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06-18
研究人员已开始将机器学习技术应用于各种社交媒体，以发现 COVID-19 可能在中国以外的国家传播的微妙迹象。
具体来说，研究团队利用机器学习从社交媒体、新闻报道、官方渠道的数据中梳理出信息，然后从医学角度发出警告。
例如，他们会寻找提及疑似病例地区呼吸道疾病和发烧等症状的社交帖子。
约翰·布朗斯坦（John Brownstein）是该研究团队的成员，也是哈佛医学院的成员。
他说：我们正在美国进行监视工作。
如果当局要分配资源并有效阻止疫情传播，他们需要知道病毒可能在哪里传播。
因此，我们试图“从人们的口中”了解正在发生的事情。
尽管根据世界卫生组织官方数据，近期新冠病毒感染率有所下降，且相比之下中国境外新冠肺炎确诊病例极少，但国际社会仍对病毒传播感到担忧。
由于尚不清楚病毒的传播是否真正得到缓解，新的感染也可能变得更难以追踪——而这正是人工智能可以派上用场的地方。
与SARS相比，这次新冠病毒有更多的可追溯资源，比如社交平台、大数据等。
但在关于普通感冒和流感症状的大量猜测和谣言海洋中寻找 COVID-19 的迹象是一个巨大的挑战。
因此，约翰·布朗斯坦的团队重新训练了模型，以识别不同的术语和症状。
目前，约翰·布朗斯坦团队的机器学习模型已被证明能够在大数据中找到疑似感染新冠病毒的患者。
此外，该模型还可以帮助专家了解病毒的行为，并更快地定位面临风险的人群和地区。
亚历山德罗·维斯皮尼亚尼 (Alessandro Vespignani) 是东北大学的教授，致力于对大量人群的传染病进行建模。
他表示，即使使用最先进的人工智能工具，从社交媒体中识别潜在的新冠病毒新病例也不是一件简单的事情，因为人们并不完全了解其特征，也没有相关的历史数据；然而，显而易见的是，人工智能与其他技术的结合“可以非常强大”。
一方面，约翰·布朗斯坦的团队正在利用人工智能模型从社交媒体和大数据中定位可能感染新冠病毒的人。
另一方面，它正在与总部位于波士顿的Buoy公司合作，该公司通过门户网站为美国数百万人提供医疗服务。
建议。
换句话说，Buoy负责收集疑似感染新冠病毒的用户的信息，向用户提供相关建议，然后将这些数据提供给John Brownstein的团队。
事实上，人工智能对武汉 COVID-19 疫情的贡献还不止于此。
早在2019年12月31日，加拿大健康监测公司BlueDot就已通过AI技术检测到风险，并向外界发出警告，避免前往武汉等危险地区。
BlueDot创始人兼首席执行官卡姆兰·汗表示：我们知道我们不能依赖政府，因为疫情爆发很快，而政府的信息滞后。
因此，我们可以从新闻、论坛等平台收集一些潜在相关的信息，以便我们能够更快地了解某个时间、某个地点正在发生的事情。
不过，卡姆兰·汗也认为，社交媒体上的信息比较杂乱，是追踪全球机票数据的好方法。
虽然政府可以通过智能手机追踪个人，但这种方法最终不如了解更广泛的趋势和动态有效。
英国南安普顿大学教授安迪·塔特姆表示：目前疫情主要在中国爆发，但实际上是一个世界性问题。
如果病毒传播到缺乏医疗资源的国家，后果将非常令人担忧。
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