如今，人工智能幾乎被應(yīng)用在每一項技術(shù)中。機器學習和計算機視覺正在使自動駕駛汽車和機器人助手成為現(xiàn)實。人工智能取得的一些最顯著的進步是在醫(yī)療保健領(lǐng)域，每天都有更多的人在追求這種新技術(shù)的應(yīng)用。

新型病毒的新技術(shù)

新冠疫情迫使醫(yī)學科學家和研究人員快速尋找創(chuàng)新解決方案。推出的速度在很大程度上可以歸因于其開發(fā)過程中實施的技術(shù)。使RNA、病毒載體和刺突蛋白技術(shù)發(fā)揮了最大的作用，且人工智能幫助創(chuàng)建了疫苗的模型。

研究人員使用自然語言處理模型來理解病毒的結(jié)構(gòu)，從而預測潛在治療會引發(fā)哪種免疫反應(yīng)。這就是確定疫苗方法及其內(nèi)容的方式。

區(qū)塊鏈在跟蹤中的作用

在病毒傳播到全球范圍之前，確定病毒來源并針對早期疫情，是防止另一種冠狀病毒傳播的關(guān)鍵步驟。

區(qū)塊鏈跟蹤技術(shù)可以幫助衛(wèi)生組織和地方政府從源頭上遏制疫情，最大限度地減少大范圍封鎖的需要，因為這些封鎖擾亂了日常生活，阻礙了經(jīng)濟的永久運轉(zhuǎn)。

預警系統(tǒng)需要迅速識別病毒的起點，然而，跟蹤過程很慢，需要多種策略來實現(xiàn)。每天都有成噸的食物跨越地理邊界，所以追蹤感染源在物流上很困難，也很耗時。通過區(qū)塊鏈，分析師可以追蹤貨幣交易，追溯到被感染動物被出售的市場，并辨別病毒最初傳播的地點和來源。

人工智能分析

更多的數(shù)據(jù)意味著更多的解決方案。預防疾病傳播需要實時信息和分析。通過人工智能進行大數(shù)據(jù)分析的進展，正在徹底改變新冠疫情等突發(fā)衛(wèi)生事件中數(shù)據(jù)的收集方式。人工智能算法可以篩選從智能設(shè)備、臺式分析儀和醫(yī)院或藥房記錄收集的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個全面的相關(guān)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，供科學家分析。人類收集和整理這么多原始數(shù)據(jù)所需要的時間將使這些信息幾乎毫無用處，因為病毒可能已經(jīng)傳播到其他地區(qū)并變異成新的變種。

通過一個由人工智能和位置跟蹤技術(shù)驅(qū)動的病毒檢測傳感器網(wǎng)絡(luò)，可以更快、更準確地實施本地咨詢和隔離，拯救生命，并向附近地區(qū)發(fā)出感染警報。

人工智能在T細胞映射中的作用

人工智能模型可以改進現(xiàn)有的疫苗，并通過瞄準以前未映射的T細胞，為制造新疫苗提供基礎(chǔ)。

免疫防御的工作原理是利用白細胞來識別體內(nèi)的病原體，并對它們進行防御反應(yīng)。然后，免疫系統(tǒng)就像一本生物簿記簿一樣，儲存之前遇到的病原體的信息。

白細胞或淋巴細胞含有產(chǎn)生抗體對抗病原體的B細胞和破壞目標的T細胞。T細胞通過鎖定病毒細胞表面的蛋白質(zhì)并摧毀它們來鎖定病毒。

科學家們在研制有效疫苗時面臨的問題是，要找出哪些T細胞鎖定在哪些蛋白質(zhì)上。

據(jù)估計，一個人攜帶的不同T細胞鑰匙比銀河系中恒星的數(shù)量還要多。研究人員開發(fā)的一種新的人工智能模型改進了現(xiàn)有的疫苗，并通過尋找以前未映射的T細胞的新鎖，和鑰匙組合來為創(chuàng)造新疫苗提供基礎(chǔ)。該人工智能模型是靈活的，適用于每一種可能的病原體，只要我們有足夠的實驗性鑰匙鎖對。例如，當有足夠數(shù)量的此類對可用時，我們很快就能將模型應(yīng)用于冠狀病毒SARS-CoV-2。

沒有新冠的未來

新冠給每個人帶來了獨特的挑戰(zhàn)。世界各地在不同程度上實施了前所未有的公共政策，科學家們面臨著解決一場全球流行病的問題，而他們所掌握的信息很少，人們與家人和朋友的聯(lián)系也被切斷。

然而，在新冠在各個領(lǐng)域興起期間獲得的經(jīng)驗，與人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的進步相結(jié)合，可以促進對如何抗擊流行病的新認識。在我們現(xiàn)有的工具下，可以減輕新型病毒的影響，因此希望永遠不會再看到大流行的規(guī)模。?