如何利用人工智能与这场大流行作斗争
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
在整个大流行期间，人们特别关注国家之间(特别是与中国有关的国家)分享(或缺乏)关于疾病传播的关键信息。相比之下，关于如何利用过去20年来改变企业的先进数据技术，以及如何更好地管理新冠肺炎，评论很少。在本文中，我们讨论了一种方法，政府可以使用这些技术来管理未来的流行病，甚至可能是当前技术的末期。
个性化预测的力量
决策者考虑以其他方式对抗新冠肺炎的另一种方式是基于个性化预测技术，该技术在过去20年中改变了许多行业。数据驱动的公司(从“大科技”到金融服务、旅游、保险、零售、媒体)利用机器学习和人工智能(AI)技术，提出购买商品的个性化建议，实行个性化定价、风险和信用，利用自己积累的关于客户的数据。
例如，在最近的一篇HBR文章中，阿里巴巴前首席战略官曾鸣描述了其公司的小企业贷款业务蚂蚁金服如何通过分析阿里巴巴电子商务平台上的交易和沟通数据，实时评估贷款申请人。与此同时，像网飞这样的公司将评估消费者过去的选择和特征，以预测他们接下来会看到什么。
同样的方法可能适用于大流行，甚至新冠肺炎的未来。利用多种数据源，将训练机器学习模型来衡量个体遭受严重后果的临床风险(如果感染了Covid):他们在资源有限的情况下需要重症监护的可能性有多大？他们死亡的可能性有多大？数据可能包括个人的基本病史(对于新冠肺炎来说，症状的严重程度似乎随着年龄和并发症(如糖尿病或高血压)而增加)以及其他数据，如家庭组成。例如，如果一个年轻、健康的人(否则可能被归类为“低风险”)，如果他或她与老年人或体弱多病的人生活在一起，如果他们被感染，他们可能需要重症监护，他们可能被归类为“高风险”。
然后，这些临床风险预测可用于定制个人/家庭层面的策略和资源分配，同时适当考虑标准医疗责任和风险。例如，它可以使我们疏远和保护那些临床风险分数较高的人，同时允许分数较低的人或多或少地正常生活。当然，有必要确定将个人分配到高风险或低风险群体的标准，同时考虑可用资源、医疗责任风险和其他风险权衡，但用于此目的的数据科学方法是标准的，应用程序用于许多方法中。
个性化有几个好处。它可以帮助提高牛的免疫力，降低死亡率，而且速度更快。它还将允许更好(更公平)的资源分配，如稀缺的医疗设备(如检测包、防护口罩和病床)或其他资源。
本文就为大家讲解到这里了。