像の分野では、研究者は機械学習を使用して画像のパターンを認識し、放射線科医が病気の可能性を指摘して早期に診断する能力を高めています。
カリフォルニア大学サンディエゴヘルスは、重度のCOVID-19に関連する状態の肺炎を早期に診断する新しい方法を開発しました。この早期発見により、COVID-19の診断が確定する前でも、医師は患者を適切なレベルのケアにすばやく分類できます。人間の放射線科医による22,000の表記法で訓練された機械学習アルゴリズムは、肺炎の可能性を示す色分けされたマップでX線をオーバーレイします。AWS 診断学開発イニシアティブから寄付されたクレジットにより、これらの方法は、UC San Diego Health全体のすべての胸部X線およびCTスキャンに臨床研究研究で導入されました。
機械学習は、COVID-19の治療に役立つ薬剤の発見を加速するのにも役立ちます。BenevolentAI、英国のAI企業とAWSの顧客は、コロナウイルスに対する身体の反応を理解することにプラットフォームを向けました。彼らは、AI薬発見プラットフォームを使用して、新規コロナウイルスの進行を阻害する可能性のある承認済みの薬を特定する調査を開始しました。彼らは、機械学習を使用して、遺伝子、疾患、薬物間のコンテキスト関係を導き出し、少数の薬物化合物を提案しました。わずか数日で、BenevolentAIは、バリシチニブ（Eli Lillyが所有する関節リウマチの承認を得た医薬品）が最有力候補であることを発見しました。バリシチニブは現在、米国立アレルギー性感染症研究所（NIAID）の後期段階の臨床試験中で、COVID-19患者の潜在的な治療法としての有効性と安全性を調査しています。
これらの組織がCOVID-19に対処するために機械学習を適用している速度に刺激を受け、励まされています。私は常に、機械学習が私たちの世界の最大の課題を解決するのに役立つ可能性を信じてきました。そして、組織がこの危機に対応するにつれて、その約束は今実現しつつあります。この困難な時期に、世界規模で協力してイノベーションを実現し、機械学習がCOVID-19との闘いに貢献できる新しい方法を見つけられることを願っています。
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