Covid-19
2020 telah menjadi tahun yang pelik dengan virus Covid-19. Juruteknik perubatan dan saintis di seluruh dunia sedang dalam proses untuk mencari vaksin dan membendungnya. Ini bukan hanya penting untuk kehidupan manusia, tetapi untuk perniagaan dan kesannya, ia telah berlaku di seluruh dunia.
COVID-19
Menurut Coronavstats pada 21 September 2020 di UK pada masa ini terdapat 398.625 jumlah jangkitan dan jumlah kematian 41.788. Angka kematian semasa lebih dari 10% daripada jumlah kes adalah membimbangkan. Telah terbukti bahawa penyebarannya bersifat eksponensial. Oleh itu, pembendungan sangat penting, di dunia teknologi, AI digunakan untuk membantu penemuan dan penahanan vaksin. AI boleh digunakan untuk mencari vaksinasi yang tepat dengan lebih cepat dengan menganalisis vaksinasi sebelumnya berdasarkan struktur protein yang serupa dari jangkitan dan penyebaran.
Pusat kesihatan semakin banyak menggunakan Kecerdasan Buatan. Sistem pengimbasan sinar X dada secara automatik dapat mengesan virus dan menggunakan pengecaman gambar menggunakan kemampuan AI. AI menawarkan pemprosesan yang lebih pantas. Pengawal selia dan agensi kerajaan kemudian mengumpulkan data dan membuatnya tersedia di pelbagai entiti. Penyelidik dan Ahli Mikrobiologi menggunakan data tersebut, dan data lain untuk membuat ubat yang lebih baik menganalisis kesan ubat-ubatan dan mengenal pasti virus dan bakteria lain, seperti Médecins Sans Frontières.
Médecins Sans Frontières dan Tenserflow Lite
TensorFlow
Contoh penggunaan potensi penggunaan AI dalam mencari vaksin boleh didapati dari penyelidikan perubatan terkini mengenai pengenalpastian bakteria seperti yang dilihat dalam ini Video YouTube . Médecins Sans Frontières adalah badan amal yang menyediakan rawatan perubatan di seluruh dunia, menetapkan pelbagai anti-biotik di lebih dari 70 negara. Mereka telah menemui peningkatan jumlah pesakit yang dijangkiti bakteria tahan banyak ubat. Ada kemungkinan konsep yang sama dapat digunakan untuk Covid-19, dalam penggunaan AI, dan, Googles TensorFlow. TensorFlow adalah tawaran AI sumber percuma dan terbuka dari Google dan, TensorFlow Lite (digunakan oleh Médecins Sans Frontières), versi mudah alih tersedia untuk dimuat turun di iOS dan Android.
Apa yang ditemui oleh Médecins Sans Frontières adalah bahawa pesakit sering diberi antibiotik yang salah, kerana ketidakmampuan untuk mengenal pasti virus yang tepat yang mungkin dijangkiti pesakit. Mereka menggunakan TensorFlow untuk membantu mengenal pasti antibiotik yang betul untuk pesakit mereka.
Ini menimbulkan beberapa cabaran. Untuk mengenal pasti bakteria, banyak ujian diperlukan untuk mengetahui jenis bakteria yang mereka hadapi. Terdapat langkah tambahan untuk menafsirkan hasilnya di banyak negara di mana Médecins Sans Frontières beroperasi. Malangnya, tidak ada staf pakar mikrobiologi yang berpengalaman untuk melakukan tafsiran ini. AI mungkin merupakan penyelesaian berpotensi untuk masalah ini, kerana daripada menggantikan staf ahli mikrobiologi, mereka membantu staf yang ada dalam menafsirkan ujian diagnosis dalam skala waktu yang lebih pendek, dengan menggunakan TensorFlow lite yang tersedia di rangkaian telefon bimbit, di semua klinik . Aplikasi tidak perlu dalam talian, jadi boleh digunakan di kawasan yang mempunyai isyarat rendah.
