AI v Covid-19：AIはCovid-19の追跡と調査をどのように支援できますか？

COVID-19

2020年はCovid-19ウイルスにとって奇妙な年でした。世界中の医療技術者や科学者は、ワクチンを見つけて封じ込めようと試みているところです。これは人間の生活にとってだけでなく、 ビジネス そしてその影響は、世界的に広がっています。

COVID-19（新型コロナウイルス感染症）（＃文字数制限がない場合、初出時にかっこ書きを追加

による Coronavstats 英国では2020年9月21日の時点で、現在、総感染数は398,625人、死亡者数は41,788人です。全症例の10％強の現在の死亡率は憂慮すべきです。スプレッドは指数関数的であることが確立されています。したがって、封じ込めは不可欠です。テクノロジーの世界では、ワクチンの発見と封じ込めを支援するためにAIが使用されています。 AIを使用すると、感染と拡散の類似したタンパク質構造に基づいて以前のワクチン接種を分析することにより、適切なワクチン接種をより迅速に見つけることができます。

ヘルスセンターはますます人工知能を使用しています。胸部X線スキャンシステムは、ウイルスを自動的に検出し、AI機能を使用して画像認識を利用できます。 AIははるかに高速な処理を提供します。次に、規制当局と政府機関がデータを収集し、複数のエンティティで利用できるようにします。研究者や微生物学者は、そのデータやその他のデータを使用して、医薬品の影響を分析し、ウイルスや国境なき医師団などの他の細菌を特定する、より優れた医薬品を作成します。

MédecinsSansFrontièresとTenserflowLite

TensorFlow

ワクチンを見つける際のAIの潜在的な使用法の例は、これに見られるように、細菌の同定に関する現在の医学研究から見つけることができます。 YouTubeビデオ 。 MédecinsSansFrontièresは、世界中で医療を提供する慈善団体であり、70か国以上でさまざまな抗生物質を処方しています。彼らは、ますます多くの患者が多剤耐性菌に感染していることを発見しました。同じ概念がCovid-19、AI、およびGoogleのTensorFlowの使用に使用される可能性があります。 TensorFlowは、Googleが提供する無料のオープンソースAIオファリングです。 TensorFlow Lite （国境なき医師団が使用）、モバイル版はiOSとAndroidにダウンロードできます。

MédecinsSansFrontièresが発見したのは、患者が感染している可能性のある正確なウイルスを正確に特定できないために、患者に間違った抗生物質が投与されることが多いということです。彼らはTensorFlowを使用して、患者に適した抗生物質を特定します。

これはいくつかの課題を引き起こします。バクテリアを特定するには、それらが扱っているバクテリアの種類を知るために複数のテストが必要です。国境なき医師団が活動している多くの国で結果を解釈するという追加のステップがあります。残念ながら、これらの解釈を行うのに十分な経験豊富な微生物学者スタッフがいません。 AIは、微生物学者のスタッフを置き換えるのではなく、すべての診療所でさまざまな携帯電話で利用できるTensorFlow liteを使用することで、既存のスタッフがより短いタイムスケールで診断テストを解釈できるようにするという点で、この問題の潜在的な解決策になる可能性があります。 。アプリケーションはオンラインである必要はないので、信号の弱いエリアで使用できます。

TensorFlowは、コンピュータービジョンと、Pythonを使用した機械学習を使用して、ペトリ皿の画像のみを使用して、細菌と抗生物質の間の相互作用を検出します。このテクノロジーを使用した結果、国境なき医師団は数日のうちにテストモデルをトレーニングすることができました。また、驚くほど迅速かつ簡単に達成できることが証明されました。彼らは、世界中で診断テストを利用可能、簡単、そして手頃な価格にすることを目的として、プロトタイプを開発しました。このアプリケーションは、世界中の何百万人もの人々を支援する上で、特にCovid-19のワクチンや他の多くの病気の狩猟に適応できる場合、ゲームチェンジャーになる可能性があります。また、最良の管理方法に関するアドバイスを提供するのにも役立ちます。

これは、事前に注釈が付けられた画像を使用して、病気の細菌の物体検出を行い、ペトリ皿の写真との比較を実行します。 1秒未満で予測を行うことができます。 TensorFlowが提供するシステムの優れた点は、数千行のコードを記述する必要がなく、さまざまなアーキテクチャを短時間で構築できる関数のライブラリがあることです。これらの地方のネットワークを縮小して、モバイルデバイスに適合させることができます。プロセスにとって、人間の入力は非常に重要です。何億もの画像を非常にすばやく通過でき、さまざまなタイプのニューラルネットワークを作成するように適合させることができます。

