코로나 19
2020 년은 Covid-19 바이러스와 함께 이상한 해였습니다. 전 세계의 의료 기술자와 과학자들은 백신을 찾고이를 봉쇄하려고 시도하고 있습니다. 이것은 인간의 삶에 중요한 것이 아니라 기업 전 세계적으로 영향을 미쳤습니다.
코로나 바이러스 감염증 -19 : 코로나 19
에 따르면 Coronavstats 2020 년 9 월 21 일 현재 영국에서 총 감염 건수는 398,625 건이고 사망 건수는 41,788 건입니다. 현재 전체 사례의 10 %가 조금 넘는 사망률은 놀랍습니다. 스프레드는 기하 급수적이라는 것이 확인되었습니다. 따라서 봉쇄가 중요합니다. 기술 세계에서는 AI가 백신 발견 및 봉쇄를 지원하는 데 사용되고 있습니다. AI는 감염 및 확산의 유사한 단백질 구조를 기반으로 이전 백신을 분석함으로써 올바른 백신을 더 빨리 찾는 데 사용할 수 있습니다.
보건소는 점점 더 인공 지능을 사용하고 있습니다. 흉부 X 선 스캐닝 시스템은 AI 기능을 사용하여 바이러스를 자동으로 감지하고 이미지 인식을 활용할 수 있습니다. AI는 훨씬 빠른 처리를 제공합니다. 그런 다음 규제 기관과 정부 기관은 데이터를 수집하여 여러 기관에서 사용할 수 있도록합니다. 연구원과 미생물학자는이 데이터와 기타 데이터를 사용하여 의약품의 영향을 분석하고 바이러스 및 Médecins Sans Frontières와 같은 기타 박테리아를 식별하는 더 나은 의약품을 만듭니다.
Médecins Sans Frontières 및 Tenserflow Lite
TensorFlow
백신을 찾는 데 AI 잠재적 인 사용의 예는 다음에서 볼 수있는 박테리아 식별에 대한 현재 의학 연구에서 찾을 수 있습니다. YouTube 비디오 . Médecins Sans Frontières는 전 세계에 의료 서비스를 제공하는 자선 단체로 70 개 이상의 국가에서 다양한 항생제를 처방합니다. 그들은 점점 더 많은 환자가 다제 내성 박테리아에 감염된다는 사실을 발견했습니다. AI 및 Google TensorFlow를 사용하는 Covid-19에도 동일한 개념을 사용할 수 있습니다. TensorFlow는 Google에서 제공하는 무료 오픈 소스 AI이며 TensorFlow Lite (Médecins Sans Frontières에서 사용), 모바일 버전은 iOS 및 Android에서 다운로드 할 수 있습니다.
Médecins Sans Frontières가 발견 한 사실은 환자가 감염 될 수있는 정확한 바이러스를 정확히 식별 할 수 없기 때문에 환자에게 종종 잘못된 항생제가 투여된다는 것입니다. TensorFlow를 사용하여 환자에게 적합한 항생제를 식별합니다.
이것은 몇 가지 문제를 야기합니다. 박테리아를 식별하려면 어떤 유형의 박테리아를 다루고 있는지 알기 위해 여러 가지 검사가 필요합니다. Médecins Sans Frontières가 운영되는 많은 국가에서 결과를 해석하는 추가 단계가 있습니다. 불행히도 이러한 해석을 수행 할 경험이있는 미생물 학자 직원이 충분하지 않습니다. AI는이 문제에 대한 잠재적 인 해결책이 될 수 있습니다. 미생물 학자 직원을 대체하는 대신 모든 클리닉에서 다양한 휴대폰에서 사용할 수있는 TensorFlow lite를 사용하여 기존 직원이 더 짧은 시간 내에 진단 테스트를 해석하도록 지원한다는 점에서 . 응용 프로그램은 온라인 상태 일 필요가 없으므로 신호가 약한 영역에서 사용할 수 있습니다.
