Covid-19
Năm 2020 là một năm kỳ lạ với virus Covid-19. Các kỹ thuật viên y tế và các nhà khoa học trên khắp thế giới đang trong quá trình cố gắng tìm ra một loại vắc-xin và ngăn chặn nó. Điều này không chỉ quan trọng đối với cuộc sống con người, mà còn các doanh nghiệp và tác động, nó đã có trên toàn cầu.
COVID-19
Dựa theo Coronavstats tính đến ngày 21 tháng 9 năm 2020 ở Anh hiện có 398.625 tổng số ca nhiễm trùng và số ca tử vong là 41.788. Tỷ lệ tử vong hiện nay chỉ hơn 10% tổng số ca bệnh là đáng báo động. Nó đã được thiết lập rằng sự lây lan là cấp số nhân. Do đó, việc ngăn chặn là rất quan trọng, trong thế giới công nghệ, AI đang được sử dụng để hỗ trợ việc phát hiện và ngăn chặn vắc xin. AI có thể được sử dụng để tìm các loại vắc xin phù hợp nhanh hơn bằng cách phân tích các loại vắc xin trước đó dựa trên cấu trúc protein tương tự của nhiễm trùng và lây lan.
Các trung tâm y tế ngày càng sử dụng nhiều hơn Trí tuệ nhân tạo. Hệ thống quét tia X ngực có thể tự động phát hiện vi-rút và sử dụng khả năng nhận dạng hình ảnh bằng AI. AI cung cấp khả năng xử lý nhanh hơn nhiều. Sau đó, các cơ quan quản lý và cơ quan chính phủ sẽ thu thập dữ liệu và cung cấp dữ liệu đó cho nhiều thực thể. Các nhà nghiên cứu và nhà vi trùng học sử dụng dữ liệu đó và các dữ liệu khác để tạo ra các loại thuốc tốt hơn, phân tích tác động của thuốc và xác định vi rút cũng như các vi khuẩn khác, chẳng hạn như Médecins Sans Frontières.
Médecins Sans Frontières và Tenserflow Lite
TensorFlow
Có thể tìm thấy một ví dụ về việc sử dụng tiềm năng của AI trong việc tìm kiếm vắc-xin từ nghiên cứu y tế hiện tại về xác định vi khuẩn như đã thấy trong bài này Video trên YouTube . Médecins Sans Frontières là một tổ chức từ thiện cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế trên toàn thế giới, kê đơn một loạt các loại thuốc chống sinh học ở hơn 70 quốc gia. Họ đã phát hiện ra ngày càng nhiều bệnh nhân bị nhiễm vi khuẩn đa kháng thuốc. Có thể khái niệm tương tự có thể được sử dụng cho Covid-19, trong việc sử dụng AI và Googles TensorFlow. TensorFlow là cung cấp AI mã nguồn mở và miễn phí từ Google và TensorFlow Lite (được sử dụng bởi Médecins Sans Frontières), phiên bản di động có sẵn để tải xuống trên iOS và Android.
Điều mà Médecins Sans Frontières phát hiện ra là bệnh nhân thường được dùng sai thuốc kháng sinh, do không thể xác định chính xác loại vi rút mà bệnh nhân có thể bị nhiễm. Họ sử dụng TensorFlow để giúp xác định các loại kháng sinh chính xác cho bệnh nhân của họ.
Điều này dẫn đến một số thách thức. Để xác định vi khuẩn, cần thực hiện nhiều xét nghiệm để biết loại vi khuẩn mà chúng đang đối phó. Có một bước bổ sung là giải thích kết quả ở nhiều quốc gia nơi Médecins Sans Frontières hoạt động. Thật không may, không có đủ nhân viên nhà vi sinh vật học có kinh nghiệm để thực hiện những diễn giải này. AI có thể là một giải pháp tiềm năng cho vấn đề này, trong đó thay vì thay thế nhân viên bác sĩ vi sinh, họ hỗ trợ nhân viên hiện tại giải thích các xét nghiệm chẩn đoán trong khoảng thời gian ngắn hơn, bằng cách sử dụng TensorFlow lite có sẵn trên nhiều loại điện thoại di động, tại tất cả các phòng khám của họ . Ứng dụng này không cần kết nối mạng nên có thể sử dụng ở những nơi có tín hiệu kém.