TensorFlow menggunakan penglihatan komputer dan pembelajaran mesin menggunakan Python untuk mengesan interaksi antara bakteria dan antibiotik, hanya menggunakan gambar hidangan petri. Hasil daripada penggunaan teknologi ini, Médecins Sans Frontières berjaya melatih model ujian dalam beberapa hari. Ia juga terbukti cepat dan mudah dicapai. Mereka telah mengembangkan prototaip, dengan tujuan menjadikan ujian diagnostik tersedia, mudah, dan berpatutan di seluruh dunia. Aplikasi ini boleh menjadi pengubah permainan dalam membantu berjuta-juta orang di seluruh dunia, terutama jika dapat disesuaikan dalam mencari vaksin untuk Covid-19, serta banyak penyakit lain. Ia juga dapat membantu memberi nasihat mengenai amalan pengurusan terbaik.
Ia berfungsi melalui pengesanan objek, menggunakan gambar pra-anotasi, bakteria penyakit dan melakukan perbandingan dengan gambar piring petri. Ia dapat membuat ramalan dalam masa kurang dari satu saat. Keindahan sistem yang disediakan oleh TensorFlow adalah bahawa daripada perlu menulis ribuan baris kod, tetapi terdapat perpustakaan fungsi yang membolehkan pembinaan seni bina yang berbeza, dalam waktu yang lebih sedikit. Ia dapat mengecilkan rangkaian luar bandar ini, agar dapat dipasang pada peranti mudah alih. Input manusia sangat penting untuk proses tersebut. Ia dapat melalui ratusan juta gambar dengan cepat dan dapat disesuaikan untuk membuat pelbagai jenis rangkaian saraf.
Dalam mencari vaksin untuk Covid-19, strategi yang digunakan oleh Médecins Sans Frontières dapat menjadi tempat yang baik untuk memulai penggunaan AI menggunakan TenserFlow.
TensorFlow Lite pada Android Contoh
TensorFlow membolehkan anda menjalankan model pembelajaran mesin pada peranti mudah alih dengan latensi rendah dengan cepat, sehingga anda dapat melakukan klasifikasi tanpa perlu membuat panggilan rangkaian berulang ke pelayan. Ia tersedia di Android dan iOS melalui C ++ API. Ada pembungkus Java untuk perangkat Android yang dapat mendukungnya. Jurubahasa menggunakan API rangkaian neural Android untuk pecutan perkakasan.
Aplikasi ini dibina menggunakan model jaring mudah alih. Jaring mudah alih kecil dan menggunakan sedikit tenaga. Model boleh dirancang untuk memenuhi beberapa kes penggunaan seperti pengesanan objek, seperti pelbagai jenis tanaman atau pokok. Ia memberikan klasifikasi halus. Terdapat beberapa model terlatih pra-latihan yang tersedia untuk digunakan.
Semasa pertama kali bekerja dengan TensorFlow lite, disarankan agar anda bekerja dengan model yang telah dibina sebelumnya. TensorFlow Lite bagaimanapun, belum menyokong semua ciri TensorFlow yang lengkap.
Untuk menggunakan TensorFlow di telefon bimbit, anda perlu memasukkan perpustakaan TensorFlow lite. Ini dicapai dengan mengedit fail gradle build anda untuk memastikan anda memasukkannya. Langkah seterusnya adalah mengimport jurubahasa TensorFlow. Jurubahasa memuat model dan membolehkan anda menjalankannya dengan menyediakan satu set input. TensorFlow lite melaksanakan model dan menuliskan hasilnya. Ini adalah proses yang mudah, walaupun teknologi di sebalik itu rumit.
Model harus disimpan dalam aset aplikasi. Kod kemudian akan membaca model langsung dari sana, walaupun model dapat dimuat dari mana saja. Setelah model dimuatkan, jurubahasa dapat dijadikan contoh.
