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物聯(lián)網(wǎng)和人工智能在疫苗研發(fā)中的作用

物聯(lián)網(wǎng) 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)
這是因?yàn)橐呙缪邪l(fā)需要收集和分析大量數(shù)據(jù),而物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以幫助解決這兩個問題。

 出于顯而易見的原因,研發(fā)疫苗是人們目前的首要考慮目標(biāo)。尋找安全有效的冠狀病毒疫苗是成千上萬甚至數(shù)百萬人的生命以及全球經(jīng)濟(jì)健康的基礎(chǔ)。

在疫苗研發(fā)過程中,物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)將發(fā)揮重要作用。

這是因?yàn)橐呙缪邪l(fā)需要收集和分析大量數(shù)據(jù),而物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以幫助解決這兩個問題。物聯(lián)網(wǎng)可以促進(jìn)快速且經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)收集,而人工智能可以使數(shù)據(jù)分析比人類更快、更全面。

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集貫穿整個藥物研發(fā)過程。在過程開始時,它可能涉及收集有關(guān)多種不同現(xiàn)有藥物和分子的數(shù)據(jù)——幾萬甚至幾十萬種。物聯(lián)網(wǎng)可以在促進(jìn)從多個不同實(shí)驗(yàn)室和研究中心收集數(shù)據(jù)的過程中發(fā)揮作用

然后,當(dāng)新的分子和藥物被開發(fā)出來的時候,很明顯在整個測試過程中存在無數(shù)不同的數(shù)據(jù)收集層。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以再次通過智能傳感器和連網(wǎng)的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備自動收集相關(guān)數(shù)據(jù)。關(guān)鍵信息可以直接輸入計算機(jī)進(jìn)行分析,而無需手動收集。

再然后,當(dāng)疫苗準(zhǔn)備好進(jìn)行人體試驗(yàn)時,需要對這些人體受試者進(jìn)行非常仔細(xì)的監(jiān)測。必須嚴(yán)格觀察和測量無數(shù)不同的生命體征,以了解藥物如何影響每個受試者。(來自物聯(lián)之家網(wǎng))再次,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以使這種數(shù)據(jù)收集自動進(jìn)行。即使是相對簡單的設(shè)備,如連網(wǎng)溫度計,也能讓研究人員對測試過程有一個全新的了解。

數(shù)據(jù)分析

在此過程的每個階段,都需要對這些大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以便發(fā)現(xiàn)趨勢,揭示見解并指導(dǎo)下一階段的進(jìn)程——無論是從一開始就確定一種可能構(gòu)成疫苗基礎(chǔ)的特定分子,還是確認(rèn)疫苗是否可能對特定人群產(chǎn)生特定效果。

手動進(jìn)行這種分析非常耗時。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以產(chǎn)生非同尋常的效果,不僅可以發(fā)現(xiàn)人類研究人員需要更長時間才能發(fā)現(xiàn)的趨勢和模式,而且還可以從它們自己的洞察中學(xué)習(xí),并隨著時間推移變得更聰明。

此外,隨著世界各地的研究人員為全球知識庫(無論是關(guān)于冠狀病毒還是完全不同的疾病)貢獻(xiàn)新的見解和新數(shù)據(jù),人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以確保將這些新信息與現(xiàn)有結(jié)論結(jié)合在一起。換言之,從多個不同來源生成的數(shù)據(jù)越多,疫苗開發(fā)過程就越智能、越快、越高效。

傳統(tǒng)上,藥物發(fā)現(xiàn)和疫苗開發(fā)過程需要數(shù)年時間,而物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)可以將它們加速到僅僅幾個月。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 物聯(lián)之家網(wǎng)
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