TensorFlow sử dụng thị giác máy tính và học máy bằng Python để phát hiện tương tác giữa vi khuẩn và thuốc kháng sinh, chỉ sử dụng hình ảnh của đĩa petri. Kết quả của việc sử dụng công nghệ này, Médecins Sans Frontières đã quản lý để đào tạo một mô hình thử nghiệm trong vòng vài ngày. Nó cũng được chứng minh là nhanh chóng và dễ dàng đáng ngạc nhiên. Họ đã phát triển một mẫu thử nghiệm, với mục đích làm cho việc kiểm tra chẩn đoán trở nên khả dụng, dễ dàng và giá cả phải chăng trên toàn thế giới. Ứng dụng này có thể là một công cụ thay đổi cuộc chơi trong việc giúp đỡ hàng triệu người trên khắp thế giới, đặc biệt nếu nó có thể được điều chỉnh để tìm kiếm vắc-xin cho Covid-19, cũng như nhiều bệnh khác. Nó cũng có thể giúp đưa ra lời khuyên về các phương pháp quản lý tốt nhất.
Nó hoạt động thông qua việc phát hiện đối tượng, sử dụng các hình ảnh được chú thích trước, về vi khuẩn bệnh tật và thực hiện so sánh với ảnh chụp đĩa petri. Nó có thể đưa ra dự đoán trong vòng chưa đầy một giây. Vẻ đẹp của hệ thống mà TensorFlow cung cấp là thay vì phải viết hàng nghìn dòng mã, có một thư viện các hàm cho phép xây dựng các kiến trúc khác nhau, trong thời gian ngắn hơn nhiều. Nó có thể thu nhỏ các mạng nông thôn này, để có thể phù hợp với thiết bị di động. Đầu vào của con người là rất quan trọng đối với quá trình. Nó có thể đi qua hàng trăm triệu hình ảnh rất nhanh và có thể được điều chỉnh để tạo ra các loại mạng nơ-ron khác nhau.
Trong quá trình tìm kiếm vắc-xin cho Covid-19, chiến lược được sử dụng bởi Médecins Sans Frontières có thể là một nơi tốt để bắt đầu trong việc sử dụng AI bằng TenserFlow.
Ví dụ về TensorFlow Lite trên Android
TensorFlow cho phép bạn chạy các mô hình học máy trên thiết bị di động với độ trễ thấp một cách nhanh chóng, vì vậy bạn có thể thực hiện phân loại mà không cần thực hiện các cuộc gọi mạng lặp lại đến máy chủ. Nó có sẵn trên Android và iOS thông qua API C ++. Có một trình bao bọc Java cho các thiết bị Android có thể hỗ trợ nó. Trình thông dịch sử dụng API mạng thần kinh Android để tăng tốc phần cứng.
Ứng dụng được xây dựng bằng mô hình mạng di động. Lưới di động nhỏ và sử dụng ít điện năng. Mô hình có thể được thiết kế để đáp ứng một số trường hợp sử dụng như phát hiện đối tượng, chẳng hạn như nhiều loại cây hoặc cây khác nhau. Nó cung cấp phân loại chi tiết. Có một số mẫu được đào tạo trước, không có sẵn để làm việc với.
Khi lần đầu tiên làm việc với TensorFlow lite, bạn nên làm việc với các mô hình dựng sẵn này. Tuy nhiên, TensorFlow Lite vẫn chưa hỗ trợ tất cả các tính năng của TensorFlow đầy đủ.
Để sử dụng TensorFlow trên thiết bị di động, bạn cần bao gồm các thư viện TensorFlow lite. Điều này đạt được bằng cách chỉnh sửa tệp gradle bản dựng của bạn để đảm bảo bạn đưa chúng vào. Bước tiếp theo là nhập trình thông dịch TensorFlow. Trình thông dịch tải một mô hình và cho phép bạn chạy mô hình đó bằng cách cung cấp cho nó một tập hợp các đầu vào. TensorFlow lite thực thi mô hình và ghi kết quả đầu ra. Đó là một quá trình đơn giản, mặc dù công nghệ đằng sau nó rất phức tạp.
