如何在医疗行业大展身手？

产生数百万个十亿字节的数据，包括病人数据、胸部X光、CT扫描、验血结果、基因数据等等，人类研究员几乎无从下手。幸运的是，人工智能可以大批量处理数据，挖掘其中的规律，为研究员提供支持，加快病情诊断和治疗以及疫苗研发。

• 人工智能在新冠病毒确诊中的应用

麻省理工大学的研发人员开发出了一款机器学习模型，可以通过病人的咳嗽声来确诊其是否感染新冠，即便对无症状感染者也同样适用。鉴于无症状感染者可能传播病毒，该模型(可能会开发成一款APP)可能会减缓病毒传播。

从亚洲到北美，许多医疗专家也利用了机器学习和计算机视觉技术分析胸部X光和CT扫描结果，以此来诊断新冠。西北大学(NorthwesternUniversity)的研究员开发了一款名为DeepCOVID-XR的机器学习模型，可以通过分析患者的胸部X光片进行确诊，其速度比放射科医生快十倍，正确率也高6%。该模型基于17，002分胸部X光片进行训练，可快速筛查非新冠感染入院的患者。

• 疫苗研发

2020年12月，莫德纳(Moderna)公司的mRNA疫苗获批使用，为了更好地进行测试，公司利用机器学习来优化mRNA序列将其转化为分子。

据报道，莫德纳公司在其药物设计实验室中设计出了多种mRNA序列，然后利用机器学习对这些序列进行优化。这些序列进行优化后成为高质量的候选疫苗，并可能缩短疫苗研发的时间。

机器学习同样可能展现出疫苗需要改进的地方。麻省理工大学初步研究发现，类似于辉瑞(Pfizer)和莫德纳公司的疫苗在亚裔群体中的有效率可能会偏低。虽然在此方面还需要进行大量的研究，但利用机器学习能初步发现问题，给我们提供解决问题的时间。

• 分发经济援助

许多发展中国家利用人工智能向最需要救助的公民分发救助金。多哥训练了一个能够分析卫星图片和电话数据的机器学习模型，以此来确定极度贫困的地区，领导人会优先向这些地区进行财政援助。

• 开发药品，治疗新冠

世界上有四分之一的人口在2022年以前都无法接种新冠疫苗。在此期间，人工智能在推动药品研发治疗新冠中大有可为。非营利项目Covid Moonshot利用一个半监督深度学习模型从14,000种抗病毒药品中进行筛选。经过筛查，已有四种药物进入动

（编辑：桂林站长网）

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