TensorFlow는 Python을 사용하는 컴퓨터 비전 및 머신 러닝을 사용하여 페트리 접시의 이미지 만 사용하여 박테리아와 항생제 간의 상호 작용을 감지합니다. 이 기술을 사용한 결과 Médecins Sans Frontières는 며칠 만에 테스트 모델을 교육 할 수있었습니다. 또한 놀라 울 정도로 빠르고 쉽게 달성 할 수 있음이 입증되었습니다. 그들은 전 세계에서 진단 테스트를 쉽고 쉽고 저렴하게 할 수 있도록 프로토 타입을 개발했습니다. 이 응용 프로그램은 전 세계 수백만 명의 사람들을 돕는 데있어 게임 체인저가 될 수 있습니다. 특히 Covid-19 및 기타 여러 질병에 대한 백신 사냥에 적용 할 수 있다면 더욱 그렇습니다. 또한 모범 관리 관행에 대한 조언을 제공 할 수도 있습니다.
사전 주석이 달린 이미지를 사용하여 질병 박테리아의 물체 감지 및 페트리 접시 사진과의 비교를 통해 작동합니다. 1 초 이내에 예측할 수 있습니다. TensorFlow가 제공하는 시스템의 장점은 수천 줄의 코드를 작성하는 대신 훨씬 짧은 시간에 다양한 아키텍처를 구축 할 수있는 함수 라이브러리가 있다는 것입니다. 이러한 시골 네트워크를 축소하여 모바일 장치에 맞출 수 있습니다. 인간의 의견은 프로세스에 중요합니다. 수억 개의 이미지를 매우 빠르게 처리 할 수 있으며 다양한 유형의 신경망을 생성하도록 조정할 수 있습니다.
Covid-19에 대한 백신을 찾을 때 Médecins Sans Frontières가 사용하는 전략은 TenserFlow를 사용하는 AI 사용을 시작하기에 좋은 곳이 될 수 있습니다.
Android 예제의 TensorFlow Lite
TensorFlow를 사용하면 지연 시간이 짧은 휴대 기기에서 머신 러닝 모델을 빠르게 실행할 수 있으므로 서버에 대한 네트워크 호출을 반복 할 필요없이 분류를 수행 할 수 있습니다. C ++ API를 통해 Android 및 iOS에서 사용할 수 있습니다. 이를 지원할 수있는 Android 장치 용 Java 래퍼가 있습니다. 인터프리터는 하드웨어 가속을 위해 Android 신경망 API를 사용합니다.
이 앱은 모바일 넷 모델을 사용하여 구축되었습니다. 이동망은 작고 전력을 거의 사용하지 않습니다. 다양한 유형의 식물 또는 나무와 같은 물체 감지와 같은 여러 사용 사례를 충족하도록 모델을 설계 할 수 있습니다. 세분화 된 분류를 제공합니다. 작업 할 수있는 몇 가지 사전 훈련 된 기성 모델이 있습니다.
TensorFlow lite로 처음 작업 할 때 이러한 사전 제작 된 모델로 작업하는 것이 좋습니다. 그러나 TensorFlow Lite는 아직 본격적인 TensorFlow의 모든 기능을 지원하지 않습니다.
모바일에서 TensorFlow를 사용하려면 TensorFlow lite 라이브러리를 포함해야합니다. 빌드를 포함하도록 빌드 gradle 파일을 편집하면됩니다. 다음 단계는 TensorFlow 인터프리터를 가져 오는 것입니다. 인터프리터는 모델을로드하고 일련의 입력을 제공하여 모델을 실행할 수 있습니다. TensorFlow lite는 모델을 실행하고 출력을 작성합니다. 이면의 기술이 복잡하더라도 간단한 프로세스입니다.
