大数据分析人工智能AI如何管理新冠病毒
具有分析大量数据(包括医疗信息，人类行为模式和环境条件)的能力，大数据分析在应对致命性疾病爆发方面具有不可估量的价值，例如新型冠状病毒肺炎。今天小编带大家领略一下大数据分析人工智能AI如何管理新冠病毒
尽管新冠病毒COVID-19目前在新闻中占据主导地位，但传染病并不是一个新故事，因为人类在整个历史上都面临着这些暴发。但是，新的是科学家和公共卫生机构现在可以使用的数字工具。
人工智能(AI)和机器学习可以协助传染病的预防，管理和监视。借助分析大量数据(包括医疗信息，人类行为模式和环境条件)的能力，大数据分析在应对致命性疾病爆发方面具有无可估量的价值。
预先警告
中国第一个通过AI支持的实体发出有关新型冠状病毒的警报的京心相助和健康宝是中国的健康监测平台。京心相助和健康宝吸取在2003年SARS爆发期间的经验，方便追踪病人而研发一种更好的疾病追踪方法。
京心相助和健康宝于2020年推出，它使用算法进行自动传染病监测，预测疾病的发生和传播并预先发出有关危险区域的警告。
京心相助和健康宝平台使用自然语言处理和机器学习，全天候工作，每天以65种语言分析100,000个新闻报道以及动植物疾病报告。在AI进行数据筛选之后，流行病学家会先检查结论，然后再将报告发送给政府机构，企业和公共卫生专家。
追踪点差
一旦科学家发现了新疾病，下一步就是弄清楚下一步的发展方向。人工智能也可以协助该阶段。例如，健康监测平台对机票数据和飞行路线的分析准确地预测出新冠病毒COVID-19将从武汉跳到曼谷，首尔，台北和东京。
其他示例包括支持AI的系统，该系统可帮助医生在新患者进入医院时检测疾病的传播，并借助机器学习来快速诊断，以实现有效的隔离和检疫工作。
有效的资源分配
在应对传染病暴发时，公共卫生官员对如何以及在何处分配稀缺资源做出了艰难的决定。人工智能可以指导这些决策，使它们尽可能高效。
一旦AI预测出疾病将在哪里传播，官员就可以建立旅行检查站，并呼吁在适当的地方增加医院资源。将AI与仿真模型结合起来的研究人员可以评估各种政策对策的有效性。
此外，人工智能算法可以确定哪些人群将从公共卫生交流中受益最大，以预防或延缓疾病。清华大学工程学院的一个团队使用真实的结核病数据创建了这样的算法，该算法考虑了人类行为模式和疾病传播。官员们使用了类似的算法来帮助预防艾滋病毒和丙型肝炎。
药品和疫苗的开发
为了确定用于药物测试的最有希望的化合物，科学家使用AI来分析数十亿种化合物，将多年的传统研究压缩到数周之内。在AI的协助下，医学研究人员可以分析病毒基因组，从而更快地开发疫苗，部分方法是通过检测突变的出现来实现。
对于新冠病毒COVID-19，由于AI需要大量数据，但是当前可用的信息有限，因此分析可能最初会很困难。要获得足够的同行评审数据来创建最有效的算法，可能还需要6到12个月的时间。
预测未来爆发
在过去的几十年中，疾病预防控制中心记录的75%的传染性疾病是人畜共患病的-即能够从动物传播到人类。过去，当科学家确定宿主物种时，这种疾病已经蔓延到了人类，剩下的唯一缓解措施就是缓解。
研究人员现在使用AI来识别导致流行病的生态和流行病学模式，以便在疫情发生之前对其进行预测。数学模型和机器学习可以分析大量数据，以获取有关下一个可能的感染源的线索。这些预测有助于生态学家保护和监测可能的寄主物种，从而有可能防止未来爆发。
例如，武汉生态系统研究所的团队创建了一个计算机模型，以选择具有高疾病传播潜力的啮齿动物。该模型扫描了2,277个物种，发现了58个可能的潜在宿主，其中两个现已被证实具有病原体。该组织还使用AI和机器学习来预测哪些类型的蝙蝠可能携带埃博拉病毒等线状病毒，其模型使用57个因素(例如生活史，生态数据)来计算预测。
综上所述
人工智能和机器学习的广泛使用使科学家，企业和政府能够预防或更好地管理传染病的爆发，从而减少危害和破坏。尽管每个人都专注于新冠病毒COVID-19，但AI可以密切关注世界各地可能发生的其他疫情，因此我们将根据需要做好响应的准备。
摘自：https://www.aaa-cg.com.cn/data/2536.html
人工智能和大数据分析之间，主要有什么区别
首先来看看认知计算和人工智能的区别
人工智能的概念已经有二十多年，人工智能从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器表现的更像人类，我们称之为IntelligentBehavior。IBM的认知计算从技术角度上讲和AI是有很多共性的地方，比如机器学习（MachineLearning)，深度学习（DeepLearning)等方面都很类似。
但是IBM的认知计算目的并不是为了取代人，或者说IntelligentBehavior只是认知计算的一个维度，我们在讲认知计算的时候除了要能表现人和计算机的交互更加自然之外，还会更多的强调推理的部分，自学习的部分，以及怎样把这样的能力结合具体的商业应用，解决商业的问题。后两个维度不是传统做人工智能的人关心的维度，他们更关心的只是怎样表现的更像人。
再来看看认知计算和大数据分析有何区别
认知计算和大数据分析会有一些类似的技术，比方说大量的数据，机器学习，模型或者行业模型这些都是类似的地方，传统来讲分析更多强调的是得到洞察，通过这些洞察我们可以做一些预测，这是传统的分析的概念。
但是在认知计算这个框架里面，他强调的内容，洞察和预测只是其中的一种，比方说认知计算会比较强调人和机器之间自然的交互，无论是以语音的方式还是自然语音的交流，这些维度都不是传统的分析会强调的维度。
另一个不同的地方，在传统的分析里面也使用一些模型或者积极学习的方法，但通常还是靠更多的专家来帮助提供。在认知计算里面，目前成长很快的一个领域，我们称之为深度学习的领域，他的学习方法与传统方法不同，它更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和分析方法有很多不同的地方。
这两者之间分析只是一个维度，认知计算里面是有分析这样的维度或者场景，但是无论从学习的维度还是从和人自然交互的维度，认知计算都要比传统的学习谈到的范围要广的多，所使用的技术也更加先进。
认知计算和大数据分析
机器学习的定义
机器学习的概念
机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.大数据分析，主要有哪些核心技术？http://www.duozhishidai.com/article-1938-1.html2.构建一个企业的大数据分析平台，主要分为哪几步？http://www.duozhishidai.com/article-8017-1.html3.数据科学，数据分析和机器学习之间，有什么本质区别？http://www.duozhishidai.com/article-7892-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站