Mô hình phải được lưu trữ trong phần tử ứng dụng. Sau đó, mã sẽ đọc mô hình trực tiếp từ đó, mặc dù một mô hình có thể được tải từ bất kỳ đâu. Sau khi mô hình được tải, một trình thông dịch có thể được khởi tạo.
Trong trường hợp nghiên cứu y tế, ứng dụng đọc các khung hình từ máy ảnh và biến chúng thành hình ảnh. Những hình ảnh này (trong trường hợp Médecins Sans Frontières, một đĩa petri) được sử dụng làm đầu vào cho mô hình, kết quả đầu ra trả về giá trị. Các giá trị này là chỉ số cho nhãn thích hợp (trong trường hợp này là xác định vi khuẩn) và hàng nghìn hình ảnh được chú thích, chuẩn bị trước sau đó sẽ khớp với nhãn đó.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về đào tạo mô hình TensorFlow trong này video hướng dẫn chạy Mô hình TensorFlow trên Android.
Phát hiện Covid-19 sử dụng vải UiPath
X-quang ngực
UiPath là một công ty chuyên về các giải pháp AI cho tự động hóa. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Waterloo và Darwin đã sử dụng UiPath Fabric, một Sáng kiến Nguồn Mở, để thiết kế một mô hình mạng thần kinh nhằm phát hiện các trường hợp COVID-19, sử dụng hình ảnh X-Ray ngực. Mô hình đã được đào tạo trên một tập dữ liệu có sẵn công khai bao gồm 76 hình ảnh từ bệnh nhân covid 19 như được minh họa trong video You Tube này.
Quy trình làm việc rất đơn giản, bao gồm một tệp và một hình ảnh X-Ray. Chúng được gửi đến mô hình học máy để xuất ra kết quả. Ứng dụng yêu cầu một hình ảnh. Đây là tất cả những gì bạn cần để đào tạo mô hình từ những người không mắc bệnh và để phân biệt giữa những người bị viêm phổi và những người bị COVID-19. Đầu ra là kết quả phân loại học máy.
Vì vậy, đối với bất kỳ hình ảnh chụp X-quang hoặc CT ngực nào, phần mềm sẽ cung cấp dự đoán rằng hình ảnh đó đến từ một bệnh nhân bị Covid-19. Ở giai đoạn nghiên cứu này, nó không phải là một phiên bản sản xuất, mà là một thử nghiệm sơ bộ.
AI đang được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu chứa Covid-19 và có thể phát hiện ra virus. Các ứng dụng dành cho thiết bị di động, chẳng hạn như TensorFlow Lite có thể kiểm tra xem một cá nhân có nhiễm vi-rút hay không bằng cách cung cấp một số thông tin nhập của người dùng, tự động nhận một số dữ liệu về vị trí của họ và đánh giá chúng theo mức độ rủi ro. Bạn có thể tưởng tượng một tình huống mà nếu vị trí di động của một bệnh nhân đã được xác nhận luôn được biết, thì chính phủ có thể cảnh báo những người đã tiếp xúc với người đó. Điều này được gọi là 'Theo dõi và theo dõi'.
Bert , một sáng kiến AI khác của Google, đang được áp dụng cho tập dữ liệu khổng lồ này để trích xuất thông tin hữu ích về vi rút, sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). NLP có thể được sử dụng để hiểu cấu trúc protein và phát triển các loại vắc xin tiềm năng nhanh hơn, bao gồm cung cấp thông tin về những khu vực mà mọi người bị ảnh hưởng.
Điều này cũng sẽ giúp các nhà vi sinh học hiểu các lựa chọn điều trị, xem xét bất kỳ tác dụng phụ nào và xác định liều lượng chính xác. Bert xem xét các từ và câu từ cả hai hướng, trái sang phải và phải hoặc trái để họ có thể hiểu và xác định các từ cụ thể trong ngữ cảnh đầy đủ. Vì vậy, với sự kết hợp của các mô hình AI, chẳng hạn như TensorFlow và Bert để xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ các nhà vi sinh vật học, có lẽ một loại vắc-xin cho Covid-19 có thể không còn quá xa vời, nhưng vẫn đang trong quá trình nghiên cứu. AI đang tỏ ra hữu ích như những ví dụ này đã cho thấy, để cung cấp giải pháp cho vắc xin Covid-19 tiềm năng và khả năng theo dõi.
Thẻ COVID-19 TensorFlow