Dalam kes penyelidikan perubatan, aplikasi membaca bingkai dari kamera dan mengubahnya menjadi gambar. Gambar-gambar ini (dalam kasus Médecins Sans Frontières, piring petri) digunakan sebagai input model, yang menghasilkan nilai kembali. Nilai-nilai ini adalah indeks ke label yang sesuai (dalam hal ini pengenalpastian bakteria), dan beribu-ribu gambar yang telah disiapkan dan diberi penjelasan akan sesuai dengan label tersebut.
Anda boleh mengetahui lebih lanjut mengenai melatih model TensorFlow dalam hal ini video panduan untuk menjalankan Model TensorFlow pada Android.
Pengesanan Covid-19 menggunakan Fabrik UiPath
X-Ray dada
UiPath adalah syarikat yang mengkhususkan diri dalam penyelesaian AI untuk automasi. Para penyelidik di University of Waterloo dan Darwin telah menggunakan UiPath Fabric yang merupakan Inisiatif Sumber Terbuka, untuk merancang model rangkaian neural untuk mengesan kes COVID-19, menggunakan gambar X-Ray dada. Model ini dilatih pada kumpulan data yang tersedia untuk umum yang terdiri dari 76 gambar dari pesakit dengan covid 19 seperti yang digambarkan dalam video You Tube ini.
Alur kerja mudah, terdiri daripada fail dan gambar X-Ray. Ini dihantar ke model pembelajaran mesin yang menghasilkan hasilnya. Aplikasi meminta gambar. Ini semua yang anda perlukan untuk melatih model dari orang yang tidak mempunyai penyakit, dan untuk membezakan antara orang dengan radang paru-paru dan orang dengan COVID-19. Hasilnya adalah hasil klasifikasi pembelajaran mesin.
Oleh itu, untuk sebarang gambar imbasan X-Ray dada atau CT, perisian memberikan ramalan bahawa gambar tersebut berasal dari pesakit dengan Covid-19. Pada tahap penyelidikan ini, ini bukan versi produksi, tetapi eksperimen awal.
AI digunakan untuk membantu dalam penyelidikan untuk mengandung Covid-19 dan mungkin untuk menemui virus. Aplikasi mudah alih, seperti TensorFlow Lite dapat memeriksa apakah seseorang mempunyai virus dengan memasukkan beberapa input pengguna, mendapatkan beberapa data secara automatik mengenai lokasi mereka dan menilai mereka pada tahap risiko. Anda dapat membayangkan situasi di mana jika lokasi telefon bimbit pesakit yang disahkan selalu diketahui, kerajaan dapat memberi amaran kepada orang yang telah berhubung dengan orang tersebut. Ini dikenal sebagai 'Track and Trace'.
Bert , inisiatif Google AI yang lain, sedang diterapkan pada kumpulan data yang luas ini untuk mengekstrak maklumat berguna mengenai virus, menggunakan Pemprosesan Bahasa Asli (NLP). NLP dapat digunakan untuk memahami struktur protein, dan untuk mengembangkan vaksinasi berpotensi lebih cepat, termasuk memberikan informasi mengenai kawasan di mana orang terkena.
Ini juga dapat membantu ahli mikrobiologi memahami pilihan rawatan, mempertimbangkan kesan buruk, dan menentukan dos yang betul. Bert melihat perkataan dan ayat dari kedua arah, kiri ke kanan dan kanan atau kiri sehingga mereka dapat memahami dan mengenal pasti perkataan tertentu dalam konteks yang lengkap. Jadi, dengan gabungan model AI, seperti TensorFlow dan Bert untuk pemprosesan bahasa Semula jadi untuk membantu Ahli Mikrobiologi, mungkin vaksin untuk Covid-19 mungkin tidak terlalu jauh, tetapi ia masih dalam proses. AI terbukti berguna seperti yang ditunjukkan oleh contoh-contoh ini, untuk memberikan penyelesaian kepada keupayaan vaksin dan pengesanan vaksin Covid-19 yang berpotensi.
Teg COVID-19 TensorFlow