Covid-19のワクチンを探す場合、国境なき医師団が使用する戦略は、TenserFlowを使用したAIの使用を開始するのに適した場所である可能性があります。

Androidの例でのTensorFlowLite

TensorFlowを使用すると、低レイテンシのモバイルデバイスで機械学習モデルをすばやく実行できるため、サーバーに繰り返しネットワーク呼び出しを行うことなく分類を実行できます。 C ++ APIを介してAndroidとiOSで利用できます。それをサポートできるAndroidデバイス用のJavaラッパーがあります。インタプリタは、ハードウェアアクセラレーションにAndroidニューラルネットワークAPIを使用します。

アプリはモバイルネットモデルを使用して構築されています。モバイルネットは小さく、電力をほとんど使用しません。モデルは、さまざまな種類の植物や樹木など、オブジェクト検出などのいくつかのユースケースに適合するように設計できます。それはきめ細かい分類を提供します。使用可能な、事前にトレーニングされた既製のモデルがいくつかあります。

TensorFlow liteを初めて使用するときは、これらのビルド済みモデルを使用することをお勧めします。ただし、TensorFlow Liteは、本格的なTensorFlowのすべての機能をまだサポートしていません。

モバイルでTensorFlowを使用するには、TensorFlowliteライブラリを含める必要があります。これは、ビルドgradleファイルを編集して確実に含めることで実現されます。次のステップは、TensorFlowインタープリターをインポートすることです。インタープリターはモデルをロードし、一連の入力を提供することでモデルを実行できるようにします。 TensorFlow liteはモデルを実行し、出力を書き込みます。その背後にある技術は複雑ですが、それは単純なプロセスです。

モデルはアプリケーションアセットに保存する必要があります。モデルはどこからでもロードできますが、コードはそこからモデルを直接読み取ります。モデルがロードされると、インタプリタをインスタンス化できます。

医学研究の場合、アプリケーションはカメラからフレームを読み取り、それらを画像に変換します。これらの画像（ペトリ皿の国境なき医師団の場合）は、モデルへの入力として使用され、戻り値を出力します。これらの値は適切なラベル（この場合はバクテリアの識別）へのインデックスであり、何千もの事前に準備された注釈付きの画像がそのラベルと一致します。

TensorFlowモデルのトレーニングについて詳しくはこちらをご覧ください ビデオ AndroidでTensorFlowモデルを実行するためのガイド。

UiPathファブリックを使用したCovid-19検出

胸部X線

UiPathは、自動化のためのAIソリューションを専門とする会社です。ウォータールー大学とダーウィンの研究者は、オープンソースイニシアチブであるUiPathファブリックを使用して、胸部X線画像を使用してCOVID-19症例を検出するニューラルネットワークモデルを設計しました。モデルは、以下で構成される公開されているデータセットでトレーニングされました。 covid19の患者からの76枚の画像 このYouTubeビデオに示されているように。

ワークフローは単純で、ファイルとX線画像で構成されています。これらは、結果を出力する機械学習モデルに送信されます。アプリケーションが画像を要求します。これは、病気のない人からモデルをトレーニングし、肺炎の人とCOVID-19の人を区別するために必要なすべてです。出力は、機械学習の分類結果です。

したがって、胸部X線またはCTスキャン画像の場合、ソフトウェアは画像がCovid-19の患者からのものであるという予測を提供します。研究のこの段階では、これは製品版ではなく、予備実験です。

AIは、Covid-19を封じ込めるための研究を支援し、場合によってはウイルスを発見するために使用されています。 TensorFlow Liteなどのモバイルアプリは、ユーザー入力を入力し、位置に関するデータを自動的に取得して、リスクの程度を評価することで、個人がウイルスに感染しているかどうかを確認できます。確認された患者の移動場所が常にわかっている場合、政府はその人と接触したことのある人に警告できる状況を想像できます。これは「追跡と追跡」として知られています。

バート 別のGoogleAIイニシアチブである、は、自然言語処理（NLP）を使用して、ウイルスに関する有用な情報を抽出するために、この膨大なデータセットに適用されています。 NLPは、タンパク質の構造を理解し、人々が影響を受けている地域に関する情報を提供するなど、潜在的な予防接種をより迅速に開発するために使用できます。

これはまた、微生物学者が副作用を考慮して治療の選択肢を理解し、正しい投与量を決定するのに役立つはずです。バートは、単語と文を左から右、右または左の両方向から見て、完全な文脈で特定の単語を理解して識別できるようにします。したがって、微生物学者を支援するためのTensorFlowやBert for Natural言語処理などのAIモデルの組み合わせにより、Covid-19のワクチンはそれほど遠くないかもしれませんが、まだ進行中の作業です。 AIは、これらの例が示しているように、潜在的なCovid-19ワクチンと追跡機能のソリューションを提供するのに役立つことが証明されています。