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中国机器人网▲国外怎么看中国抗疫？又如何利用机器人和人工智能抗疫？( 三 )


中国机器人网▲国外怎么看中国抗疫？又如何利用机器人和人工智能抗疫？
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发烧检测机器人
此外 ， 在中国 ， 百度利用红外传感器和人工智能来预测人们的温度 ， 目前这个系统已在北京清河火车站使用 ， 这也受到国外很多媒体关注 。 据悉 ， 百度的方法结合了计算机视觉和红外技术 ， 可以在0.05度的误差范围内每分钟检测多达200人的额头温度 。 由于发烧是COVID-19的典型症状 ， 这个人工智能系统会在检测到温度高于37.3摄氏度（99.1华氏度）的人时告知工作人员 。 接下来 ， 百度可能会在北京南站和北京地铁4号线实施温度监控 。
而国外也开始有一些人工智能公司利用人工智能来检测温度 。 比如 ， 初创公司KroniKare为新加坡一家医院和公共卫生机构提供智能手机和热传感器 ， 来执行实时温度检查 。 初创公司Promobot的商务服务机器人最近也在时代广场也为抗疫有所行动 。 只不过 ， 这个机器人并没有配备生物识别或温度分析传感器 。 它只是在筛查时问四个问题 ， 比如“你咳嗽吗？有发烧吗？” ， 而且它还需要人们触摸屏幕来回答问题 ， 但这可能会导致所有人因共同接触一个带有病毒的屏幕而感染
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图为1月22日 ， 新加坡樟宜国际机场 ， 卫生官员使用热扫描仪筛选旅客 。
图片来源：RoslanRahman/GettyImages
利用深度学习来检测COVID-19并实现病毒追踪
《中国-世界卫生组织新型冠状病毒肺炎（COVID-19）联合考察报告》中 ， 有提到中国如何利用大数据和人工智能来检测COVID-19 。 用例包括用于追踪接触者来检测疾病传播的人工智能和“重点人群管理” 。 而学者 ， 研究人员和卫生专业人员也开始利用其他形式的人工智能 。 前段时间 ， 武汉大学人民医院、中国地质大学等的研究人员分享了深度学习的工作 ， 能以高达95％的准确率检测到COVID-19 。 这个模型接受了51例实验室确认的COVID-19肺炎患者的CT扫描和超过4.5万例匿名CT扫描图像的训练 。
深度学习模型显示出了与专业放射科医生相媲美的性能 ， 并提高了放射科医生在临床实践中的效率 。 发表在medrxiv.org上的预印本上提到：“这个模型具有巨大的潜力 ， 可以减轻一线放射科医生的压力 ， 改善早期诊断 ， 隔离和治疗 ， 从而有助于控制COVID-19 。 ”研究人员表示：这个模型可以将CT扫描的确认时间减少65％ 。 此外 ， 来自Infervision的经过数十万次CT扫描训练的机器学习也用来在武汉中南医院检测COVID-19 。
国外的加拿大公司BlueDot是为应对SARS而成立的公司 ， 本次疫情中 ， 它也开始将医疗和公共卫生专业知识与先进的数据分析技术相结合 ， 跟踪并预测传染病的全球蔓延趋势 ， 从而设计出最佳解决方案 。 它使用自然语言处理（NLP）来浏览数十万个来源文本 ， 以搜索有关人类或动物健康的新闻和公共声明 。
与美国国防部和情报机构合作的公司Metabiota则是估计疾病传播的风险 。 它的预测是基于疾病症状 ， 死亡率和可用治疗等因素 。
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利用人工智能来预测COVID-19严重患者的生存率
前段时间 ， 另一份medrxiv上更新的预印本报告中共享的初步结果中提到了武汉同济医院的临床数据：有一种新系统能够以90％以上的准确度预测感染患者的存活率 。 这项工作是由人工智能与自动化学院的研究人员以及华中科技大学的其他部门共同完成的 。 共同作者表示：现在的冠状病毒存活估算可以从300多个实验室或临床结果中得出 ， 但是他们的方法只考虑了与乳酸脱氢酶（LDH） ， 淋巴细胞和高敏C反应蛋白（hsCRP）相关的结果 。


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