모델은 애플리케이션 자산에 저장되어야합니다. 그러면 어디서든 모델을로드 할 수 있지만 코드는 거기에서 직접 모델을 읽습니다. 모델이로드되면 인터프리터를 인스턴스화 할 수 있습니다.
의학 연구의 경우 애플리케이션은 카메라에서 프레임을 읽어 이미지로 변환합니다. 이러한 이미지 (페트리 접시 인 Médecins Sans Frontières의 경우)는 반환 값을 출력하는 모델에 대한 입력으로 사용됩니다. 이 값은 적절한 라벨 (이 경우 박테리아 식별)에 대한 색인이며, 사전 준비된 주석이 달린 수천 개의 이미지가 해당 라벨과 일치합니다.
여기에서 TensorFlow 모델 학습에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 비디오 Android에서 TensorFlow 모델 실행에 대한 가이드입니다.
UiPath Fabric을 사용한 Covid-19 탐지
흉부 엑스레이
UiPath는 자동화를위한 AI 솔루션을 전문으로하는 회사입니다. University of Waterloo 및 Darwin의 연구원은 흉부 X- 선 이미지를 사용하여 COVID-19 사례를 감지하는 신경망 모델을 설계하기 위해 오픈 소스 이니셔티브 인 UiPath Fabric을 사용했습니다. 모델은 다음으로 구성된 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에서 학습되었습니다. 코로나 19 환자의 76 개 이미지 이 You Tube 비디오에 설명 된대로.
워크 플로는 간단하며 파일과 X-Ray 이미지로 구성됩니다. 결과를 출력하는 기계 학습 모델로 전송됩니다. 애플리케이션이 이미지를 요청합니다. 질병이없는 사람들로부터 모델을 훈련시키고 폐렴 환자와 COVID-19 환자를 구별하는 데 필요한 모든 것입니다. 출력은 기계 학습 분류 결과입니다.
따라서 모든 흉부 X- 레이 또는 CT 스캔 이미지에 대해 소프트웨어는 이미지가 Covid-19 환자로부터 나온다는 예측을 제공합니다. 이 연구 단계에서는 프로덕션 버전이 아니라 예비 실험입니다.
AI는 Covid-19를 격리하고 바이러스를 발견하기위한 연구를 지원하는 데 사용되고 있습니다. TensorFlow Lite와 같은 모바일 앱은 일부 사용자 입력을 입력하여 개인의 위치에 대한 데이터를 자동으로 가져 와서 위험 정도를 평가하여 개인이 바이러스에 감염되었는지 확인할 수 있습니다. 확인 된 환자의 이동 위치가 항상 알려지면 정부가 해당 환자와 접촉 한 사람들에게 경고 할 수있는 상황을 상상할 수 있습니다. 이를 '추적 및 추적'이라고합니다.
버트 또 다른 Google AI 이니셔티브 인 NLP (Natural Language Processing)를 사용하여 바이러스에 대한 유용한 정보를 추출하기 위해이 방대한 데이터 세트에 적용되고 있습니다. NLP는 단백질 구조를 이해하고 사람들이 영향을받는 지역에 대한 정보를 제공하는 등 잠재적 인 예방 접종을 더 빨리 개발하는 데 사용할 수 있습니다.
이것은 또한 미생물학자가 부작용을 고려하여 치료 옵션을 이해하고 올바른 복용량을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. Bert는 전체 문맥에서 특정 단어를 이해하고 식별 할 수 있도록 왼쪽에서 오른쪽, 오른쪽 또는 왼쪽 방향의 단어와 문장을 살펴 봅니다. 따라서 TensorFlow 및 Bert for Natural language processing과 같은 AI 모델을 조합하여 미생물학자를 지원하면 Covid-19 백신이 그리 멀지 않을 수 있지만 아직 진행중인 작업입니다. AI는 이러한 예에서 보여준 것처럼 잠재적 인 Covid-19 백신 및 추적 기능에 대한 솔루션을 제공하는 데 유용함이 입증되었습니다.
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